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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,
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。
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