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基于深度学习的短语音说话人识别研究
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基于深度学习的短语音说话人识别研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-17页
　　1.1 短时说话人识别概述第11-14页
　　　　1.1.1 课题的背景和意义第11-12页
　　　　1.1.2 说话人识别技术回顾第12-13页
　　　　1.1.3 短时说话人识别面临的问题第13-14页
　　1.2 深度学习与说话人识别第14-15页
　　1.3 论文说话人识别系统评价指标第15页
　　1.4 论文主要研究问题与内容第15-17页
2 说话人识别的相关技术基础第17-28页
　　2.1 说话人识别基本原理第17页
　　2.2 语音数据预处理第17-18页
　　　　2.2.1 预加重第17-18页
　　　　2.2.2 分帧加窗第18页
　　　　2.2.3 端点检测第18页
　　2.3 语音特征提取第18-21页
　　　　2.3.1 倒谱分析与梅尔频率倒谱系数第19页
　　　　2.3.2 梅尔频率倒谱系数第19-21页
　　2.4 GMM-UBM说话人识别模型第21-27页
　　　　2.4.1 高斯混合模型第21-23页
　　　　2.4.2 UBM模型的EM算法第23-25页
　　　　2.4.3 目标说话人模型的MAP自适应第25-26页
　　　　2.4.4 GMM-UBM说话人识别系统第26-27页
　　2.5 本章小结第27-28页
3 深度学习基础理论第28-37页
　　3.1 深度学习概述第28-29页
　　3.2 基于能量的模型第29-30页
　　3.3 受限玻尔兹曼机第30-33页
　　　　3.3.1 受限玻尔兹曼机基本模型第30-32页
　　　　3.3.2 对比散度算法第32-33页
　　3.4 深度神经网络关键技术第33-36页
　　　　3.4.1 无监督的逐层贪婪预训练第34页
　　　　3.4.2 有监督的参数优化第34-36页
　　3.5 本章小结第36-37页
4 基于深度学习的语音特征提取第37-46页
　　4.1 引言第37页
　　4.2 卷积深度信念网络第37-39页
　　　　4.2.1 概率最大池化-卷积受限玻尔兹曼机第37-39页
　　　　4.2.2 稀疏正则化第39页
　　4.3 基于CDBN的语音特征提取实验第39-43页
　　　　4.3.1 实验环境第39-40页
　　　　4.3.2 实验语音数据第40页
　　　　4.3.3 提取语音频谱特征第40-41页
　　　　4.3.4 语音频谱特征预处理第41-42页
　　　　　　4.3.4.1 数据归一化处理第41页
　　　　　　4.3.4.2 主成分分析白化第41页
　　　　　　4.3.4.3 数据可视化第41-42页
　　　　4.3.5 提取CDBN特征第42-43页
　　　　4.3.6 语音特征可视化第43页
　　4.4 说话人识别实验及分析第43-44页
　　4.5 本章小结第44-46页
5 基于深层神经网络的说话人识别系统第46-54页
　　5.1 引言第46页
　　5.2 基于深层神经网络的说话人识别后端分类第46-51页
　　　　5.2.1 深层神经网络模型结构第46-48页
　　　　5.2.2 模型参数训练过程第48-49页
　　　　5.2.3 Dropout策略第49-51页
　　5.3 系统的实现第51页
　　　　5.3.1 实验数据选择第51页
　　　　5.3.2 DNN模型训练第51页
　　5.4 说话人实验及分析第51-52页
　　5.5 本章小结第52-54页
6 结论和展望第54-56页
　　6.1 结论第54页
　　6.2 展望第54-56页
参考文献第56-60页
个人简历、在校期间发表的学术论文及研究成果第60-61页
致谢第61-63页
附录A第63-64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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