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基于支持向量机的语种识别研究

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基于支持向量机的语种识别研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-10 页
第1章 绪论第10-19 页
  · 语种识别的发展第10-12 页
  · 语种识别的应用第12-13 页
  · 基于支持向量机的语种识别第13-14 页
  · NIST LRE 介绍第14-17 页
    · 数据介绍第15-16 页
    · 性能评测第16-17 页
  · 论文的结构第17-19 页
第2章 基于支持向量机的语种识别的前端处理第19-32 页
  · 语种识别所用的参数第19-25 页
    · 线性预测倒谱系数LPCC第19-22 页
    · 梅尔刻度式倒谱参数MFCC第22-24 页
    · 其他参数第24-25 页
  · 各种鲁棒性手段的顺序第25-28 页
    · CMS第26 页
    · RASTA第26 页
    · VAD和短时规整第26-28 页
  · VTLN第28-30 页
  · 得分域上的规整第30-31 页
  · 本章小结第31-32 页
第3章 基于层次化的支持向量机的语种识别第32-50 页
  · 支持向量机第32-37 页
    · 最优分类面第33-35 页
    · 线性不可分情况(广义最优分类面)第35 页
    · 高维空间的内积运算第35-36 页
    · 支持向量机第36-37 页
  · 基于广义线性区分性序列核函数的SVM语种识别系统第37-42 页
    · 传统SVM方法在语种识别上应用第37-38 页
    · 广义线性区分性序列核函数在语种识别上的应用第38-42 页
  · 改进的GLDS-SVM系统第42-49 页
    · 层次化SVM系统第43-47 页
    · 多特征融合第47-49 页
  · 本章小结第49-50 页
第4章 基于GMM-SVM的语种识别第50-75 页
  · 高斯混合模型第50-52 页
  · GMM超矢量均值核函数第52-59 页
    · 均值核函数第54-56 页
    · GSV在语种识别中的应用第56-59 页
  · 扰动属性投影第59-65 页
  · GMM超矢量的方差核函数第65-70 页
    · 核函数第66-68 页
    · Model Pushing第68-70 页
  · Key Selection第70-74 页
    · 特征选择第71-72 页
    · 试验结果第72-74 页
  · 本章小结第74-75 页
第5章 结束语第75-77 页
  · 总结第75-76 页
  · 展望第76-77 页
参考文献第77-82 页
致谢第82-83 页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第83 页
  发表论文第83 页
  硕士期间研究经历第83页

本篇论文共83页,点击这进入下载页面
 
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