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            噪聲背景下聲紋識別算法的研究

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            噪聲背景下聲紋識別算法的研究
            論文目錄
             
            摘要第1-6頁
            ABSTRACT第6-7頁
            縮略語表第10-11頁
            第一章 緒論第11-18頁
                1.1 研究背景與意義第11-12頁
                1.2 國內外研究現狀第12-15頁
                    1.2.1 聲紋識別國內外研究現狀第12-14頁
                    1.2.2 噪聲背景下聲紋識別研究現狀第14-15頁
                1.3 研究目標及內容第15-16頁
                1.4 論文章節安排第16-18頁
            第二章 相關理論基礎及方案設計第18-32頁
                2.1 語音信號產生基本原理第18-19頁
                2.2 聲紋識別基本概念第19-21頁
                2.3 聲紋識別系統框架第21-28頁
                    2.3.1 語音信號預處理第21-26頁
                    2.3.2 語音特征參數第26-27頁
                    2.3.3 聲紋模型第27-28頁
                2.4 系統方案設計第28-29頁
                2.5 系統評價指標第29-30頁
                2.6 本章小結第30-32頁
            第三章 改進的自適應壓縮ACGFCC特征提取算法第32-51頁
                3.1 GFCC特征提取第32-34頁
                3.2 ACGFCC特征提取算法思想第34-36頁
                3.3 自適應壓縮ACGFCC特征提取第36-39頁
                3.4 ACGFCC特征提取流程圖及復雜度分析第39-40頁
                3.5 實驗結果與分析第40-49頁
                    3.5.1 實驗環境第40頁
                    3.5.2 語音實驗數據第40-41頁
                    3.5.3 實驗參數設置第41-45頁
                    3.5.4 識別結果與分析第45-49頁
                3.6 本章小結第49-51頁
            第四章 基于譜減法的聲紋模型參數優化第51-68頁
                4.1 譜減法原理第51-52頁
                4.2 GMM模型第52-53頁
                    4.2.1 高斯混合模型第52-53頁
                    4.2.2 GMM_UBM模型第53頁
                4.3 模型參數訓練第53-58頁
                    4.3.1 K-Means算法第54-55頁
                    4.3.2 EM算法第55-56頁
                    4.3.3 基于MAP的模式匹配第56-58頁
                4.4 聲紋模型參數優化第58-62頁
                    4.4.1 噪聲估計第59-60頁
                    4.4.2 GMM參數優化第60-62頁
                4.5 實驗結果與分析第62-67頁
                4.6 本章小結第67-68頁
            第五章 總結與展望第68-70頁
                5.1 論文總結第68頁
                5.2 后續展望第68-70頁
            致謝第70-71頁
            參考文獻第71-75頁

            本篇論文共75頁,點擊這進入下載頁面
             
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