| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-22页 |
| ·说话人识别技术简介 | 第8-13页 |
| ·医院噪声环境及说话人识别数据库 | 第13-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-22页 |
| 2 说话人特征参数的提取 | 第22-28页 |
| ·特征参数提取过程 | 第22-23页 |
| ·语音信号预处理 | 第23-25页 |
| ·MFCC 特征参数提取 | 第25-28页 |
| 3 几种常用说话人分类模型的比较 | 第28-41页 |
| ·单模型高斯分类器 | 第28-29页 |
| ·K-最近邻居分类法 | 第29-31页 |
| ·矢量量化分类法 | 第31-34页 |
| ·高斯混合模型分类法 | 第34-35页 |
| ·径向基函数与约束式高斯混合模型 | 第35-37页 |
| ·各说话人模型的比较 | 第37-41页 |
| 4 基于高斯混合模型 GMM 的说话人分类方法 | 第41-54页 |
| ·高斯混合模型分类法 | 第41-47页 |
| ·说话人识别效果的评价标准 | 第47-50页 |
| ·高斯混合模型训练中应注意的问题 | 第50-54页 |
| 5 GMM 模型针对医院噪声环境的改进 | 第54-75页 |
| ·针对噪声环境和信道失真的谱变量补偿 | 第55-59页 |
| ·基于不同时段的直接倒谱加权GMM 模型 | 第59-70页 |
| ·基于不同时段的直接倒谱加权GMM 与其它方法的融合 | 第70-72页 |
| ·真实噪音环境下的说话人识别效果评估 | 第72-75页 |
| 6 总结与展望 | 第75-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 作者在硕士期间发表的学术论文 | 第84页 |