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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
本篇论文共
71
页,
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