| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 年龄识别概述 | 第8-9页 |
| 1.2 年龄识别的研究意义及应用 | 第9-10页 |
| 1.3 课题研究现状分析 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章年龄识别理论基础 | 第13-30页 |
| 2.1 语音信号概述 | 第13-18页 |
| 2.1.1 语音信号的生成原理 | 第13-14页 |
| 2.1.2 语音个性特征 | 第14-15页 |
| 2.1.3 语音信号产生的数学模型 | 第15-18页 |
| 2.2 语音的感知 | 第18-20页 |
| 2.2.1 人耳的构造 | 第18-19页 |
| 2.2.2 听觉特性 | 第19-20页 |
| 2.3 语音信号分析 | 第20-28页 |
| 2.3.1 语音信号预处理 | 第20-26页 |
| 2.3.2 特征参数的分析与提取 | 第26-28页 |
| 2.4 年龄识别系统的基本原理 | 第28-30页 |
| 第三章有效频带多分辨率特征 | 第30-43页 |
| 3.1 同态处理、倒谱与复倒谱 | 第30-32页 |
| 3.2 MEL频率倒谱系数 | 第32-35页 |
| 3.3 小波包变换 | 第35-39页 |
| 3.3.1 小波包定义 | 第35-37页 |
| 3.3.2 小波包分析的时间分解特性以及算法 | 第37-39页 |
| 3.4 有效频带多分辨率特征提取 | 第39-41页 |
| 3.5 高斯混合模型 | 第41-43页 |
| 第四章基于特征子空间量化与深度置信网络的年龄识别 | 第43-51页 |
| 4.1 限制玻尔兹曼机（RBM） | 第43-46页 |
| 4.2 深度置信网络 | 第46-47页 |
| 4.3 特征子空间量化 | 第47-48页 |
| 4.4 基于特征子空间量化与深度置信网络的年龄识别 | 第48-51页 |
| 4.4.1 系统构成 | 第49-50页 |
| 4.4.2 网络的训练 | 第50-51页 |
| 第五章年龄识别实验及分析 | 第51-60页 |
| 5.1 语料库描述及参数设置 | 第51-52页 |
| 5.2 采用有效频带多分辨率特征参数的年龄识别 | 第52-56页 |
| 5.2.1 说话人语音特征的离散度和语音内容对识别性能的影响 | 第53-54页 |
| 5.2.2 有效频带多分辨率特征参数与传统特征参数性能比较 | 第54-56页 |
| 5.3 基于特征子空间量化与深度置信网络的年龄识别 | 第56-60页 |
| 5.3.1 DBN隐层数对年龄识别系统识别性能的影响 | 第56-57页 |
| 5.3.2 性别识别率提升对年龄识别系统识别性能的影响 | 第57-58页 |
| 5.3.3 与传统建模方法的比较 | 第58-60页 |
| 第六章总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
