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
本篇论文共
78
页,
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