| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状与分析 | 第11-14页 |
| 1.2.1 说话人识别技术的研究进展 | 第11-13页 |
| 1.2.2 信道补偿方法的研究进展 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 基于i-vector/PLDA的说话人识别方法 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 梅尔倒谱系数 | 第16-19页 |
| 2.3 i-vector特征 | 第19-21页 |
| 2.3.1 i-vector特征概述 | 第19页 |
| 2.3.2 GMM-UBM模型估计 | 第19-20页 |
| 2.3.3 总变化空间估计 | 第20页 |
| 2.3.4 i-vector特征提取 | 第20-21页 |
| 2.4 LDA信道补偿方法 | 第21-22页 |
| 2.5 概率线性判别分析模型 | 第22-26页 |
| 2.6 实验平台与数据 | 第26-27页 |
| 2.6.1 实验平台 | 第26页 |
| 2.6.2 实验数据集 | 第26页 |
| 2.6.3 评价指标 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于WCDM-AE的信道补偿 | 第28-40页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 自动编码机 | 第28-30页 |
| 3.3 类内距离最小化编码机 | 第30-34页 |
| 3.4 实验与分析 | 第34-39页 |
| 3.4.1 实验数据与设置 | 第34-35页 |
| 3.4.2 WCDM-AE有效性分析 | 第35-37页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于cWCDM-AE的信道补偿 | 第40-50页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 收缩自动编码机CAE | 第40-41页 |
| 4.3 收缩类内距离最小化编码机 | 第41-44页 |
| 4.4 实验与分析 | 第44-49页 |
| 4.4.1 实验数据与设置 | 第44页 |
| 4.4.2 cWCDM-AE有效性分析 | 第44-47页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56页 |