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自动语种识别的研究与应用
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自动语种识别的研究与应用
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-10页
第一章 绪论
第10-23页
1.1 自动语种识别的研究意义
第10-11页
1.2 语种识别的国内外发展现状
第11-14页
1.2.1 语种识别的国外发展历程
第11-13页
1.2.2 语种识别的国内发展现状
第13页
1.2.3 针对我国少数民族语言的语种识别的发展现状
第13-14页
1.3 语音库的选取与评测标准
第14-17页
1.3.1 语音库的选取
第14-16页
1.3.2 评测标准
第16-17页
1.4 语种识别的常用特征
第17-18页
1.5 语种识别的主要方法
第18-22页
1.5.1 基于声学特征的方法
第19-20页
1.5.2 基于韵律特征的方法
第20页
1.5.3 基于音素的识别方法
第20-21页
1.5.4 基于高层语言信息的方法
第21-22页
1.6 论文内容组织及安排
第22-23页
第二章 语种识别中的特征提取
第23-40页
2.1 语音信号的分帧
第23页
2.2 基音周期
第23-28页
2.2.1 基音周期提取的预处理
第25-27页
2.2.2 倒谱法的基音检测
第27-28页
2.3 梅尔频率倒谱系数
第28-37页
2.3.1 梅尔频率的原理
第29-30页
2.3.2 梅尔滤波器组
第30-31页
2.3.3 离散余弦变换
第31-33页
2.3.4 梅尔频率倒谱系数特(MFCC)的提取
第33-37页
2.4 移位差分倒谱特征
第37-39页
2.5 倒谱域均值相减
第39页
2.6 本章小结
第39-40页
第三章 基于高斯混合模型的语种识别系统
第40-54页
3.1 单高斯模型
第40-42页
3.2 高斯混合模型
第42-45页
3.3 EM算法
第45-48页
3.4 k-means聚类
第48-49页
3.5 GMM-UBM模型
第49-50页
3.6 基于GMM模型的语种识别系统
第50-52页
3.7 基于GMM-UBM模型的语种识别系统
第52-53页
3.8 本章小结
第53-54页
第四章 基于支持向量机的语种识别系统
第54-65页
4.1 最优决策面
第54-57页
4.2 广义最优分类面
第57-59页
4.3 松弛变量
第59-61页
4.4 多分类问题
第61-62页
4.5 基于SVM的语种识别系统
第62-64页
4.5.1 核函数的选择
第63-64页
4.5.2 不同特征参数下的系统性能
第64页
4.6 本章小结
第64-65页
第五章 总结与展望
第65-67页
5.1 总结
第65页
5.2 展望
第65-67页
致谢
第67-68页
参考文献
第68-72页
本篇论文共
72
页,
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