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基于自适应高斯混合模型说话人识别的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
1 绪论第7-12页
   ·研究背景及意义第7页
   ·说话人识别概述第7-9页
   ·性能评测的准则第9-10页
   ·语音资料库第10-11页
   ·论文安排第11-12页
2 基于VQOGMM的说话人识别第12-36页
   ·高斯混合说话人模型(Gaussian Mixture Speaker Model)第12-14页
   ·说话人确认的方法第14-16页
     ·说话人确认第14-15页
     ·阈值选取第15-16页
   ·特征参数的正交转换第16-26页
     ·正交转换的高斯混合模型延伸第18-19页
     ·嵌入式高斯混合模型第19-22页
     ·结合向量量化与特征参数正交转换的高斯混合模型第22-26页
   ·VQOGMM的实验第26-35页
     ·协方差矩阵形式的影响第26-28页
     ·不同特征参数转换方式的比较第28-30页
     ·传统GMM与VQOGMM的实验第30-32页
     ·VQOGMM与其它转换方式的比较结果第32-34页
     ·说话人确认实验第34-35页
   ·小结第35-36页
3 基于自适应的VQOGMM-UBM说话人识别第36-42页
   ·通用背景模型第36-37页
   ·说话人模型自适应第37-38页
   ·对数似然分第38页
   ·自适应说话人识别系统实验第38-41页
     ·传统的GMM与GMM-UBM性能的比较第39-40页
     ·VQOGMM与VQOGMM-UBM性能的比较第40-41页
     ·VQOGMM-UBM与GMM-UBM性能的比较第41页
   ·小结第41-42页
4 说话人确认的量化第42-59页
   ·使用VQOGMM-UBM的分布式说话人确认第42-43页
   ·对数似然比绝对值失真量化器第43-51页
     ·矢量的量化的原理第43-45页
     ·传统的MSE量化器第45-47页
     ·简化对数似然比第47-48页
     ·在译码器中计算对数似然比第48-49页
     ·对数似然比量化器的设计第49-50页
     ·对多个说话人的量化第50-51页
   ·可变比特分布第51-55页
     ·聚类比特分布最优化原则第51-54页
     ·单个说话人的确认第54页
     ·多个说话人的确认第54-55页
     ·比特分布的进一步改进第55页
   ·分布式说话人识别第55-56页
   ·实验第56-58页
   ·小结第58-59页
5 结束语第59-61页
   ·本文工作总结第59-60页
   ·进一步的研究工作第60-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-65页

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