| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 说话人识别研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 说话人识别的分类 | 第10-11页 |
| 1.3 说话人识别的发展历程 | 第11-12页 |
| 1.4 说话人识别存在的问题和解决方案 | 第12页 |
| 1.5 嵌入式linux系统 | 第12-13页 |
| 1.5.1 嵌入式系统概述 | 第12-13页 |
| 1.5.2 嵌入式系统开发模式 | 第13页 |
| 1.5.3 硬件平台设计 | 第13页 |
| 1.5.4 软件平台设计 | 第13页 |
| 1.6 嵌入式技术在说话人识别中的应用 | 第13-14页 |
| 1.7 本论文的内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 嵌入式linux系统的设计和关键技术 | 第16-32页 |
| 2.1 嵌入式linux系统的概述 | 第16页 |
| 2.2 嵌入式系统的硬件设计 | 第16-17页 |
| 2.3 嵌入式系统的软件设计 | 第17-30页 |
| 2.3.1 Linux开发环境的安装 | 第17-19页 |
| 2.3.2 Bootloader引导程序 | 第19-22页 |
| 2.3.3 Linux内核的编译 | 第22-24页 |
| 2.3.4 制作根文件系统 | 第24-26页 |
| 2.3.5 nfs起根文件系统 | 第26-27页 |
| 2.3.6 QT开发 | 第27-30页 |
| 2.4 Linux内核镜像烧写 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 说话人识别系统的基本原理和算法 | 第32-52页 |
| 3.1 说话人识别的基本原理 | 第32-33页 |
| 3.1.1 语音输入 | 第32页 |
| 3.1.2 预处理 | 第32页 |
| 3.1.3 特征提取 | 第32页 |
| 3.1.4 识别方法 | 第32-33页 |
| 3.2 语音的发声原理 | 第33-34页 |
| 3.3 语音信号的采集 | 第34-36页 |
| 3.3.1 数字音频 | 第34页 |
| 3.3.2 ALSA声卡驱动 | 第34-35页 |
| 3.3.3 ALSA应用程序编程 | 第35-36页 |
| 3.4 预处理 | 第36-39页 |
| 3.4.1 短时能量 | 第37-38页 |
| 3.4.2 短时平均过零率 | 第38页 |
| 3.4.3 端点检测 | 第38-39页 |
| 3.5 特征参数 | 第39-46页 |
| 3.5.1 概述 | 第39页 |
| 3.5.2 基音周期 | 第39-41页 |
| 3.5.3 Mel频率倒谱系数(MFCC) | 第41-43页 |
| 3.5.4 线性预测倒谱系数(LPCC) | 第43-46页 |
| 3.6 说话人识别的方法 | 第46-51页 |
| 3.6.1 概述 | 第46页 |
| 3.6.2 矢量量化方法(VQ) | 第46-47页 |
| 3.6.3 隐马尔可夫模型方法(HMM) | 第47-49页 |
| 3.6.4 高斯混合模型方法(GMM) | 第49-50页 |
| 3.6.5 人工神经网络方法(ANN) | 第50-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于鲁棒性的说话人识别算法研究与实现 | 第52-66页 |
| 4.1 语谱图的介绍 | 第52-53页 |
| 4.2 基于改进的频谱时间接受域(STRF)特征提取 | 第53-58页 |
| 4.2.1 听觉系统 | 第53-54页 |
| 4.2.2 STRFs概述 | 第54-55页 |
| 4.2.3 早期听觉系统模型 | 第55-56页 |
| 4.2.4 初级听觉皮质(A1)模型 | 第56-58页 |
| 4.2.5 基于STRF的特征提取 | 第58页 |
| 4.3 基于改进的GMM的说话人识别 | 第58-63页 |
| 4.3.1 改进的EM算法 | 第58-59页 |
| 4.3.2 遗传算法 | 第59-60页 |
| 4.3.3 改进的遗传算法 | 第60-62页 |
| 4.3.4 将改进的EM算法应用于GMM模型 | 第62-63页 |
| 4.3.5 将改进的遗传算法应用于GMM模型 | 第63页 |
| 4.4 将改进的STRF应用于改进GMM的说话人识别 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小节 | 第64-66页 |
| 第五章 基于QT的说话人识别系统的设计与实现 | 第66-72页 |
| 5.1 说话入识别系统实现 | 第66-68页 |
| 5.1.1 编译过程 | 第66-67页 |
| 5.1.2 交叉编译与下载 | 第67-68页 |
| 5.2 硬件实现 | 第68-71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72页 |
| 6.2 展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第82页 |