基于支持相量机的稳键说话人识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| ·说话人识别概述 | 第10-11页 |
| ·说话人识别相关技术 | 第11-19页 |
| ·语音信号的预处理 | 第11-12页 |
| ·说话人特征参数提取 | 第12-15页 |
| ·说话人识别的主要方法 | 第15-19页 |
| ·研究意义 | 第19-22页 |
| ·实际应用意义 | 第19-20页 |
| ·国内外研究状况 | 第20-22页 |
| ·目前存在的问题 | 第22页 |
| ·主要研究任务及内容组织 | 第22-24页 |
| ·课题研究任务 | 第22-23页 |
| ·内容组织 | 第23-24页 |
| 第二章 基于支持向量机的说话人识别 | 第24-39页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·支持向量机模型 | 第25-33页 |
| ·统计学习理论 | 第25-28页 |
| ·支持向量机 | 第28-32页 |
| ·SVM 的训练算法 | 第32-33页 |
| ·基于支持向量机的说话人识别的实现 | 第33-34页 |
| ·基于支持向量机的说话人识别实验与分析 | 第34-37页 |
| ·实验的软硬件环境 | 第34页 |
| ·实验的方案设计 | 第34-35页 |
| ·实验结果和分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 基于SVM+GMM 的说话人识别 | 第39-54页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·基于GMM 的说话人识别研究 | 第39-49页 |
| ·GMM 模型概述 | 第39-40页 |
| ·GMM 模型的参数估计 | 第40-44页 |
| ·基于GMM 的说话人识别的实现与分析 | 第44-49页 |
| ·基于SVM+GMM 的说话人识别算法 | 第49-50页 |
| ·基于SVM+GMM 的说话人识别实验与分析 | 第50-52页 |
| ·实验的软硬件环境 | 第50-51页 |
| ·实验的方案设计 | 第51页 |
| ·实验结果和分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于TWSVM+GMM 的说话人识别 | 第54-71页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·TWSVM 模型 | 第54-63页 |
| ·线性TWSVM 模型 | 第54-57页 |
| ·非线性TWSVM 模型 | 第57-60页 |
| ·TWSVM 模型与SVM 模型的比较 | 第60-63页 |
| ·基于TWSVM+GMM 的说话人识别算法 | 第63-67页 |
| ·基于GMM 的特征提取 | 第64-65页 |
| ·基于TWSVM 的模型训练 | 第65-66页 |
| ·算法流程 | 第66-67页 |
| ·基于TWSVM+GMM 的说话人识别实验与分析 | 第67-69页 |
| ·实验的软硬件环境 | 第67页 |
| ·实验的方案设计 | 第67-68页 |
| ·实验结果和分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 说话人识别系统 | 第71-83页 |
| ·系统概述 | 第71页 |
| ·系统功能特点 | 第71-72页 |
| ·系统设计 | 第72-78页 |
| ·系统需求分析 | 第72页 |
| ·系统模块 | 第72-78页 |
| ·系统实现 | 第78-81页 |
| ·程序设计 | 第78页 |
| ·界面设计 | 第78-81页 |
| ·系统评价 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 结论与展望 | 第83-85页 |
| ·结论 | 第83-84页 |
| ·展望 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 个人简介和攻读硕士期间的成果 | 第90-91页 |
