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说话人识别中的特征参数提取和识别算法研究
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说话人识别中的特征参数提取和识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-13页
1 绪论第13-29页
　　1.1 引言第13页
　　1.2 说话人识别的研究背景与意义第13-14页
　　1.3 说话人识别发展概况和研究现状第14-17页
　　1.4 说话人识别系统概述第17-25页
　　　　1.4.1 说话人识别的分类和基本组成第17-18页
　　　　1.4.2 说话人识别的特征提取第18-21页
　　　　1.4.3 说话人识别的主要模型第21-24页
　　　　1.4.4 说话人识别系统的性能评价第24-25页
　　1.5 论文主要研究内容与结构安排第25-29页
　　　　1.5.1 主要研究内容第26-27页
　　　　1.5.2 论文的结构安排第27-29页
2 基于多层次框架的端点检测算法研究第29-47页
　　2.1 引言第29-30页
　　2.2 语音信号的预处理方法第30-31页
　　　　2.2.1 预加重第30-31页
　　　　2.2.2 分帧与加窗第31页
　　2.3 端点检测的常用方法第31-38页
　　　　2.3.1 短时能量和过零率第32-35页
　　　　2.3.2 MFCC第35页
　　　　2.3.3 谱熵第35-37页
　　　　2.3.4 谐波结构信息第37-38页
　　2.4 基于多层次框架的端点检测算法第38-46页
　　　　2.4.1 框架概要第38-39页
　　　　2.4.2 判决引导方法第39页
　　　　2.4.3 改进的维纳滤波第39-41页
　　　　2.4.4 投票模式第41-42页
　　　　2.4.5 实验分析与讨论第42-46页
　　2.5 本章小结第46-47页
3 说话人识别中的鉴别性特征提取第47-67页
　　3.1 引言第47-48页
　　3.2 语音发音系统基本原理第48-49页
　　3.3 说话人识别的常用特征第49-52页
　　　　3.3.1 感知线性预测系数第49-51页
　　　　3.3.2 Mel频率倒谱参数第51-52页
　　3.4 基于F-ratio信息准则的鉴别性特征提取算法第52-60页
　　　　3.4.1 不同频率区域的区分度分析第53-54页
　　　　3.4.2 基于频带区分度的非均匀子带分布第54-55页
　　　　3.4.3 鉴别性非均匀特征参数的提取第55-56页
　　　　3.4.4 NUFCC与MFCC特征的提取流程对比第56页
　　　　3.4.5 实验分析与讨论第56-60页
　　3.5 单字音代表帧特征提取算法第60-65页
　　　　3.5.1 单字音特征的提取第60-62页
　　　　3.5.2 基于单字音特征的说话人识别系统第62页
　　　　3.5.3 实验分析与讨论第62-65页
　　3.6 本章小结第65-67页
4 基于环域采样和集成策略的k近邻说话人识别算法研究第67-77页
　　4.1 引言第67页
　　4.2 集成学习第67-69页
　　　　4.2.1 集成学习概述第67-68页
　　　　4.2.2 Bagging方法第68-69页
　　4.3 基于环域采样和集成策略的k近邻说话人识别算法第69-73页
　　　　4.3.1 系统结构第70页
　　　　4.3.2 基于环域的分层采样算法第70-72页
　　　　4.3.3 集成策略第72-73页
　　4.4 实验分析与讨论第73-76页
　　　　4.4.1 基于环域的分层采样算法实验第73-74页
　　　　4.4.2 拒识策略和识别率第74页
　　　　4.4.3 集成算法性能第74-75页
　　　　4.4.4 采取不同集成策略下的性能对比第75-76页
　　4.5 本章小结第76-77页
5 基于深度置信网络算法的说话人识别方法研究第77-95页
　　5.1 引言第77页
　　5.2 深度神经网络基本理论第77-84页
　　　　5.2.1 深度置信网络第79页
　　　　5.2.2 受限玻尔兹曼机第79-82页
　　　　5.2.3 DNN的训练过程第82-84页
　　5.3 基于DBN实现模型建模的说话人识别算法第84-87页
　　　　5.3.1 算法原理第84-85页
　　　　5.3.2 实验分析与讨论第85-87页
　　5.4 基于DBN模型提取Bottleneck特征的说话人识别算法第87-93页
　　　　5.4.1 算法原理第87-88页
　　　　5.4.2 实验分析与讨论第88-93页
　　5.5 本章小结第93-95页
6 论文工作总结与研究展望第95-99页
　　6.1 论文工作总结第95-96页
　　6.2 研究展望第96-99页
致谢第99-101页
参考文献第101-111页
附录第111-112页

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