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声纹密码技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-10页
目录第10-14页
英文縮写及主要符号对照表第14-17页
插图索引第17-18页
表格索引第18-19页
第一章 绪论第19-29页
   ·引言第19-21页
     ·背景介绍第19页
     ·身份认证技术第19-21页
   ·声纹密码第21-24页
     ·说话人识别技术简介第21页
     ·声纹密码技术简介第21-23页
     ·声纹密码系统框架第23-24页
   ·国内外相关工作进展第24-25页
   ·数据库介绍第25-27页
   ·系统性能评价指标第27页
   ·论文组织结构第27-29页
第二章 传统声纹密码系统介绍第29-47页
   ·引言第29-30页
   ·特征前端第30页
   ·基于动态时间规整方法的声纹密码系统第30-33页
     ·DTW模板匹配第30-32页
     ·存在问题及改进方法第32-33页
   ·基于最近邻方法的声纹密码系统第33-35页
     ·Nearest Neighbor模板匹配第33-34页
     ·存在问题及改进方法第34-35页
   ·基于高斯混合模型—通用背景模型的声纹密码系统第35-42页
     ·UBM-MAP注册框架第36-41页
     ·测试过程第41-42页
   ·实验和分析第42-45页
     ·实验细节和参数配置第42-43页
     ·结果与分析第43-45页
   ·本章小结第45-47页
第三章 声纹密码系统特征前端技术第47-63页
   ·引言第47页
   ·特征提取第47-50页
   ·传统特征优化策略第50-56页
     ·端点检测第51-53页
     ·高阶差分第53页
     ·高通滤波第53-54页
     ·统计匹配方法第54-56页
   ·特征域偏差估计方法第56-59页
   ·实验和分析第59-61页
     ·实验细节和参数配置第59-60页
     ·结果与分析第60-61页
   ·本章小结第61-63页
第四章 基于高斯混合帧模型的声纹密码建模方法第63-73页
   ·引言第63-64页
   ·高斯混合帧模型概述第64-65页
   ·基于高斯混合帧模型的声纹密码系统第65-68页
     ·模型参数估计第65-66页
     ·与Nearest Neighbor算法的关系第66-67页
     ·测试过程第67-68页
   ·实验和分析第68-71页
     ·实验细节和参数配置第68-69页
     ·结果与分析第69-71页
   ·本章小结第71-73页
第五章 基于最小分类错误的声纹密码区分性建模方法第73-89页
   ·引言第73-74页
   ·产生式模型与区分性模型的比较第74-75页
   ·区分性训练概述第75-80页
     ·MCE准则第76-78页
     ·参数优化第78-80页
   ·声纹密码区分性模型第80-85页
     ·问题定义第81-83页
     ·特征定义第83-84页
     ·区分性训练第84-85页
   ·实验和分析第85-88页
     ·实验细节和参数配置第85-86页
     ·结果与分析第86-88页
   ·本章小结第88-89页
第六章 基于得分域多维特征分类器的声纹密码判决策略第89-113页
   ·引言第89-90页
   ·文本相关GMM-UBM系统第90-91页
   ·得分域多维特征分类器原理第91-97页
     ·分类函数第92-93页
     ·转换函数第93-97页
   ·得分域多维特征分类器系统实现策略第97-99页
   ·支持向量机第99-108页
     ·最大分割距离线性分类器第99-105页
     ·GS-SVM系统第105-108页
   ·实验和分析第108-111页
     ·实验细节和参数配置第108-109页
     ·结果与分析第109-111页
   ·本章小结第111-113页
第七章 结论第113-117页
   ·本论文工作总结第113-114页
   ·进一步的研究工作第114-117页
参考文献第117-125页
致谢第125-127页
博士期间发表的论文与参与的研究工作第127-128页

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