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基于高斯混合模型的说话人识别研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-21页
   ·说话人识别的意义及应用第11-12页
     ·说话人识别的意义第11-12页
     ·说话人识别的应用第12页
   ·说话人识别的研究进展第12-15页
     ·说话人识别研究的发展第12-14页
     ·说话人识别研究的现状第14-15页
   ·说话人识别概述第15-19页
     ·说话人识别的分类第15-16页
     ·说话人识别的基本原理第16-17页
     ·说话人识别的主要方法第17-19页
   ·本论文的内容安排第19-21页
第二章 语音产生模型第21-29页
   ·语音产生过程第21-23页
     ·语音产生第21-22页
     ·相关概念第22-23页
   ·级联声管模型第23-25页
     ·级联声管模型第23-24页
     ·全极点传输函数第24-25页
   ·语音产生模型第25-28页
     ·短时平稳假设第25-26页
     ·语音产生模型第26-27页
     ·语音产生分析第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 语音特征参数第29-50页
   ·语音信号的预处理第29-33页
     ·预滤波第29-30页
     ·采样/量化第30页
     ·预加重第30页
     ·加窗第30-31页
     ·端点检测第31-33页
   ·线性预测系数第33-41页
     ·线性预测原理第33-36页
     ·自相关法求线性预测系数第36-38页
     ·用LEVINSON递归求自相关正则方程第38-39页
     ·自相关法中增益的计算第39-41页
   ·线性预测的几种推演参数第41-42页
     ·反射系数第41页
     ·对数面积比系数第41-42页
   ·线性预测倒谱系数第42-44页
   ·MEL倒谱系数第44-46页
   ·子倒谱系数第46-48页
   ·本章小结第48-50页
第四章 高斯混合模型第50-61页
   ·高斯混合模型的原理第50-52页
   ·高斯混合模型的参数估计第52-55页
   ·高斯混合模型参数的初始化第55-56页
   ·说话人辨认和确认第56-59页
     ·说话人辨认第56-57页
     ·说话人确认第57-59页
   ·对高斯混合模型的改进第59-60页
     ·协方差矩阵对角化第59-60页
     ·方差约束第60页
   ·本章小结第60-61页
第五章 自动说话人识别系统设计与实现第61-84页
   ·系统环境第61页
     ·硬件环境第61页
     ·软件环境第61页
   ·系统功能模块第61-62页
   ·录音模块第62-67页
     ·模块界面第62-63页
     ·模块的功能第63页
     ·模块类图第63-67页
   ·特征提取模块第67-72页
     ·模块界面第67页
     ·模块功能第67-68页
     ·模块类图第68-71页
     ·处理流程第71-72页
   ·建模模块第72-76页
     ·模块界面第72-73页
     ·模块功能第73页
     ·模块类图第73-75页
     ·处理流程第75-76页
   ·识别模块第76-78页
     ·模块界面第76-77页
     ·模块功能第77页
     ·模块类图第77页
     ·处理流程第77-78页
   ·工具模块第78-83页
     ·模块功能第78页
     ·模块类图第78-83页
   ·结论第83-84页
第六章 高斯混合模型实验第84-90页
   ·高斯混合模型实验第84-88页
     ·语音数据库第84页
     ·性能评价方法第84-85页
     ·模型初始化实验第85页
     ·不同混合分量个数、训练语音长度、测试语音段长实验第85-86页
     ·高斯混合分量个数实验第86-87页
     ·说话人数量实验第87-88页
   ·结论第88-90页
第七章 结论与展望第90-92页
   ·结论第90-91页
   ·展望第91-92页
致谢第92-93页
参考文献第93-97页
攻硕期间取得的研究成果第97页

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