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声纹识别鲁棒性技术及应用研究
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声纹识别鲁棒性技术及应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-18页
第一章 绪论第18-30页
　　1.1 研究背景及意义第18-19页
　　　　1.1.1 声纹识别技术概述第18页
　　　　1.1.2 声纹识别技术应用及研究意义第18-19页
　　1.2 国内外研究动态第19-23页
　　　　1.2.1 语音端点检测方法研究现状及分析第19-20页
　　　　1.2.2 特征提取技术发展现状及分析第20-22页
　　　　1.2.3 声纹识别模型发展现状及分析第22-23页
　　1.3 声纹识别技术中的实用性研究现状及分析第23-24页
　　1.4 实用需求第24-25页
　　1.5 本文主要研究内容与章节安排第25-30页
　　　　1.5.1 主要研究内容第25-28页
　　　　1.5.2 论文章节安排第28-30页
第二章 语音端点检测及去噪第30-53页
　　2.1 引言第30-31页
　　2.2 带噪语音的预处理第31-34页
　　　　2.2.1 采样第31页
　　　　2.2.2 量化第31-32页
　　　　2.2.3 预加重第32页
　　　　2.2.4 分帧处理第32-33页
　　　　2.2.5 加窗函数第33-34页
　　2.3 基于多分辨语谱图的端点检测及去噪方法第34-46页
　　　　2.3.1 语谱图预处理—维纳滤波处理第35-38页
　　　　2.3.2 基于自相关函数的语谱图端点检测第38-45页
　　　　2.3.3 多分辨分析与EMD分解算法第45-46页
　　2.4 实验结果及分析第46-52页
　　2.5 本章小结第52-53页
第三章 说话人特征参数提取第53-64页
　　3.1 引言第53-54页
　　3.2 语音信号产生的数学模型第54-55页
　　3.3 基于声道的语音特征参数第55-57页
　　　　3.3.1 LPCC特征参数第55-56页
　　　　3.3.2 MFCC特征参数第56-57页
　　3.4 基于声门的语音特征参数第57-58页
　　　　3.4.1 能量参数第57-58页
　　　　3.4.2 基音周期第58页
　　3.5 特征参数优化第58-60页
　　　　3.5.1 基于基音周期的MFCC特征参数(Pitch-MFCC)第58-59页
　　　　3.5.2 Delta特征的引入第59页
　　　　3.5.3 特征参数组合实验结果第59-60页
　　3.6 特征参数降维处理第60-63页
　　3.7 小结第63-64页
第四章 说话人声纹识别模型研究第64-82页
　　4.1 引言第64-65页
　　4.2 声纹识别模型第65-75页
　　　　4.2.1 矢量量化模型(VQ)第65-66页
　　　　4.2.2 人工神经网络(ANN)第66页
　　　　4.2.3 隐马尔可夫模型(HMM)第66-73页
　　　　4.2.4 高斯混合模型(GMM)第73-75页
　　4.3 HMM声纹识别模型鲁棒性研究第75-76页
　　4.4 GMM声纹识别模型鲁棒性研究第76-81页
　　　　4.4.1 EM算法改进第76-78页
　　　　4.4.2 基于熵值的匹配权重算法第78-79页
　　　　4.4.3 实验结果验证第79-81页
　　4.5 本章小结第81-82页
第五章 提高声纹识别系统效率的方法研究第82-105页
　　　　5.1. 引言第82-83页
　　5.2 基于GMM的模型生长聚类法(GCM)第83-95页
　　　　5.2.1 分组策略第83-85页
　　　　5.2.2 基于相对熵的相似性准则第85-86页
　　　　5.2.3 基于亲密度的聚类分组策略第86-88页
　　　　5.2.4 类代表的产生第88页
　　　　5.2.5 类GMM的生成第88-89页
　　　　5.2.6 参数设置第89-90页
　　　　5.2.7 基于匹配子集的类选择策略第90-91页
　　　　5.2.8 实验分析第91-95页
　　5.3 基于特征参数聚类的HMM快速识别算法第95-104页
　　　　5.3.1 基于特征参数的模型库分组策略第95-96页
　　　　5.3.2 基于邻近规则的k-means聚类分组算法第96-98页
　　　　5.3.3 二次平滑分组算法第98-100页
　　　　5.3.4 基于特征参数的类选择及度量第100-103页
　　　　5.3.5 实验分析第103-104页
　　5.4 本章小结第104-105页
第六章 声纹识别技术应用系统第105-121页
　　6.1 引言第105页
　　6.2 基于HMM的移动终端声纹签到系统第105-112页
　　　　6.2.1 开发背景第105页
　　　　6.2.2 系统开发环境第105-106页
　　　　6.2.3 系统体系结构第106-108页
　　　　6.2.4 签到系统的模块设计第108-111页
　　　　6.2.5 系统开发设计过程第111-112页
　　6.3 基于GMM的手机声纹锁系统第112-117页
　　　　6.3.1 应用背景第112页
　　　　6.3.2 系统开发环境第112-113页
　　　　6.3.3 手机声纹锁系统开发设计第113-117页
　　6.4 系统功能测试第117-120页
　　　　6.4.1 环境适应鲁棒性实验第117-119页
　　　　6.4.2 实时性实验第119-120页
　　6.5 本章小结第120-121页
总结第121-123页
参考文献第123-133页
攻读博士学位期间的研究成果第133-135页
致谢第135页

本篇论文共135页，点击这进入下载页面。
 
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