说话人识别特征提取算法研究与声纹考勤系统实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 说话人识别研究历史与现状 | 第11-12页 |
| 1.3 说话人识别存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.4 论文研究工作 | 第13-15页 |
| 第二章 说话人识别的基本理论 | 第15-31页 |
| 2.1 说话人识别的基本概念 | 第15-18页 |
| 2.1.1 语音的声学模型 | 第15-17页 |
| 2.1.2 说话人识别概述 | 第17-18页 |
| 2.1.3 系统性能评价 | 第18页 |
| 2.2 说话人识别基本原理 | 第18-19页 |
| 2.3 说话人特征提取 | 第19-23页 |
| 2.3.1 特征提取准则 | 第19-20页 |
| 2.3.2 特征提取基本过程 | 第20-21页 |
| 2.3.3 特征参数分类 | 第21-23页 |
| 2.4 说话人识别模型 | 第23-28页 |
| 2.4.1 识别模型的分类 | 第23页 |
| 2.4.2 矢量量化模型 | 第23-26页 |
| 2.4.3 高斯混合模型 | 第26页 |
| 2.4.4 人工神经网络模型 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-31页 |
| 第三章 说话人识别特征提取算法研究 | 第31-53页 |
| 3.1 主流特征参数的提取 | 第31-37页 |
| 3.1.1 常见的特征参数 | 第31页 |
| 3.1.2 LPCC特征提取 | 第31-35页 |
| 3.1.3 MFCC特征提取 | 第35-37页 |
| 3.2 IMFCC特征提取 | 第37-39页 |
| 3.3 MFCC提取的改进算法研究与实验 | 第39-48页 |
| 3.3.1 MFCC提取的改进算法研究 | 第39-43页 |
| 3.3.2 NewMFCC的特征提取 | 第43-47页 |
| 3.3.3 NewMFCC和MFCC的比较实验 | 第47-48页 |
| 3.4 NewMFCC的二次特征提取算法研究 | 第48-52页 |
| 3.4.1 常见的二次特征提取方法 | 第48-49页 |
| 3.4.2 NewMFCC的二次特征提取研究 | 第49-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 声纹考勤系统的设计与实现 | 第53-75页 |
| 4.1 系统总体结构设计 | 第53-55页 |
| 4.1.1 开发背景与环境 | 第53-54页 |
| 4.1.2 系统体系结构 | 第54-55页 |
| 4.2 需求分析与设计 | 第55-61页 |
| 4.2.1 系统目标 | 第55-57页 |
| 4.2.2 系统用例 | 第57-58页 |
| 4.2.3 系统的数据库设计 | 第58-61页 |
| 4.3 系统的详细设计 | 第61-74页 |
| 4.3.1 系统详细设计的总体思想 | 第61页 |
| 4.3.2 展示层的设计与实现 | 第61-67页 |
| 4.3.3 数据访问层的设计与实现 | 第67-70页 |
| 4.3.4 业务逻辑层的设计与实现 | 第70-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 工作总结 | 第75-76页 |
| 5.2 研究展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 附录 (攻读硕士学位期间成果) | 第83页 |
