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自适应高斯混合模型及说话人识别应用

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自适应高斯混合模型及说话人识别应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 引言第9-14页
  1.1 说话人识别基本原理第9-11页
  1.2 说话人识别分类第11页
  1.3 研究现状与发展趋势第11-12页
  1.4 存在的问题与不足第12-13页
  1.5 本课题研究的主要内容第13-14页
第二章 说话人特征提取第14-22页
  2.1 线性预测系数第14页
  2.2 线性预测倒谱系数第14-15页
  2.3 美尔频率倒谱系数第15-18页
  2.4 双线性频率倒谱系数第18-21页
  2.5 本章小结第21-22页
第三章 说话人识别模式匹配相关方法第22-32页
  3.1 矢量量化第22-24页
  3.2 隐马尔科夫模型第24-28页
    3.2.1 模型参数定义第25-26页
    3.2.2 基本算法第26-28页
  3.3 高斯混合模型第28-31页
    3.3.1 参数设定第28-29页
    3.3.2 训练过程第29-30页
    3.3.3 识别过程第30-31页
  3.4 本章总结第31-32页
第四章 迭代自组织高斯混合模型法及说话人识别研究第32-40页
  4.1 概述第32页
  4.2 迭代自组织高斯混合模型第32-36页
    4.2.1 聚类算法概述第33-34页
    4.2.2 算法流程及参数设定第34-36页
  4.3 实例分析第36-39页
  4.4 本章总结第39-40页
第五章 自适应高斯混合模型及说话人识别应用第40-48页
  5.1 概述第40页
  5.2 基于自适应高斯混合模型的说话人识别系统第40-41页
  5.3 自适应高斯混合模型算法第41-44页
  5.4 实例分析第44-47页
  5.5 本章总结第47-48页
第六章 实验结果与分析第48-56页
  6.1 实验环境与实验条件第48页
  6.2 三种特征参数识别率比较第48-49页
  6.3 迭代自组织高斯混合模型法实验结果及分析第49-52页
  6.4 自适应高斯混合模型算法实验结果及分析第52-54页
  6.5 两种方案比较第54-55页
  6.6 本章小结第55-56页
第七章 总结与展望第56-58页
  7.1 总结第56-57页
  7.2 展望第57-58页
参考文献第58-61页
致谢第61-62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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