城市交通环境下声纹识别算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·声纹识别概述 | 第10-11页 |
| ·声纹识别发展现状 | 第11-12页 |
| ·城市交通环境下声纹识别 | 第12-18页 |
| ·城市交通环境下声纹识别关键技术问题 | 第13-14页 |
| ·声纹识别的听觉生理学概述 | 第14-16页 |
| ·听觉外周模型研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文主要研究内容及安排 | 第18-20页 |
| 第2章 Hu-Wang 计算听觉场景分析算法 | 第20-36页 |
| ·计算听觉场景分析 | 第20-22页 |
| ·Hu-Wang CASA 模型 | 第22-32页 |
| ·中级听觉表示 | 第22-24页 |
| ·低频区分离 | 第24-29页 |
| ·高频区分离 | 第29-31页 |
| ·语音重构 | 第31-32页 |
| ·仿真实验与分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于隶属度函数的 CASA 算法 | 第36-44页 |
| ·隶属度函数 | 第36-37页 |
| ·听觉振荡模型 | 第37-38页 |
| ·基于隶属度函数的 CASA 算法 | 第38-39页 |
| ·仿真实验与分析 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于特征重构的听觉参数提取算法 | 第44-58页 |
| ·GFCC 特征参数提取算法 | 第44-47页 |
| ·基于 Gammatone 滤波器的听觉外周模型 | 第44-46页 |
| ·GFCC 特征参数提取 | 第46-47页 |
| ·基于丢失特征重建的听觉特征提取算法 | 第47-52页 |
| ·丢失特征重建算法 | 第47-48页 |
| ·基于重建模块的听觉特征提取算法 | 第48-49页 |
| ·仿真实验与分析 | 第49-52页 |
| ·基于边界平滑的听觉特征提取算法 | 第52-57页 |
| ·边界平滑算法 | 第53-54页 |
| ·基于边界平滑模块的听觉特征提取算法 | 第54页 |
| ·仿真实验与分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 城市交通环境下声纹识别算法 | 第58-64页 |
| ·基于得分融合的决策算法 | 第58-59页 |
| ·基于听觉特征融合的声纹识别系统 | 第59-60页 |
| ·仿真实验与分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-74页 |
| 导师及作者简介 | 第74-76页 |
| 发表论文 | 第74页 |
| 参与科研项 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
