首页--工业技术论文--无线电电子学、电信技术论文--通信论文--电声技术和语音信号处理论文--语音信号处理论文--语音识别与设备论文

声纹识别相关技术研究及应用

摘要第4-5页
Abstract第5页
注释表第11-12页
第一章 绪论第12-17页
    1.1 课题研究背景及意义第12-13页
        1.1.1 声纹识别的研究背景第12页
        1.1.2 声纹识别的研究意义和应用第12-13页
    1.2 声纹识别的国内外研究现状和技术难点第13-15页
    1.3 本文研究的内容第15-17页
        1.3.1 论文的主要工作第15-16页
        1.3.2 论文的组织结构第16-17页
第二章 声纹识别技术中的语音信号处理第17-33页
    2.1 声纹识别概述第17-19页
        2.1.1 声纹识别简介第17页
        2.1.2 声纹识别分类第17-18页
        2.1.3 声纹识别系统介绍第18-19页
    2.2 语音信号的预处理第19-23页
        2.2.1 预加重第19-20页
        2.2.2 分帧加窗第20-23页
    2.3 语音信号的端点检测第23-25页
        2.3.1 双阈值端点检测方法第23-24页
        2.3.2 声音信号端点检测实验第24-25页
    2.4 语音信号的特征提取第25-32页
        2.4.1 时域特征第25-28页
        2.4.2 频域特征第28-29页
        2.4.3 梅尔倒谱特征第29-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 小波变换与梅尔倒谱结合的声音特征提取方法第33-43页
    3.1 差分MFCC特征提取第33-34页
    3.2 基于小波包节点能量的声纹特征提取第34-37页
        3.2.1 小波包分解理论第35-36页
        3.2.2 小波包节点能量提取第36-37页
    3.3 基于小波包分解的MFCC特征提取方法的改进第37-39页
    3.4 声纹识别实验第39-42页
        3.4.1 实验语音库第39-40页
        3.4.2 实验方法和结果第40-41页
        3.4.3 实验结果分析第41-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第四章 基于改进SVM的声纹识别方法研究第43-56页
    4.1 声纹识别的匹配模型第43-44页
        4.1.1 模板匹配法第43页
        4.1.2 概率统计模型算法第43-44页
        4.1.3 机器学习算法第44页
    4.2 基于SVM的声纹识别系统第44-48页
        4.2.1 SVM概述第44-45页
        4.2.2 SVM在声纹识别系统中的应用第45-46页
        4.2.3 SVM的参数选择第46-47页
        4.2.4 实验结果及结论第47-48页
    4.3 SVM参数优化算法第48-55页
        4.3.1 PSO算法第49-51页
        4.3.2 基于PSO算法的SVM模型参数寻优第51页
        4.3.3 PSO算法的改进第51-52页
        4.3.4 基于和声搜索算法的PSO算法改进第52-53页
        4.3.5 改进的PSO算法优化SVM参数的声纹识别系统实验分析第53-55页
    4.4 本章小结第55-56页
第五章 基于说话人确认的模拟门禁系统设计第56-67页
    5.1 说话人确认的结构第56-57页
    5.2 主要实现步骤第57页
    5.3 说话人确认系统搭建及实验第57-60页
        5.3.1 系统界面第57-58页
        5.3.2 在线说话人确认身份实验第58-59页
        5.3.3 离线说话人确认实验第59-60页
    5.4 基于说话人确认的模拟门禁系统设计第60-64页
        5.4.1 硬件架构第61页
        5.4.2 软件部分第61-64页
    5.5 基于说话人确认的模拟门禁系统实验第64-66页
        5.5.1 实验设计第64-65页
        5.5.2 识别率的计算第65页
        5.5.3 在线门禁系统模拟实验第65-66页
    5.6 本章小结第66-67页
第六章 总结与展望第67-69页
    6.1 全文总结第67页
    6.2 展望第67-69页
参考文献第69-72页
致谢第72-73页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第73页

论文共73页,点击 下载论文
上一篇:基于机器视觉的外形及状态测量
下一篇:镧系稀土过渡族金属氧化物和α-石英亚稳相的合成与Raman谱的研究