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声纹身份识别中非常态语音应对方法研究
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声纹身份识别中非常态语音应对方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-13页
插图索引第13-14页
表格索引第14-16页
主要缩写对照表第16-18页
第一章 绪论第18-35页
　　· 研究内容及意义第18-21页
　　· 声纹身份识别系统的研究现状第21-27页
　　　　· 常态语音身份识别现状第21-23页
　　　　· 非常态语音身份识别研究进展第23-26页
　　　　· 存在的问题第26-27页
　　· 实验语音库和实验平台第27-31页
　　　　· 非常态语音数据库第28-31页
　　　　· 实验平台第31页
　　· 论文主要工作第31-32页
　　· 论文章节安排第32-35页
第二章 基于相关维的非常态连续语音检测第35-52页
　　· 非常态单元音检测第35-40页
　　　　· 基于扰动的检测第36-37页
　　　　· 基于噪声特征检测第37-40页
　　　　· 基于混沌参数的检测第40页
　　· 基于相关维的非常态语音检测算法第40-47页
　　　　· 相关维算法第40-43页
　　　　· 最优混沌参数搜索第43页
　　　　· 算法改进机理分析第43-44页
　　　　· 训练数据与测试结果的关系第44-47页
　　· 实验及结果分析第47-50页
　　　　· 实验设置第47页
　　　　· 结果分析第47-50页
　　· 本章小结第50-52页
第三章 变异特征动态加权算法第52-68页
　　· 传统的特征加权算法第52-54页
　　· 常态与非常态语音差异分析第54-59页
　　　　· 语谱差异第54-56页
　　　　· MFCC 特征差异第56-59页
　　　　· 常态语音特征模板第59页
　　· 变异特征动态加权算法第59-61页
　　　　· K-L 加权第59-61页
　　　　· 欧式加权第61页
　　· 实验设计与结果第61-66页
　　　　· 实验设计第61-63页
　　　　· 结果分析第63-66页
　　· 本章小结第66-68页
第四章 最优说话人共同向量第68-84页
　　· 基础知识第68-76页
　　　　· 共同向量第68-69页
　　　　· 共同向量构建第69-71页
　　　　· 共同向量的唯一性第71-73页
　　　　· 支持向量机第73-76页
　　· 最优说话人共同向量第76-79页
　　　　· 最优共同向量参数第76-77页
　　　　· 算法描述第77-79页
　　· 实验分析第79-82页
　　　　· 实验设计第79-80页
　　　　· 实验结果和讨论第80-82页
　　· 本章小结第82-84页
第五章 无监督非常态语音说话人聚类第84-100页
　　· 基础知识第84-89页
　　　　· GMM 介绍第84-88页
　　　　· Bhattacharyya 距离介绍第88-89页
　　· 最小距离动态追踪说话人聚类算法第89-96页
　　　　· 最小距离追踪第89-90页
　　　　· 相似度判决第90-92页
　　　　· 算法描述第92-96页
　　· 实验设计与结果分析第96-99页
　　　　· 实验设计第96-97页
　　　　· 结果分析第97-99页
　　· 本章小结第99-100页
第六章 性能比较分析第100-105页
　　· 性能依赖参数及稳定性第100-101页
　　· 非常态语音处理能力与时空代价比较第101-103页
　　· 常态语音处理能力比较第103-104页
　　· 本章小结第104-105页
结论第105-108页
　　研究总结第105-107页
　　后续工作展望第107-108页
参考文献第108-117页
攻读博士学位期间取得的研究成果第117-118页
致谢第118-120页
附件第120页

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