| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文课题来源与主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.3.2 本课题的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 说话人识别系统设计及预处理方法改进 | 第14-29页 |
| 2.1 说话人识别的基本原理和结构 | 第14-15页 |
| 2.2 语音信号预处理技术 | 第15-19页 |
| 2.2.1 预加重 | 第15-16页 |
| 2.2.2 分帧与加窗 | 第16-19页 |
| 2.3 基于听觉感知特性的语音增强 | 第19-28页 |
| 2.3.1 听觉感知特性 | 第19-20页 |
| 2.3.2.噪声特性 | 第20-22页 |
| 2.3.3.常用的语音增强方法 | 第22-23页 |
| 2.3.4.本文改进语音增强算法实现 | 第23-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于模糊熵与改进相关向量机的端点检测 | 第29-43页 |
| 3.1 常用的端点检测算法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 短时平均能量与短时平均过零率 | 第29-31页 |
| 3.1.2 自相关函数法 | 第31-32页 |
| 3.2 模糊熵和改进相关向量机 | 第32-36页 |
| 3.2.1 模糊熵 | 第32-35页 |
| 3.2.2 相关向量机 | 第35-36页 |
| 3.3 基于模糊熵与改进相关向量机的端点检测 | 第36-38页 |
| 3.4 端点检测结果评估 | 第38-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 改进Mel特征参数提取 | 第43-54页 |
| 4.1 LPCC与MFCC特征参数 | 第43-47页 |
| 4.2 GCFCC和基音频率的说话人特征参数 | 第47-50页 |
| 4.2.1 GCFCC特征参数 | 第47-49页 |
| 4.2.2 基音频率特征参数 | 第49-50页 |
| 4.3 核主成分分析数据降维 | 第50-52页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 基于改进Mel特征说话人识别系统实现与结果分析 | 第54-65页 |
| 5.1 基于改进Mel特征说话人识别系统基本结构组成 | 第54-55页 |
| 5.2 说话人识别系统声学模型基本原理 | 第55-59页 |
| 5.2.1 GMM—UBM模型的参数估计与初始化 | 第56-58页 |
| 5.2.2 GMM-UBM模型的训练 | 第58-59页 |
| 5.3 说话人识别系统软硬件设计 | 第59-62页 |
| 5.4 说话人识别系统实验结果与分析 | 第62-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 完成的主要工作 | 第65-66页 |
| 6.2 进一步的工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第74页 |