语音识别中的说话人自适应研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-26页 |
| ·语音识别 | 第13-19页 |
| ·语音识别概述 | 第13-15页 |
| ·语音识别分类 | 第15-16页 |
| ·语音识别研究现状和前景 | 第16-18页 |
| ·语音识别存在的问题 | 第18-19页 |
| ·语音自适应技术 | 第19-22页 |
| ·说话人自适应 | 第19-20页 |
| ·其他自适应技术 | 第20-21页 |
| ·国内外研究进展 | 第21-22页 |
| ·论文安排 | 第22-23页 |
| 参考文献 | 第23-26页 |
| 第二章 说话人自适应原理 | 第26-48页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·语音差异性分析 | 第27-29页 |
| ·说话人因素 | 第28-29页 |
| ·环境因素 | 第29页 |
| ·差异性的描述和消除 | 第29-34页 |
| ·差异性因素描述 | 第29-31页 |
| ·差异性信息的处理 | 第31-34页 |
| ·说话人自适应分类 | 第34-36页 |
| ·说话人自适应概述 | 第34-36页 |
| ·自适应方式的分类 | 第36页 |
| ·说话人自适应原理 | 第36-43页 |
| ·基于模型层的说话人自适应 | 第38-41页 |
| ·基于特征层的说话人自适应 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43页 |
| 参考文献 | 第43-48页 |
| 第三章 MAP和 MLLR算法比较 | 第48-71页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·说话人自适应算法描述 | 第48-61页 |
| ·MAP算法 | 第48-50页 |
| ·MAP算法扩展 | 第50-52页 |
| ·MLLR算法 | 第52-59页 |
| ·MLLR算法扩展 | 第59-60页 |
| ·VTLN算法 | 第60-61页 |
| ·基于线性变换的说话人自适应分类 | 第61-63页 |
| ·实验 | 第63-67页 |
| ·MAP自适应性能 | 第64-65页 |
| ·MLLR自适应性能 | 第65-66页 |
| ·MAP/MLLR相结合的实验 | 第66-67页 |
| ·小结 | 第67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 第四章 基于参考模型聚类的说话人自适应研究 | 第71-94页 |
| ·引言 | 第71-72页 |
| ·参考模型插值说话人自适应原理 | 第72-76页 |
| ·参考模型插值的基本算法 | 第72-73页 |
| ·参考模型插值算法的参数估计 | 第73-76页 |
| ·改进的参考模型说话人聚类算法 | 第76-83页 |
| ·说话人聚类原理 | 第76-78页 |
| ·基于 GMM的说话人聚类 | 第78-83页 |
| ·GMM-UBM说话人自适应框架 | 第83-89页 |
| ·算法框架 | 第83页 |
| ·基于UBM的快速模型调整 | 第83-86页 |
| ·对数似然比的计算 | 第86-87页 |
| ·SA模型合成 | 第87-89页 |
| ·实验结果与分析 | 第89-91页 |
| ·小结 | 第91页 |
| 参考文献 | 第91-94页 |
| 第五章 参考说话人动态选择技术 | 第94-106页 |
| ·引言 | 第94页 |
| ·SVM算法 | 第94-98页 |
| ·基于SVM的说话人选择 | 第98-101页 |
| ·算法描述 | 第98-99页 |
| ·算法步骤 | 第99-100页 |
| ·实验 | 第100-101页 |
| ·参考说话人动态选择算法改进 | 第101-104页 |
| ·算法描述 | 第101-102页 |
| ·算法步骤 | 第102-103页 |
| ·实验 | 第103-104页 |
| ·小结 | 第104页 |
| 参考文献 | 第104-106页 |
| 第六章 结论与展望 | 第106-109页 |
| ·论文总结 | 第106-107页 |
| ·未来工作展望 | 第107-109页 |
| 博士期间发表的论文 | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111页 |
