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 |