基于深度学习的说话人识别研究

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基于深度学习的说话人识别研究

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基于深度学习的说话人识别研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第一章绪论	第12-15页
1.1 国内外应用现状	第12-13页
1.2 课题研究背景及意义	第13页
1.3 研究内容和论文结构	第13-15页
第二章说话人识别研究概述	第15-30页
2.1 说话人识别概述	第15-16页
2.2 说话人识别主流模型	第16-20页
2.2.1 神经网络模型	第16-17页
2.2.2 高斯混合通用背景模型	第17-19页
2.2.3 联合因子分析模型	第19-20页
2.3 说话人识别的特征参数提取	第20-29页
2.3.1 梅尔倒谱系数MFCC	第24-25页
2.3.2 线性预测参数LPC	第25-27页
2.3.3 线性预测倒谱系数LPCC	第27-28页
2.3.4 身份认证矢量i-vector	第28-29页
2.4 本章小结	第29-30页
第三章基于身份认证矢量的说话人识别	第30-43页
3.1 引言	第30页
3.2 身份认证矢量基本理论	第30-34页
3.2.1 身份认证矢量提取	第30-33页
3.2.2 距离计算以及简化	第33-34页
3.3 身份矢量的优化改进	第34-36页
3.3.1 改进总体变化空间矩阵的估计	第34-35页
3.3.2 改进I-vector的信道补偿方法	第35-36页
3.4 实验设置及结果分析对比	第36-41页
3.4.1 实验设置	第36-39页
3.4.1.1 数据集	第36-37页
3.4.1.2 系统结构	第37-38页
3.4.1.3 参数设置	第38-39页
3.4.2 实验结果分析与对比	第39-41页
3.4.2.1 实验结果分析	第39-41页
3.4.2.2 与当前其他数据集结果比较	第41页
3.5 本章小结	第41-43页
第四章基于LSTM和DBN的说话人识别	第43-59页
4.1 引言	第43-44页
4.2 神经网络模型结构	第44-50页
4.2.1 LSTM网络	第44-47页
4.2.2 DBN网络	第47-50页
4.3 系统结构	第50页
4.4 实验设置及结果分析	第50-56页
4.4.1 LSTM实验设置和结果	第50-53页
4.4.2 DBN实验设置和结果	第53-56页
4.5 DBN和LSTM模型系统性能对比与分析	第56-58页
4.5.1 性能结果对比	第56-57页
4.5.2 性能差别原因剖析	第57-58页
4.6 本章小结	第58-59页
第五章基于语谱图和CNN的说话人识别	第59-75页
5.1 引言	第59-60页
5.2 语谱图和CNN模型	第60-64页
5.2.1 语谱图提取	第60-61页
5.2.2 网络模型	第61-64页
5.2.2.1 VGGNet网络	第62-63页
5.2.2.2 残差网络ResNet	第63-64页
5.2.2.3 CNN-DNN网络	第64页
5.3 系统结构	第64-65页
5.4 实验设置	第65-68页
5.4.1 语谱图参数设置	第65页
5.4.2 VGGNet网络设置	第65-67页
5.4.3 ResNet残差网络设置	第67-68页
5.4.4 CNN-DNN网络设置	第68页
5.5 本章实验结果和分析	第68-71页
5.6 整体结果对比分析	第71-75页
第六章总结与展望	第75-77页
6.1 论文工作总结	第75-76页
6.2 未来工作展望	第76-77页
参考文献	第77-83页
致谢	第83-84页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第84页

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