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基于加权主成分的短语音说话人识别研究

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基于加权主成分的短语音说话人识别研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景及意义第10页
  1.2 国内外研究现状第10-14页
    1.2.1 说话人识别的基本原理第10-11页
    1.2.2 说话人识别的分类第11-12页
    1.2.3 判决准则与性能评价标准第12-13页
    1.2.4 说话人识别技术的发展与应用前景第13-14页
    1.2.5 短语音说话人识别技术的研究难点第14页
  1.3 论文主要研究工作与结构安排第14-16页
第二章 说话人的声学特征提取第16-25页
  2.1 语音信号的预处理第16-17页
    2.1.1 预加重第16页
    2.1.2 端点检测第16-17页
    2.1.3 分帧加窗第17页
  2.2 线性预测系数及其派生参数第17-20页
    2.2.1 线性预测系数第17-18页
    2.2.2 线性预测倒谱系数第18-19页
    2.2.3 残余信号相位第19-20页
  2.3 梅尔倒谱系数第20-23页
  2.4 感知线性预测第23-24页
  2.5 本章小结第24-25页
第三章 说话人识别模型第25-37页
  3.1 矢量量化模型第25-28页
    3.1.1 矢量量化的基本原理第25-26页
    3.1.2 LBG算法第26-27页
    3.1.3 基于VQ的说话人识别系统第27-28页
  3.2 高斯混合模型第28-31页
    3.2.1 基于GMM参数的最大似然估计第28-30页
    3.2.2 基于GMM说话人识别系统第30-31页
  3.3 隐马尔可夫模型第31-35页
    3.3.1 HMM基本算法第32-35页
    3.3.2 基于HMM的说话人识别系统第35页
  3.4 人工神经网络第35-36页
  3.5 本章小结第36-37页
第四章 说话人信息与样本长度关系的研究第37-43页
  4.1 基本概念说明第37-38页
  4.2 实验方法与数据第38-40页
    4.2.1 实验数据与平台第38页
    4.2.2 实验结果与分析第38-40页
  4.3 样本长度与性能的关系模型第40-42页
  4.4 本章小结第42-43页
第五章 修正的特征参数贡献率评价方法第43-48页
  5.1 说话人识别声学特征参数评价方法第43-45页
    5.1.1 特征有效性评价方法第43-44页
    5.1.2 特征贡献率评价方法第44-45页
  5.2 修正的增减分量特征参数评价方法第45-47页
    5.2.1 增减分量法的不足第45-46页
    5.2.2 修正的增减分量法第46-47页
  5.3 本章小结第47-48页
第六章 基于加权主成分的说话人识别算法第48-64页
  6.1 主成分分析第48-52页
    6.1.1 主成分的概念第48-49页
    6.1.2 主成分的计算第49-51页
    6.1.3 主成分分析在说话人识别中的应用第51-52页
  6.2 主成分分量识别贡献率评价方法第52-60页
    6.2.1 已有的主成分分量重要性评价方法第52-53页
    6.2.2 基于增减分量法的主成分分量重要性评价方法第53-59页
    6.2.3 基于主成分贡献率的主成分选取方法第59-60页
  6.3 基于加权主成分的短语音说话人识别算法第60-63页
    6.3.1 加权的主成分算法第60-61页
    6.3.2 实验与结果分析第61-63页
  6.4 本章小结第63-64页
总结与展望第64-66页
参考文献第66-69页
硕士学位期间取得的研究成果第69-70页
致谢第70-71页
附件第71页

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