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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,
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。
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