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基于i-vector的说话人识别的研究
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基于i-vector的说话人识别的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-13页
第一章 绪论第13-17页
　　1.1 课题背景及研究目的与意义第13-14页
　　1.2 说话人识别的发展历史和研究现状第14-15页
　　1.3 未解决的问题第15-16页
　　1.4 本文研究内容及安排第16-17页
第二章 说话人识别简介第17-20页
　　2.1 说话人识别的类别第17-18页
　　2.2 说话人识别的原理和结构第18-19页
　　2.3 说话人识别的特征提取第19页
　　2.4 评价指标第19页
　　2.5 本章小节第19-20页
第三章 语音信号处理第20-33页
　　3.1 语音信号的产生第20-21页
　　　　3.1.1 语音信号的产生机理第20页
　　　　3.1.2 语音信号产生的数学模型第20-21页
　　3.2 语音信号的预处理第21-24页
　　　　3.2.1 采样与量化第21页
　　　　3.2.2 归一化第21页
　　　　3.2.3 端点检测第21-22页
　　　　3.2.4 预加重第22-23页
　　　　3.2.5 加窗第23-24页
　　3.3 语音信号的时域分析第24-26页
　　　　3.3.1 短时平均能量第24-25页
　　　　3.3.2 短时平均过零率第25-26页
　　3.4 语音信号的频域分析第26页
　　3.5 语音信号的同态倒谱分析第26-27页
　　　　3.5.1 倒谱和复倒谱第26-27页
　　　　3.5.2 线性预测系数第27页
　　3.6 语音信号特征提取第27-32页
　　　　3.6.1 梅尔频率倒谱系数第27-31页
　　　　3.6.2 线性预测倒谱系数第31页
　　　　3.6.3 感知线性预测系数第31页
　　　　3.6.4 其他特征第31页
　　　　3.6.5 短时归一化能量第31-32页
　　　　3.6.6 语音信号的动态特征第32页
　　3.7 本章小结第32-33页
第四章 说话人识别基本技术及算法第33-38页
　　4.1 说话人识别系统的基本构成第33页
　　4.2 期望最大化算法第33-36页
　　　　4.2.1 EM算法的一种常见形式第33-35页
　　　　4.2.2 EM算法的一般化形式第35-36页
　　4.3 高斯混合模型-通用背景模型第36-37页
　　4.4 因子分析技术第37页
　　4.5 本章小结第37-38页
第五章 基于i-vector的说话人识别第38-44页
　　5.1 基于因子分析的i-vector模型第38-39页
　　5.2 i-vector模型描述第39页
　　5.3 i-vector模型参数的估计第39-41页
　　　　5.3.1 GMM均值超向量M的计算第39-40页
　　　　5.3.2 基于因子分析的总体变化子空间的估计第40-41页
　　5.4 信道补偿技术第41-42页
　　5.5 i-vector的提取第42-43页
　　　　5.5.1 基于权矩阵第42页
　　　　5.5.2 基于自变量线性组合第42-43页
　　5.6 模型打分器第43页
　　5.7 本章小结第43-44页
第六章 基于i-vector的说话人识别系统的实现与实验成果第44-53页
　　6.1 系统环境和功能模块第44-46页
　　　　6.1.1 软件和硬件环境第44页
　　　　6.1.2 系统功能和模块介绍第44-46页
　　6.2 实验数据库和实验配置第46-47页
　　　　6.2.1 实验数据与设置第46页
　　　　6.2.2 实验中各主要参数第46-47页
　　　　6.2.3 实验设计第47页
　　6.3 实验结果与分析第47-51页
　　　　6.3.1 端点检测第47页
　　　　6.3.2 MFCC特征维数第47-48页
　　　　6.3.3 不同的特征提取方法对比实验第48页
　　　　6.3.4 高斯混合密度个数第48-49页
　　　　6.3.5 总体变化子空间T的初始化第49页
　　　　6.3.6 总体变化子空间T的维数第49-50页
　　　　6.3.7 语音长度第50-51页
　　　　6.3.8 训练语音数目第51页
　　6.4 不同模型识别性能比较第51-52页
　　6.5 本章小节第52-53页
第七章 总结与展望第53-54页
　　7.1 总结第53页
　　7.2 展望第53-54页
参考文献第54-57页
致谢第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。
 
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