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基于文本无关的说话人识别技术研究

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基于文本无关的说话人识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-8 页
1 绪论第8-14 页
  · 背景及意义第8-9 页
  · 应用领域第9 页
  · 说话人识别技术的发展与现状第9-11 页
  · 说话人识别技术研究重点及难点第11-12 页
  · 研究工作概述与安排第12-14 页
    · 工作内容第12 页
    · 论文的组织结构第12-14 页
2 说话人识别的基本理论第14-23 页
  · 引言第14 页
  · 说话人识别的分类第14-15 页
  · 说话人识别原理与系统结构第15-17 页
  · 说话人识别中的识别方法第17-19 页
    · 模板匹配法第17 页
    · 统计概率模型法第17-18 页
    · 人工神经网络第18-19 页
    · 支持向量机第19 页
  · 性能评价第19-20 页
  · WAV声音文件格式剖析第20-22 页
    · RIFF文件与WAV文件第21 页
    · WAV文件头第21-22 页
  · 小结第22-23 页
3 语音信号预处理及相关技术第23-30 页
  · 引言第23 页
  · 语音信号的数字化第23-24 页
  · 预加重第24-25 页
  · 分帧第25 页
  · 加窗第25-26 页
  · 语音信号的时域分析第26-27 页
    · 短时能量第26-27 页
    · 短时平均过零率第27 页
    · 短时自相关函数第27 页
  · 端点检测第27-29 页
    · 其于短时能量或短时平均幅度的检测方法第28 页
    · 其于短时能量和短时平均过零率的检测方法第28 页
    · 频带方差检测法第28-29 页
  · 小结第29-30 页
4 语音信号的特征参数提取第30-39 页
  · 引言第30-31 页
  · 语音信号的线性预测分析第31-33 页
    · 线性预测的基本原理第31-33 页
  · 线性预测系数的求取第33-35 页
    · 自相关法第33-35 页
    · LPC模型阶数的确定第35 页
  · 线性预测倒谱系数的求取第35-36 页
  · MFCC参数原理与提取第36-38 页
    · MFCC参数的提取过程第37-38 页
    · MFCC参数的优点第38 页
  · 小结第38-39 页
5 说话人识别的模型第39-56 页
  · 引言第39 页
  · 矢量量化方法第39-45 页
    · 矢量量化的基本原理第40 页
    · 矢量量化的关键问题第40-41 页
    · 矢量的失真描述第41-42 页
    · VQ在说话人识别中的应用第42-43 页
    · 矢量量化中的码本设计第43-45 页
  · 隐马尔可夫模型方法第45-48 页
    · HMM基本思想第45-46 页
    · HMM定义第46-47 页
    · HMM的结构第47 页
    · HMM的类型第47-48 页
    · HMM的三个基本问题第48 页
    · HMM在说话人识别中的应用第48 页
  · 高斯混合模型方法第48-55 页
    · GMM基本概念第49 页
    · GMM的训练第49-53 页
    · GMM的识别算法第53-54 页
    · GMM在说话人识别中的应用第54-55 页
  · 小结第55-56 页
6 说话人识别系统的实现和实验数据第56-72 页
  · 引言第56 页
  · 说话人识别系统说明第56-61 页
    · 系统开发和运行环境第56 页
    · 系统主要功能介绍第56-57 页
    · 系统模块介绍第57-61 页
  · 基于GMM模型的说话人识别系统的性能研究第61-69 页
    · 语音信号的预处理第61 页
    · 数据采集第61 页
    · 语音库构成第61 页
    · 说话人辨认实验结果与分析第61-68 页
    · 说话人确认实验结果与分析第68-69 页
  · 基于VQ的说话人识别系统的性能研究第69-72 页
    · 说话人辨认实验结果与分析第69-72 页
7 总结与展望第72-74 页
  · 本文工作总结第72-73 页
  · 展望第73-74 页
致谢第74-75 页
参考文献第75-78 页

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