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弱湍信道下光载声音的声纹识别技术研究

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弱湍信道下光载声音的声纹识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-9页
第一章 绪论第9-19页
  1.1 语音声纹识别的研究背景第9-11页
  1.2 声纹识别技术的硏究现状第11-14页
  1.3 语音声纹识别系统的框架第14-16页
  1.4 语音声纹识别系统的性能评价指标第16-17页
  1.5 论文的研究内容第17-18页
  1.6 论文的结构安排第18-19页
第二章 弱湍流信道噪声分析第19-28页
  2.1 大气湍流现象介绍第19-20页
    2.1.1 湍流的定义第19-20页
    2.1.2 湍流的主要特征第20页
  2.2 大气湍流噪声介绍第20-21页
  2.3 弱湍信道下采集语音的分析与处理第21-27页
  2.4 本章小结第27-28页
第三章 语音信号预处理与特征提取第28-37页
  3.1 语音信号预处理第29-34页
    3.1.1 提取音频文件样本数据第29页
    3.1.2 预加重第29-30页
    3.1.3 分帧加窗第30页
    3.1.4 端点检测第30-34页
  3.2 语音信号特征提取第34-36页
    3.2.1 傅里叶变换和梅尔滤波器第34-35页
    3.2.2 离散余弦变换和一阶差分第35-36页
  3.3 本章小结第36-37页
第四章 基于ANN-VQ模型的声纹识别系统第37-52页
  4.1 引言第37页
  4.2 BP神经网络模型算法第37-46页
    4.2.1 人工神经网络介绍第37-39页
    4.2.2 人工神经网络特性第39页
    4.2.3 人工神经网络结构第39-42页
    4.2.4 BP神经网络训练第42-45页
    4.2.5 神经网络的过拟合与欠拟合第45-46页
  4.3 矢量量化算法第46-49页
    4.3.1 VQ设计问题第47-48页
    4.3.2 LBG算法第48-49页
  4.4 基于BP网络的声纹识别基线系统搭建第49-51页
    4.4.1 矢量量化第49-50页
    4.4.2 BP网络训练和测试第50页
    4.4.3 计算余弦距离得分第50-51页
    4.4.4 分析系统识别性能第51页
  4.5 本章小结第51-52页
第五章 基于TV-Ivec模型的声纹识别系统第52-62页
  5.1 GMM-UBM的生成第54-58页
    5.1.1 高斯混合模型GMM第54-55页
    5.1.2 通用背景模型UBM第55-58页
  5.2 TV空间的生成第58-60页
  5.3 提取I-vector第60页
  5.4 模型匹配第60-61页
    5.4.1 计算余弦距离得分第60-61页
    5.4.2 分析系统识别性能第61页
  5.5 本章小结第61-62页
第六章 实验结果与分析第62-67页
  6.1 实验数据来源与选取第62-63页
    6.1.1 弱湍信道语音样本库第62页
    6.1.2 基于ANN-VQ模型的基线系统数据第62页
    6.1.3 基于TV-Ivec模型的识别系统数据第62-63页
  6.2 实验参数及结果第63-65页
  6.3 实验结果分析第65-67页
第七章 总结与展望第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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