基于SVM和GMM的说话人辨识方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·说话人识别的研究与发展 | 第10-12页 |
| ·本课题研究的主要工作 | 第12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 说话人辨识 | 第14-18页 |
| ·说话人识别概述 | 第14页 |
| ·说话人识别的基本原理 | 第14-15页 |
| ·说话人识别的基本方法 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 语音信号的预处理和特征提取 | 第18-27页 |
| ·语音信号的预处理 | 第18-21页 |
| ·预加重 | 第18页 |
| ·加窗分帧 | 第18-19页 |
| ·端点检测 | 第19-21页 |
| ·特征提取 | 第21-26页 |
| ·MFCC特征参数 | 第22-25页 |
| ·MFCC特征参数提取 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 支持向量机 | 第27-40页 |
| ·统计学习理论与支持向量机 | 第27-29页 |
| ·SVM的基础理论 | 第29-35页 |
| ·线性判决边界 | 第30-33页 |
| ·非线性判决边界 | 第33-35页 |
| ·SVM的多类分类方法 | 第35-37页 |
| ·SVM在说话人识别中的应用 | 第37-39页 |
| ·SVM在说话人辨认中的应用 | 第38页 |
| ·SVM在说话人确认中的应用 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 高斯混合 | 第40-50页 |
| ·模型描述 | 第40-41页 |
| ·高斯混合模型参数估计 | 第41-45页 |
| ·EM算法原理 | 第42页 |
| ·EM算法估计GMM参数 | 第42-45页 |
| ·高斯混合模型在说话人识别中的应用 | 第45-49页 |
| ·高斯混合模型应用于说话人辨认 | 第45-47页 |
| ·高斯混合模型应用于说话人确认 | 第47页 |
| ·确认阈值的选取 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 基于SVM-GMM的说话人辨识 | 第50-60页 |
| ·本课题所要解决的问题 | 第50-51页 |
| ·SVM-GMM模型 | 第51-53页 |
| ·实验与分析 | 第53-59页 |
| ·实验过程 | 第53-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第7章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研项目情况 | 第66页 |
