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具备鲁棒性的说话人分割机制的设计与实施

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具备鲁棒性的说话人分割机制的设计与实施
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-14页
  1.1 说话人分割机制的研究背景和研究意义第10页
  1.2 说话人分割机制的历史发展第10-12页
  1.3 说话人分割机制中存在的问题第12页
  1.4 论文的主要研究内容及研究成果第12-13页
  1.5 论文的组织结构第13-14页
第二章 说话人分割机制相关理论第14-20页
  2.1 引言第14页
  2.2 特征提取第14-17页
    2.2.1 梅尔频率倒谱系数第14页
    2.2.2 均方根能量第14-15页
    2.2.3 谐波特性第15-16页
    2.2.4 线性预测残差能量第16页
    2.2.5 谱平稳度第16页
    2.2.6 谱流量第16-17页
  2.3 距离计算第17-18页
  2.4 说话人分割机制的性能评价第18页
  2.5 本章小结第18-20页
第三章 基础性说话人分割机制的原理与架构第20-28页
  3.1 引言第20页
  3.2 基础性说话人分割机制的原理与架构第20-25页
    3.2.1 静音检测第21-22页
    3.2.2 预分割第22-23页
    3.2.3 说话人模型更新第23-24页
    3.2.4 潜在切换点确认第24-25页
  3.3 实验结果及分析第25-26页
    3.3.1 实验配置第25页
    3.3.2 实验结果与分析第25-26页
  3.4 本章小结第26-28页
第四章 说话人分割中的语音检测机制第28-46页
  4.1 引言第28-29页
  4.2 语音非语音检测第29-42页
    4.2.1 基于DNN的语音非语音检测系统第29-32页
    4.2.2 基于Combo的语音非语音检测系统第32-34页
    4.2.3 基于系统融合的两步判决语音非语音检测系统第34-36页
    4.2.4 实验结果与分析第36-42页
  4.3 基于GBDT的重叠语音检测系统第42-43页
  4.4 语音检测机制在说话人分割中的实验结果及分析第43-44页
    4.4.1 实验配置第43页
    4.4.2 实验结果与分析第43-44页
  4.5 本章小结第44-46页
第五章 说话人分割中的语音增强机制第46-58页
  5.1 引言第46-47页
  5.2 常用的基于深度学习的单声道语音增强算法第47-49页
    5.2.1 基于语音幅度谱估计的语音增强算法第47-48页
    5.2.2 基于时频掩蔽估计的语音增强算法第48-49页
  5.3 基于FFT-Mask估计的LSTM语音增强系统第49-55页
    5.3.1 基本原理第50页
    5.3.2 特征提取第50-51页
    5.3.3 网络结构和训练第51页
    5.3.4 音频重建第51-52页
    5.3.5 实验结果与分析第52-55页
  5.4 语音增强机制在说话人分割中的实验结果及分析第55-57页
    5.4.1 实验配置第55页
    5.4.2 实验结果与分析第55-57页
  5.5 本章小结第57-58页
第六章 总结与展望第58-60页
  6.1 论文工作总结第58页
  6.2 未来工作展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-66页
攻读学位期间发表或已录用的学术论文第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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