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基于语音信号特征参数提取的同模板匹配算法的综合分析及应用

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 课题的研究背景和意义第11页
    1.2 研究背景第11-12页
    1.3 现状和研究背景第12-16页
        1.3.1 说话人识别的法展现状第12-14页
        1.3.2 说话人识别的难点第14-16页
    1.4 说话人识别的机制第16-19页
        1.4.1 说话人识别的基本流程图介绍第16-17页
        1.4.2 语音信号的特征参数第17-19页
    1.5 本文的工作安排第19-21页
第二章 语音信号的基本理论第21-45页
    2.1 基本概念第21-22页
        2.1.1 人的发声音机理第21页
        2.1.2 人的发声分类第21-22页
    2.2 语音信号的基本模型分析第22-25页
        2.2.1 语音信号的数字模型第22页
        2.2.2 语音信号的声学模型第22-25页
    2.3 说话人识别的概述第25-28页
        2.3.1 发音原理第25-27页
        2.3.2 说话人识别系统的性能评价标准第27页
        2.3.3 说话人识别技术的应用第27-28页
    2.4 语音信号的预处理第28-36页
        2.4.1 语音信号的采集以及量化第28-30页
        2.4.2 预加重处理第30页
        2.4.3 信号帧数分离和加窗第30-33页
        2.4.4 语音信号的端点检测第33-34页
        2.4.5 端点检测算法第34页
        2.4.6 端点检测算法的改进第34-36页
    2.5 语音信号模型的分析第36-43页
        2.5.1 说话人模型的类别第36页
        2.5.2 VQ(矢量量化)模型第36-41页
        2.5.3 高斯混合模型第41-42页
        2.5.4 人工神经网络模型第42-43页
    2.6 本章总结第43-45页
第三章 说话人特征提取算法的分析及研究第45-57页
    3.1 常用的特征参数提取的分析第45-50页
        3.1.1 常见的特征参数提取方法介绍第45页
        3.1.2 线性预测倒谱系数(LPCC)的基本概念第45-46页
        3.1.3 LPCC特征参数分析第46页
        3.1.4 线性预测倒谱系数的特征参数提取第46-50页
    3.2 梅尔倒谱系数算法的基本原理第50-55页
        3.2.1 梅尔倒谱系数的提取过程第51-55页
    3.3 本章小结第55-57页
第四章 语音信号识别算法原理介绍第57-67页
    4.1 概述第57-58页
    4.2 动态时间规整算法第58-62页
        4.2.1 动态时间规整算法的介绍第58-60页
        4.2.2 改进的动态时间规整算法第60页
        4.2.3 放宽端点限制第60-62页
    4.3 高斯混合模型第62-66页
        4.3.1 高斯混合模型的概述第62-63页
        4.3.2 高斯混合模型的原理第63-64页
        4.3.3 高斯混合模型的训练第64-66页
    4.5 本章总结第66-67页
第五章 具体的实验及计算机仿真第67-85页
    5.1 基于LPCC和MFCC的混合特征参数提取的算法改进第67-75页
        5.1.1 改进算法的原理分析第67页
        5.1.2 语音信号的预处理第67页
        5.1.3 线性预测倒谱系数分析第67-68页
        5.1.4 MFCC参数的提取第68-69页
        5.1.5 LPCC和MFCC的特征参数提取的原理及分析第69-70页
        5.1.6 实验及仿真第70-75页
    5.2 基于DTW改进算法的孤立词识别系统的分析及研究第75-84页
        5.2.1 改进的孤立词识别系统的概述第75页
        5.2.2 孤立词识别系统的模型建立第75-76页
        5.2.3 孤立词的预处理过程分析第76-80页
        5.2.4 语音信号的特征提取第80-82页
        5.2.5 动态时间规整的算法改进第82-83页
        5.2.6 实验及仿真第83-84页
    5.3 本章小结第84-85页
第六章 论文小结第85-87页
致谢第87-89页
参考文献第89-93页
附录 (攻读硕士学位期间论文)第93页

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