与文本有关的说话人确认技术研究与应用



与文本有关的说话人确认技术研究与应用

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与文本有关的说话人确认技术研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章.绪论	第9-27页
·说话人识别的基本概念	第9-11页
·说话人识别概述	第11-17页
·说话人识别系统的分类	第11-12页
·说话人识别的应用领域	第12-13页
·说话人识别的发展	第13-15页
·说话人识别技术的研究现状	第15-17页
·说话人确认	第17-25页
·说话人确认系统的组成	第17-20页
·说话人确认系统的评估手段	第20-21页
·说话人确认所面临的主要问题	第21-25页
·本论文的工作特点及内容安排	第25-27页
第二章.语音信号预处理	第27-49页
·语音信号获取	第27-29页
·语音的产生	第27-28页
·语音信号的数字化	第28-29页
·语音信号的采集	第29页
·语音信号的数字模型	第29-32页
·激励模型	第30页
·声管模型	第30页
·共振峰模型	第30-32页
·辐射模型	第32页
· 语音信号预加重	第32-33页
·语音信号的时域分析	第33-39页
·短时能量和短时平均幅度	第34-36页
·短时过零分析	第36-37页
·短时基音周期估计	第37-39页
·语音端点检测	第39-45页
·短时能量	第40页
·短时平均过零率	第40-41页
·能频值端点检测算法	第41-43页
·传统双门限端点检测算法	第43-44页
·两种端点检测算法比较	第44-45页
·语音端点检测编程实现	第45-49页
第三章.语音信号特征选择	第49-61页
·说话人识别常用的特征	第49-50页
·美尔倒谱系数MFCC	第50-57页
·MFCC系数的提取	第51-53页
·倒谱提升窗口	第53页
·美尔差分倒谱参数	第53-54页
·MFCC分量的选择	第54-57页
·MFCC参数的实际提取	第57-61页
第四章.噪声消除技术研究	第61-69页
·噪声特性分析	第61-62页
·噪声模型	第62-63页
·噪声消除技术	第63-69页
·倒谱均值消除(CMS)算法	第64-65页
·谱相减(SS)法	第65-66页
·并行模型合并(PMC)算法	第66-69页
第五章.噪声环境下基于GMM说话人确认系统实现	第69-83页
·概述	第69页
·高斯混合模型GMM说话人识别	第69-75页
·GMM模型描述	第69-71页
·GMM模型的说明	第71页
·GMM模型参数的最大似然估计	第71-74页
·GMM的识别算法	第74-75页
·与文本有关的说话人确认系统结构与实现	第75-83页
·前端处理	第75-79页
·高斯混合模型的实现	第79-83页
第六章.基于声纹特征的智能RF卡的研究与应用	第83-95页
·概述	第83-86页
·生物识别技术及应用	第83-84页
·智能卡技术的发展与应用	第84-85页
·生物识别技术与智能卡技术的融合	第85-86页
·动态时间归整算法DTW	第86-89页
·基于说话人确认技术的嵌入式系统实现	第89-95页
·引言	第89-91页
·基于SoPC的说话人确认系统框图	第91-92页
·动态时间归整的实现	第92-95页
第七章论文总结	第95-97页
参考文献	第97-105页
致谢	第105-106页
作者攻读硕士学位期间发表的论文和获奖情况	第106页

本篇论文共106页，点击这进入下载页面。

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