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 |