基于若干声纹信息空间的说话人识别技术研究



基于若干声纹信息空间的说话人识别技术研究

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基于若干声纹信息空间的说话人识别技术研究

论文目录
摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-14页
第1章绪论	第14-31页
· 说话人识别及其发展历史	第14-20页
· 背景	第14-15页
· 说话人识别技术概述	第15-16页
· 说话人识别技术的应用	第16-18页
· 说话人识别技术历史回顾	第18-20页
· 说话人确认系统基线系统(GMM-UBM)	第20-24页
· 特征提取	第21-22页
· 说话人模型建立	第22-23页
· 测试得分及得分规整	第23-24页
· 说话人确认系统的评价标准	第24-25页
· 标准数据库	第25-27页
· NIST SRE数据库	第26-27页
· TIMIT数据库	第27页
· NIST SRE 2006年核心测试性能	第27-29页
· 论文研究问题以及组织结构	第29-31页
第2章基于音素空间的说话人识别技术研究	第31-49页
· 引言	第31-34页
· 最大似然线性回归	第34-36页
· 多语言编码	第36-42页
· 离散无记忆源	第36-37页
· 两阶段声纹信息提取	第37-39页
· 多语言编码声纹识别系统	第39-40页
· 得分端的融合策略	第40-42页
· 实验以及结果	第42-47页
· 多语言编码说话人识别系统的配置	第42-43页
· 结果以及分析	第43-47页
· 本章小结	第47-49页
第3章基于时域空间的说话人识别技术研究	第49-61页
· 引言	第49-51页
· 混合高斯模型-通用背景模型和联合因子分析	第51-52页
· 非监督自适应模式	第52-56页
· 模型域的非监督自适应算法	第52-53页
· 得分域的非监督自适应算法	第53-56页
· 实验以及结果	第56-60页
· 系统实验配置	第56-57页
· 结果以及分析	第57-60页
· 本章小结	第60-61页
第4章基于频域空间的说话人识别技术研究	第61-76页
· 引言	第61-63页
· 满方差矩阵的建模方法	第63-66页
· 最大后验概率估计	第63-64页
· 因子分析估计	第64-66页
· 构造超级协方差矩阵	第66-67页
· 度量准则	第67-71页
· 弗罗宾尼斯角度	第67-68页
· 对数欧拉距离度量	第68-70页
· 支持向量机	第70-71页
· 线性内积分类器	第71页
· 实验以及结果	第71-75页
· 系统实验配置	第71-72页
· 结果以及分析	第72-75页
· 本章小结	第75-76页
第5章基于深层特征空间的说话人识别技术研究	第76-98页
· 引言	第76-78页
· 深层神经网络	第78-79页
· 层叠的自动编码器	第79-83页
· 提取声纹信息的网络结构	第83-89页
· 稀疏编码限制	第84-86页
· 说话人距离限制	第86-89页
· 实验及结果	第89-97页
· 深层神经网络特征扩展系统的参数配置	第90页
· 实验以及结果	第90-97页
· 本章小结	第97-98页
第6章总结	第98-101页
· 论文的主要贡献	第98-99页
· 进一步的研究方向	第99-101页
参考文献	第101-107页
致谢	第107-108页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果	第108-109 页

本篇论文共109页，点击这进入下载页面。

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