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基于独立成分分析的说话人识别技术研究
中文名称: 基于独立成分分析的说话人识别技术研究
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论文编号: 3514315收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: 无英文名称
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机应用技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 说话人识别 主成分分析 独立成分分析
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 随着信息技术的发展,人们的交互手段越来越多样化,对身份鉴别的要求随之越来越高.生(略)于人们自身的生理和行为特征进行身份鉴别,以其独特的优势,日益显示出它的价值.说话入识别技术被认为是最自然的生物认证技术,它是一项根据语音中反映的说话人生理和行为特征的语音参数,自动识别说话人身份的技术.近年来,说话入识别技术己成为研究领域的一大热点.然而,说(略)应用于实际环境,还存在着很多难点(略)就是其中之一.在详细分析说话人识别的最新的研究进展和主要特点的基础上,本文试图用多元统计分析中的两种方法:主成分分析和独立成分分析解决这个问题. 在本论文中,(略)词语不相关的说话人识别技术.主成分分析(PCA)分解法被广泛地应用于特征抽取的过程.此分解法可从输入的向量群中,找出其相互正交的主要成分.我们可以透过得到的主要成分进行维度缩减的动作.一开始,我们必须利用同时具备时间与频率特性的特征,来建构一个协方差矩阵.接着,使用PCA 找出转换矩阵,以求取得更好更有辨认能力的特征.然而,实验结(略)法的辨认率不够高.因此我们提出一些能够增进辨认率的方法. 我们使用另一种称为独立成分...
With the development of I(omitted) Technology, the secure authentication becomes more important than ever. Biometrics is a new identification approach and it shows advantages in (omitted) Speaker recognition,(omitted)ntifies or verifies people by their voice, is regarded as the most natural and convenient one amo(omitted)hods of biometrics. However, there are still many problems when we want to apply speaker recogn(omitted)eal applications. One is the long computational time of training a speaker model...
目录:
摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
目录第6-9页
第1章 绪论第9-18页
  ·研究动机第9页
  ·说话人识别技术的发展第9-10页
  ·说话人识别概论第10-13页
    ·说话人识的分类第10-11页
    ·说话人特定模型的训练与说话人不特定模型第11-13页
  ·说话人辨认系统效能的评估第13-15页
    ·说话人识别效能评估第13-14页
    ·说话人验证效能评估第14-15页
  ·本论文研究的主题与方向第15-18页
第2章 说话人识别中的特征提取第18-31页
  ·基音周期估计第19-23页
    ·基音检测预处理第19-20页
    ·相关法基音检测算法第20-22页
    ·基音检测的后处理第22-23页
  ·FFT 倒谱系数第23-24页
  ·LPC 倒谱系数第24-26页
  ·美尔倒谱系数第26-27页
  ·语音信号的过渡倒谱系数提取第27-28页
  ·混合参数第28-31页
第3章 说话人识别中的模式识别第31-39页
  ·模板匹配方法第32-34页
  ·最近邻居分类法第34-35页
  ·高斯混合模型法第35-39页
    ·模型描述第36-37页
    ·最大可能性的参数预估第37-39页
第4章 独立成分分析和主成分分析第39-56页
  ·主成分分析法第39-45页
    ·主成分的概念第40-41页
    ·主成分的计算第41-43页
      ·第一主成分的计算第41-42页
      ·第k个主成分的计算第42-43页
    ·样本主成分第43-44页
    ·主成分的选取第44页
    ·主成分分析的性质第44-45页
      ·均方误差最小原则下的最优降维第44-45页
      ·主成分的性质第45页
  ·独立成分分析法第45-48页
    ·ICA 定义第46页
    ·独立性定义第46-47页
    ·ICA 和投影法第47-48页
    ·ICA 分类第48页
  ·ICA 估计原理第48-53页
    ·非高斯的最大化第48-51页
    ·互信息的最小化第51-52页
    ·最大似然函数估计(ML)第52-53页
  ·ICA 算法第53-54页
  ·ICA 中的信号预处理第54-56页
第5章 说话人识别实验系统设计第56-66页
  ·说话人辨认实验系统第56-57页
  ·说话人辨认实验系统的训练第57-59页
  ·说话人辨认实验系统的测试第59-61页
  ·时间-频率独立成分分析的实现第61-66页
    ·时间-频率独立成分分析第61-62页
    ·求取时间-频率独立成分第62-66页
      ·单FastICA第62-64页
      ·多FastICA第64-66页
第6章 实验背景与结果第66-69页
  ·实验背景第66-67页
  ·实验结果第67-69页
第7章 课题总结与展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-73页
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