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说话人识别算法研究
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说话人识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-12页
第一章 绪论第12-18页
　　1.1 课题研究背景及选题意义第12-13页
　　1.2 说话人语音识别研究状况第13-16页
　　　　1.2.1 国内外研究过程以及现状第13-14页
　　　　1.2.2 存在问题和部分解决方案第14-15页
　　　　1.2.3 发展趋势第15-16页
　　1.3 本文主要研究内容第16-18页
第二章 说话人识别技术概述第18-29页
　　2.1 引言第18页
　　2.2 语音信号预处理第18-20页
　　2.3 语音特征提取第20-25页
　　　　2.3.1 语音产生的机理第20-21页
　　　　2.3.2 语音信号的分析方法第21-22页
　　　　2.3.3 LPCC参数的提取第22-23页
　　　　2.3.4 MFCC参数的提取第23-25页
　　2.4 识别模型第25-27页
　　　　2.4.1 动态时间规整（DTW）第25-26页
　　　　2.4.2 隐马尔科夫模型（HMM）第26页
　　　　2.4.4 高斯混合模型（GMM）第26-27页
　　　　2.4.5 人工神经网络（ANN）第27页
　　2.5 说话人识别系统的性能评价第27页
　　2.6 小结第27-29页
第三章 基于GMM的说话人识别技术第29-36页
　　3.1 引言第29页
　　3.2 GMM模型基本概念第29-34页
　　　　3.2.1 高斯分布第29-30页
　　　　3.2.2 高斯混合模型（GMM）第30-31页
　　　　3.2.3 GMM的参数估计第31-34页
　　3.3 基于GMM模型的说话人识别第34-35页
　　3.4 基于GMM模型的参数估计第35页
　　3.5 小结第35-36页
第四章 基于改进MFCC特征参数在GMM模型下的说话人识别第36-46页
　　4.1 引言第36页
　　4.2 基于端点检测和高斯滤波器组的MFCC特征提取算法第36-39页
　　　　4.2.1 端点检测算法第36-37页
　　　　4.2.2 高斯滤波器组第37-39页
　　4.3 动态调整MFCC参数的特征提取算法第39-45页
　　　　4.3.1 基音检测第39-42页
　　　　4.3.2 基音频率与高斯滤波器组的动态结合第42-43页
　　　　4.3.3 动态MFCC特征参数提取第43-45页
　　4.4 小结第45-46页
第五章 说话人识别系统实现第46-52页
　　5.1 实验硬件平台第46页
　　5.2 实验方案设计第46页
　　5.3 实验结果与分析第46-51页
　　　　5.3.1 基于端点检测和高斯滤波器组的MFCC特征参数实验分析第46-48页
　　　　5.3.2 动态调整MFCC特征参数的实验分析第48-51页
　　5.4 小结第51-52页
第六章 总结与展望第52-54页
　　6.1 总结第52-53页
　　6.2 展望第53-54页
参考文献第54-58页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第58-60页
致谢第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。
 
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