说话人识别技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究的应用背景和技术优势 | 第8-9页 |
| ·说话人识别的应用背景 | 第8-9页 |
| ·说话人识别的技术优势 | 第9页 |
| ·研究的历史过程和发展趋势 | 第9-10页 |
| ·说话人识别技术研究重点及难点 | 第10-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文内容安排 | 第12-13页 |
| 2 说话人识别的基本介绍 | 第13-19页 |
| ·说话人识别任务分类 | 第13-14页 |
| ·说话人识别的基本原理 | 第14-15页 |
| ·说话人识别的常用特征 | 第15-16页 |
| ·说话人识别的主要模型 | 第16-19页 |
| 3 特征参数的提取 | 第19-32页 |
| ·二元激励模型 | 第19-20页 |
| ·听觉特性 | 第20-22页 |
| ·美尔倒谱系数 | 第22-27页 |
| ·差分美尔倒谱系数 | 第27-28页 |
| ·端点检测实现 | 第28-32页 |
| 4 高斯混合模型 | 第32-42页 |
| ·高斯混合模型的概念 | 第32-34页 |
| ·EM算法的分析 | 第34-35页 |
| ·高斯混合模型的训练 | 第35-40页 |
| ·GMM的参数估计 | 第35-37页 |
| ·GMM的参数的初始化 | 第37-39页 |
| ·GMM的训练流程 | 第39-40页 |
| ·高斯混合模型的识别 | 第40-42页 |
| 5 说话人识别系统的搭建 | 第42-54页 |
| ·系统开发环境 | 第42页 |
| ·语音采集模块 | 第42-47页 |
| ·Windows下音频处理 | 第42-43页 |
| ·相关Windows消息 | 第43页 |
| ·相关消息响应函数 | 第43-44页 |
| ·音频采集的流程 | 第44-47页 |
| ·系统界面的实现 | 第47-49页 |
| ·界面总体架构 | 第47页 |
| ·具体步骤实现 | 第47-49页 |
| ·其他类的添加 | 第49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
