目录 | 第4-7页 |
表目录 | 第7-8页 |
图目录 | 第8-9页 |
摘要 | 第9-10页 |
ABSTRACT | 第10-11页 |
第一章 绪论 | 第12-19页 |
1.1 语种识别概述 | 第12-16页 |
1.1.1 语种识别系统的类别 | 第12-14页 |
1.1.2 语种识别系统评估标准 | 第14页 |
1.1.3 语种识别现状及发展回顾 | 第14-16页 |
1.2 课题研究背景、内容和创新点 | 第16-18页 |
1.2.1 课题的研究背景 | 第16页 |
1.2.2 电话信道下语种识别系统研究的难点 | 第16-17页 |
1.2.3 课题的研究内容和创新点 | 第17-18页 |
1.3 论文的组织结构和章节安排 | 第18-19页 |
第二章 基于 GSV-SVM 语种识别系统的关键技术 | 第19-31页 |
2.1 电话信道下语音信号的预处理 | 第19-21页 |
2.1.1 电话信道下语音信号特点 | 第19-20页 |
2.1.2 电话信道下非语音信号的分割方法 | 第20-21页 |
2.1.3 常见预处理技术 | 第21页 |
2.2 语音信号的特征参数 | 第21-24页 |
2.2.1 MFCC 参数 | 第22-23页 |
2.2.2 SDC 特征 | 第23页 |
2.2.3 特征的鲁棒处理 | 第23-24页 |
2.3 GMM 均值超矢量 | 第24-26页 |
2.3.1 GMM-UBM | 第24-25页 |
2.3.2 GMM 均值超矢量 | 第25-26页 |
2.4 引入 SVM 的语种识别系统 | 第26-28页 |
2.4.1 支持向量机 | 第26-27页 |
2.4.2 基于 GSV-SVM 的语种识别等价系统 | 第27-28页 |
2.5 实验和基线系统的确立 | 第28-30页 |
2.6 本章小结 | 第30-31页 |
第三章 基于特征变换的信道补偿算法研究 | 第31-42页 |
3.1 语种识别中信道差异问题的分析和研究 | 第31-33页 |
3.1.1 信道差异问题的建模和分析 | 第31-32页 |
3.1.2 相关研究及存在的问题 | 第32-33页 |
3.2 基于特征变换的信道补偿算法 | 第33-39页 |
3.2.1 异方差线性判别分析 | 第33-35页 |
3.2.2 超向量特征的核主成分分析 | 第35-37页 |
3.2.3 基于特征变换的信道补偿算法 | 第37-39页 |
3.3 实验 | 第39-41页 |
3.3.1 实验配置及语料库 | 第39页 |
3.3.2 实验结果及分析 | 第39-41页 |
3.4 本章小结 | 第41-42页 |
第四章 基于空间投影的说话人补偿算法研究 | 第42-51页 |
4.1 语种识别系统中说话人差异问题的研究 | 第42-43页 |
4.2 引入锚模型的语种识别系统 | 第43-46页 |
4.2.1 锚模型介绍 | 第43-44页 |
4.2.2 锚空间投影快速算法在语种识别中的应用 | 第44-46页 |
4.3 基于支持向量机的锚模型训练算法 | 第46-48页 |
4.3.1 引入锚模型的语种识别系统存在的问题 | 第46-47页 |
4.3.2 基于支持向量机的锚模型训练算法 | 第47-48页 |
4.4 实验 | 第48-50页 |
4.4.1 实验配置及语料库 | 第48-49页 |
4.4.2 实验结果及分析 | 第49-50页 |
4.5 本章小结 | 第50-51页 |
第五章 多路实时语种识别系统设计与实现 | 第51-61页 |
5.1 多路实时语种识别系统总体架构 | 第51-52页 |
5.2 各个模块设计与实现 | 第52-55页 |
5.2.1 FPGA 设计的定点仿真 | 第53页 |
5.2.2 空间变换模块算法分析和优化 | 第53-54页 |
5.2.3 空间变换模块架构设计 | 第54-55页 |
5.3 基于嵌入式内存访问管理模块的设计 | 第55-58页 |
5.3.1 嵌入式内核 MicroBlaze 及 MPMC 简介 | 第56-57页 |
5.3.2 基于嵌入式的内存访问机制设计 | 第57-58页 |
5.4 多路实时语种识别系统仿真结果分析 | 第58-60页 |
5.4.1 实时性分析 | 第58-59页 |
5.4.2 资源性能分析 | 第59页 |
5.4.3 识别性能分析 | 第59-60页 |
5.5 本章小结 | 第60-61页 |
结束语 | 第61-63页 |
参考文献 | 第63-67页 |
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第67-68页 |
致谢 | 第68页 |