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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

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