基于对话型语音的说话人在线识别技术研究
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·说话人识别技术概述 | 第7-9页 |
| ·说话人识别技术的发展 | 第7-8页 |
| ·说话人识别技术的分类 | 第8-9页 |
| ·说话人识别技术的应用 | 第9页 |
| ·说话人识别技术的研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的工作概述 | 第10-11页 |
| ·本文的研究目的 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 对话型语音的说话人识别系统平台 | 第13-20页 |
| ·系统结构 | 第13页 |
| ·语音信号的预处理 | 第13-16页 |
| ·预加重 | 第14-15页 |
| ·加窗及分帧 | 第15-16页 |
| ·端点检测 | 第16页 |
| ·特征提取 | 第16-18页 |
| ·线性预测倒谱系数的基本原理 | 第17页 |
| ·Mel频域倒谱系数的基本原理 | 第17-18页 |
| ·模式识别模型 | 第18-19页 |
| ·矢量量化方法概述 | 第18页 |
| ·子空间方法概述 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于矢量量化的说话人识别系统 | 第20-37页 |
| ·系统流程 | 第20页 |
| ·预处理阶段 | 第20-23页 |
| ·加窗及分帧的实现 | 第20-21页 |
| ·端点检测的实现 | 第21-23页 |
| ·特征提取阶段 | 第23-29页 |
| ·倒谱分析 | 第23-24页 |
| ·线性预测倒谱系数LPCC | 第24-25页 |
| ·Mel频域倒谱系数MFCC | 第25-29页 |
| ·矢量量化 | 第29-36页 |
| ·基本原理 | 第29-32页 |
| ·失真测度 | 第32-33页 |
| ·LBG算法及其改进 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于差别子空间的说话人识别系统 | 第37-49页 |
| ·系统流程 | 第37页 |
| ·两阶段BIC说话人分割 | 第37-43页 |
| ·BIC方法介绍 | 第38-39页 |
| ·BIC方法的应用 | 第39-41页 |
| ·两阶段BIC分割之疑似分割点检测 | 第41-42页 |
| ·两阶段BIC分割之疑似分割点确认 | 第42-43页 |
| ·差别子空间方法介绍 | 第43-45页 |
| ·子空间的概念 | 第43-44页 |
| ·差别子空间的概念 | 第44-45页 |
| ·差别子空间方法的应用 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 综合实验 | 第49-55页 |
| ·实验平台 | 第49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-54页 |
| ·LPCC与MFCC性能比较 | 第49-50页 |
| ·说话人分割对比实验 | 第50-51页 |
| ·改进的LBG算法 | 第51-52页 |
| ·基于差别子空间的说话人识别分析 | 第52-54页 |
| ·不同训练集大小对系统性能的影响 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
