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基于支持向量机的短语音说话人识别

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·说话人识别概述第10-11页
   ·说话人识别技术的研究现状第11-13页
   ·短语音说话人识别第13-14页
   ·本文的主要研究内容第14-16页
第2章 基于支持向量机的短语音说话人识别第16-32页
   ·引言第16页
   ·支持向量机理论第16-21页
     ·线性支持向量机第16-19页
     ·非线性支持向量机第19-20页
     ·SVM 的多类分类第20-21页
   ·基于 SVM 的说话人识别第21-22页
   ·基于一类 SVM 的说话人识别第22-25页
     ·一类支持向量机第22-24页
     ·基于一类 SVM 的说话人识别第24-25页
   ·仿真实验与分析第25-30页
   ·本章小结第30-32页
第3章 基于一类 SVM-GMM 的短语音说话人识别第32-42页
   ·引言第32页
   ·GMM 超向量第32-36页
     ·通用背景模型第32-33页
     ·GMM 超向量第33-35页
     ·GMM 超向量线性核函数第35-36页
   ·基于 SVM-GMM 的说话人识别第36-37页
   ·基于一类 SVM-GMM 的说话人识别第37页
   ·仿真实验与分析第37-40页
   ·本章小结第40-42页
第4章 基于多核 SVM-GMM 的短语音说话人识别第42-52页
   ·引言第42-43页
   ·多核支持向量机第43-46页
     ·多核支持向量机的原始问题第44页
     ·多核支持向量机优化问题第44-46页
   ·基于多核 SVM-GMM 的说话人识别第46-47页
   ·仿真实验与分析第47-51页
   ·本章小结第51-52页
第5章 噪声环境下的短语音说话人识别第52-60页
   ·基于循环维纳滤波器的扩展谱相减法第52-53页
   ·基于 SAP 软门限的语音端点检测第53-54页
   ·仿真实验与分析第54-58页
   ·本章小结第58-60页
第6章 全文总结与展望第60-62页
参考文献第62-68页
导师及作者简介第68-69页
致谢第69页

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