| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题研究背景及其意义 | 第7-8页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·选题意义 | 第7-8页 |
| ·论文相关技术的发展及研究现状 | 第8-10页 |
| ·语音识别发展简介 | 第8页 |
| ·语音身份与内容同时识别研究现状 | 第8-9页 |
| ·集成学习研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文主要工作内容 | 第10-11页 |
| ·论文组织架构 | 第11-12页 |
| 第二章 语音识别相关技术 | 第12-32页 |
| ·语音信号前端处理 | 第12-19页 |
| ·语音信号产生模型与机理 | 第12-13页 |
| ·语音端点检测 | 第13-16页 |
| ·语音特征提取 | 第16-19页 |
| ·高斯混合模型 | 第19-22页 |
| ·EM 算法 | 第19-21页 |
| ·GMM 参数估计 | 第21-22页 |
| ·语音自适应 | 第22-27页 |
| ·MAP 语音自适应 | 第22-24页 |
| ·MLLR 语音自适应 | 第24-25页 |
| ·特征语音自适应 | 第25-27页 |
| ·集成学习 | 第27-28页 |
| ·语音身份与内容同时识别机制 | 第28-31页 |
| ·语音身份识别 | 第28-30页 |
| ·语音身份与内容同时识别机制 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 说话者群与语音内容同时识别 | 第32-58页 |
| ·GMM方差估计 | 第32-36页 |
| ·基于Bagging与GMM的语音内容识别 | 第36-51页 |
| ·Bagging 有效性分析 | 第36-37页 |
| ·特征语音自适应算法实验 | 第37-42页 |
| ·基于 Bagging 与 GMM 的语音内容识别实验及分析 | 第42-45页 |
| ·Bagging 抽样改进实验及分析 | 第45-48页 |
| ·集成学习方法改进实验及分析 | 第48-51页 |
| ·说话者群识别 | 第51-54页 |
| ·说话者群识别流程 | 第51-52页 |
| ·说话者群识别实验及分析 | 第52-54页 |
| ·说话者群与语音内容同时识别 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 说话者群与语音内容同时识别系统 | 第58-65页 |
| ·系统实现平台介绍 | 第58页 |
| ·语音采集与处理 | 第58-62页 |
| ·语音信号采集 | 第58-60页 |
| ·语音信号前端处理 | 第60-62页 |
| ·系统实现 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 主要结论与展望 | 第65-66页 |
| ·主要结论 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70页 |