说话人识别中的特征学习方法研究



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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