基于深度学习的说话人识别系统的设计与实现

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基于深度学习的说话人识别系统的设计与实现

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基于深度学习的说话人识别系统的设计与实现

论文目录
中文摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章绪论	第8-18页
· 说话人识别的背景和研究意义	第8-13页
· 说话人识别技术的研究背景	第8-9页
· 说话人识别研究的意义	第9-13页
· 说话人识别技术研究的现状	第13-14页
· 说话人识别技术的应用	第14-16页
· 论文的组织结构	第16-18页
第2章语音信号的特征参数的分析及提取	第18-35页
· 说话人识别模型	第18-25页
· 说话人语音信号产生的原理	第18-22页
· 说话人识别的模型种类	第22-25页
· 语音信号的预处理介绍	第25-30页
· 语音信号预加重处理	第25-26页
· 语音端点检测	第26-29页
· 语音信号的降噪处理	第29-30页
· 说话人特征参数的分析和提取	第30-32页
· MFCC的分析	第30-31页
· MFCC的提取流程	第31-32页
· MFCC在高斯混合模型上的说话人识别	第32-34页
· 本章小结	第34-35页
第3章深度学习的基本理论	第35-42页
· 深度学习的深度	第35-36页
· 深度学习的动机	第36-37页
· 深度学习的示意图	第37-38页
· 深度学习的背景和发展	第38-41页
· 本章小结	第41-42页
第4章基于深度学习的说话人识别	第42-50页
· 引入RBM	第42-43页
· 说话人识别用到的深度学习算法	第43-48页
· 基于深度学习的说话人识别系统的实现	第48-49页
· 本章小结	第49-50页
第5章说话人识别系统的实验	第50-59页
· 实验的前提条件	第50-51页
· 实验的软硬件环境	第50页
· 语音信号的采集	第50-51页
· 说话人识别系统识别率的计算	第51页
· 基于深度学习的说话人识别系统性能的验证	第51-58页
· 测试选取不同的语音单位长度对系统识别率的影响	第53-55页
· 测试选取不同的语音特征参数对说话人识别系统性能的影响	第55-56页
· 测试不同的输出层神经元的个数对系统性能的影响	第56-58页
· 本章小结	第58-59页
结论	第59-61页
参考文献	第61-68页
致谢	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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