基于支持向量机的说话人识别研究



基于支持向量机的说话人识别研究

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基于支持向量机的说话人识别研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-6页
目录	第6-8页
第一章绪论	第8-17页
· 说话人识别概述	第8-9页
· 说话人识别的应用领域	第9-10页
· 说话人识别的研究现状	第10-11页
· 说话人识别的难点	第11-12页
· 说话人识别的主要方法	第12-14页
· 说话人识别的系统结构	第14-15页
· 本论文的研究内容	第15-17页
第二章说话人识别的特征参数提取	第17-30页
· 特征参数提取概述	第17-18页
· 特征参数提取的预处理	第18-23页
· 采样和量化	第18-20页
· 预加重	第20-21页
· 分帧加窗	第21-23页
· 线性预测倒谱系数	第23-25页
· 线性预测编码LPC	第23-25页
· 线性预测倒谱系数LPCC	第25页
· 美尔倒谱系数MFCC	第25-29页
· 听觉的Mel频率特性	第25-26页
· MFCC系数提取的流程	第26-28页
· Mel差分倒谱系数	第28-29页
· 本章小结	第29-30页
第三章支持向量机与说话人识别	第30-43页
· 理论背景	第30-31页
· 统计学习理论与支持向量机	第31-33页
· 支持向量机理论基础	第33-39页
· 线性最优分类超平面	第33-35页
· 支持向量机模型	第35-36页
· 支持向量机实现的步骤	第36-37页
· 多类样本分类的实现	第37-38页
· 特征空间和核函数	第38-39页
· 基于SVM的说话人识别系统	第39-42页
· 本章小结	第42-43页
第四章支持向量机样本约简研究	第43-54页
· 样本约简概述	第43-44页
· 约简方法的分类	第44-49页
· 聚类中心提取法	第44-46页
· 边界样本提取法	第46-48页
· 冗余样本抛弃法	第48-49页
· 基于支持聚类区提取的约简方法	第49-53页
· 模糊核聚类操作	第49页
· 提取支持聚类区	第49-50页
· 提取支持向量	第50-52页
· 基于SCA-SVM的说话人识别系统	第52-53页
· 本章小结	第53-54页
第五章系统实验和分析	第54-72页
· 系统实验环境	第54页
· 系统实现过程	第54-55页
· 特征参数相关实验和分析	第55-59页
· 核函数相关实验和分析	第59-60页
· 线性可分样本的约简实验和分析	第60-64页
· 语音特征样本的约简实验和分析	第64-67页
· SCA方法的参数整定实验和分析	第67-68页
· 说话人识别模型实验和分析	第68-71页
· 本章小节	第71-72页
第六章总结与展望	第72-74页
· 工作总结	第72-73页
· 下一步工作	第73-74页
参考文献	第74-79页
致谢	第79-80页
攻读硕士学位期间主要的研究成果	第80 页

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