一种基于GMM的汽车声纹识别锁算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第10页 |
| ·身份鉴别技术的发展应用 | 第10-11页 |
| ·声纹识别简介 | 第11-16页 |
| ·声纹识别概念 | 第11-12页 |
| ·声纹识别的发展与现状 | 第12-14页 |
| ·声纹识别的基本原理和常用方法 | 第14-15页 |
| ·声纹识别系统的性能评价 | 第15-16页 |
| ·论文工作内容与安排 | 第16-18页 |
| 2 声纹识别中的特征提取 | 第18-32页 |
| ·语音信号的声学基础 | 第18-20页 |
| ·语音信号的分类与声学特征 | 第18页 |
| ·语音信号的数学模型 | 第18-20页 |
| ·特征提取的基本过程 | 第20-21页 |
| ·预加重处理 | 第20页 |
| ·加窗处理 | 第20-21页 |
| ·语音信号分析与特征提取选取 | 第21-31页 |
| ·语音信号的时域分析 | 第21-23页 |
| ·语音信号的频域分析 | 第23-25页 |
| ·语音信号的倒谱分析 | 第25-28页 |
| ·特征优化 | 第28-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 3 语音信号中的去噪处理 | 第32-48页 |
| ·噪声特性及分类 | 第32-33页 |
| ·常用的去噪技术 | 第33-42页 |
| ·自适应滤波法 | 第33-35页 |
| ·谱减法 | 第35-36页 |
| ·维纳滤波法 | 第36-37页 |
| ·梳状滤波法 | 第37-38页 |
| ·去噪算法比较与改进 | 第38-42页 |
| ·端点检测 | 第42-47页 |
| ·基本双门限端点检测 | 第42-44页 |
| ·基于掩蔽效应的双门限端点检测 | 第44-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 4 声纹识别模型 | 第48-62页 |
| ·基于动态时间规整(DTW)方法的声纹识别技术 | 第48-50页 |
| ·DTW基本原理 | 第48-50页 |
| ·DTW训练与识别系统 | 第50页 |
| ·基于高斯混合模型(GMM)的声纹识别技术 | 第50-56页 |
| ·GMM的基本概念 | 第51-52页 |
| ·GMM的参数估计 | 第52-55页 |
| ·GMM的识别 | 第55-56页 |
| ·识别模型的比较 | 第56-60页 |
| ·小结 | 第60-62页 |
| 5 系统仿真与结果分析 | 第62-68页 |
| ·系统基本结构 | 第62-63页 |
| ·仿真与运行平台 | 第63-64页 |
| ·特定噪声环境下系统仿真与运行实验 | 第64-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
