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说话人识别中的特征学习方法研究

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说话人识别中的特征学习方法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第11-30页
    1.1 说话人识别概述第11-17页
        1.1.1 基本概念第11-15页
        1.1.2 应用和挑战第15-17页
    1.2 选题背景第17-23页
        1.2.1 研究现状第18-21页
        1.2.2 基于深度神经网络的特征学习第21-23页
    1.3 研究工作概述第23-29页
        1.3.1 研究难点第23-24页
        1.3.2 研究思路第24-26页
        1.3.3 研究内容第26-28页
        1.3.4 相关研究工作第28-29页
    1.4 论文组织结构第29-30页
第2章 基于卷积-时延深度神经网络的说话人特征学习第30-46页
    2.1 本章引论第30页
    2.2 语音信号特性分析第30-32页
        2.2.1 语音信号的基本特性第30-31页
        2.2.2 说话人信息在语音信号中的表征形式第31-32页
    2.3 特征学习模型设计第32-36页
        2.3.1 卷积神经网络第32-33页
        2.3.2 时延神经网络第33-34页
        2.3.3 基于 p-范数的组归一化第34-35页
        2.3.4 CT-DNN 模型结构第35-36页
    2.4实验第36-45页
        2.4.1 实验数据第36页
        2.4.2 系统配置第36-37页
        2.4.3 定性分析第37-39页
        2.4.4 定量分析第39-44页
        2.4.5 模型分析第44-45页
    2.5 小结第45-46页
第3章 说话人特征学习的推广性研究第46-62页
    3.1 本章引论第46页
    3.2 特征学习与“端到端”学习第46-51页
        3.2.1 特征学习模型第47页
        3.2.2 “端到端”模型第47-49页
        3.2.3 讨论分析第49页
        3.2.4 实验第49-51页
    3.3 特征学习在跨语言说话人识别中的推广性研究第51-56页
        3.3.1 跨语言说话人识别第52页
        3.3.2 讨论分析第52-54页
        3.3.3 实验第54-56页
    3.4 特征学习在短语音说话人识别中的推广性研究第56-61页
        3.4.1 基于平凡发音的短语音场景第56-57页
        3.4.2 讨论分析第57-58页
        3.4.3 实验第58-61页
    3.5 小结第61-62页
第4章 基于全信息训练的说话人特征学习第62-73页
    4.1 本章引论第62页
    4.2 问题分析第62-64页
    4.3 全信息训练第64-67页
        4.3.1 类中心趋近准则第64-65页
        4.3.2 迭代训练机制第65-67页
        4.3.3 讨论分析第67页
    4.4 实验第67-72页
        4.4.1 实验数据第67-68页
        4.4.2 系统配置第68页
        4.4.3 实验结果第68-69页
        4.4.4 实验分析第69-72页
    4.5 小结第72-73页
第5章 基于音素相关训练的说话人特征学习第73-92页
    5.1 本章引论第73页
    5.2 问题分析第73-74页
    5.3 音素相关训练第74-78页
        5.3.1 条件学习第75-76页
        5.3.2 模型设计第76-78页
        5.3.3 讨论分析第78页
    5.4 实验第78-82页
        5.4.1 实验数据第78-79页
        5.4.2 系统配置第79页
        5.4.3 实验结果第79-81页
        5.4.4 实验分析第81-82页
    5.5 扩展性研究第82-91页
        5.5.1 协同学习第83-86页
        5.5.2 信号分解第86-91页
    5.6 小结第91-92页
第6章 总结与展望第92-95页
    6.1 研究工作总结第92-93页
    6.2 未来工作展望第93-95页
参考文献第95-102页
致谢第102-104页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第104-108页

本篇论文共108页,点击这进入下载页面
 
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