| 第一章 绪论 | 第1-20页 |
| ·研究背景和现状 | 第9-10页 |
| ·说话人识别概述 | 第10-12页 |
| ·说话人识别的概念 | 第10页 |
| ·说话人识别的分类 | 第10-11页 |
| ·说话人识别的基本原理和系统结构 | 第11-12页 |
| ·说话人识别的主要技术 | 第12-14页 |
| ·特征提取 | 第12-13页 |
| ·特征提取的原则 | 第12页 |
| ·常用的特征参量 | 第12-13页 |
| ·特征参量的评价方法 | 第13页 |
| ·模式匹配 | 第13-14页 |
| ·说话人识别系统性能的评价标准 | 第14-16页 |
| ·说话人识别技术的应用前景 | 第16-17页 |
| ·说话人识别目前研究的难点和热点 | 第17-18页 |
| ·说话人识别研究的难点 | 第17-18页 |
| ·目前说话人识别研究的热点 | 第18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-19页 |
| ·论文的结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 语音信号的倒谱分析 | 第20-32页 |
| ·线性预测分析 | 第20-26页 |
| ·线性预测的基本原理 | 第21-23页 |
| ·线性预测系数的求解 | 第23-25页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC) | 第25-26页 |
| ·同态分析处理 | 第26-31页 |
| ·同态信号处理的原理 | 第26-27页 |
| ·复倒谱和倒谱 | 第27-28页 |
| ·复倒谱和倒谱的关系 | 第28-30页 |
| ·倒谱在语音信号解卷积中的应用 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 MFCC倒谱系数及其提取算法 | 第32-45页 |
| ·人的听觉系统和语音的感知 | 第32-36页 |
| ·听觉系统的生理机制 | 第33页 |
| ·听觉特性 | 第33-35页 |
| ·听觉的EIH模型 | 第35-36页 |
| ·Mel频率简介 | 第36-37页 |
| ·美尔倒谱系数MFCC及其提取算法 | 第37-44页 |
| ·求取MFCC系数的具体算法和步骤 | 第40-42页 |
| ·MFCC中加入能量信息和动态参数 | 第42-44页 |
| ·短时归一化能量 | 第42-43页 |
| ·动态参数 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 高斯混合模型 | 第45-53页 |
| ·GMM模型的基本概念 | 第46-47页 |
| ·GMM模型的参数估计 | 第47-50页 |
| ·GMM模型的识别算法 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于MFCC和GMM的说话人辨识系统的实验和分析 | 第53-61页 |
| ·实验的软硬件环境 | 第53页 |
| ·实验的方案设计 | 第53-55页 |
| ·实验用的语音库 | 第53页 |
| ·实验的模块框图和具体参数 | 第53-55页 |
| ·实验结果和分析 | 第55-61页 |
| ·系统基本性能的研究 | 第55-56页 |
| ·去掉前两维特征分量的MFCC的识别率 | 第56-58页 |
| ·含能量信息的MFCC识别实验 | 第58-59页 |
| ·加入动态参数的MFCC的识别实验 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 发表论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |