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面向說話人識別的深度學習方法研究

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面向說話人識別的深度學習方法研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-8頁
第1章 緒論第8-13頁
  1.1 說話人識別概述第8-10頁
    1.1.1 研究背景及意義第8頁
    1.1.2 說話人識別的分類第8-10頁
  1.2 說話人識別的研究歷史及現狀第10-11頁
  1.3 說話人識別目前存在的問題第11-12頁
  1.4 本文主要研究內容及章節安排第12-13頁
第2章 說話人識別基本理論第13-25頁
  2.1 說話人識別的系統結構第13-14頁
  2.2 語音信號的預處理和特征提取第14-19頁
    2.2.1 語音預處理第14-16頁
    2.2.2 語音特征提取第16-19頁
  2.3 高斯混合模型第19-21頁
    2.3.1 GMM概述第19-20頁
    2.3.2 EM算法第20-21頁
  2.4 基于GMM-UBM的說話人識別系統第21-24頁
    2.4.1 GMM-UBM的 MAP自適應第21-23頁
    2.4.2 GMM-UBM的對數似然比第23頁
    2.4.3 GMM-UBM的說話人識別系統第23-24頁
  2.5 本章小結第24-25頁
第3章 基于MFCC-CNN的說話人識別方法研究第25-43頁
  3.1 深度學習和神經網絡第25-26頁
  3.2 卷積神經網絡相關理論第26-31頁
    3.2.1 卷積神經網絡(CNN)第26-28頁
    3.2.2 BP算法第28-30頁
    3.2.3 激活函數第30-31頁
  3.3 防過擬合策略第31-33頁
    3.3.1 L2正則化第32頁
    3.3.2 Dropout第32-33頁
  3.4 基于MFCC-CNN的說話人識別系統第33-36頁
    3.4.1 MFCC-CNN的說話人識別系統網絡結構第33-34頁
    3.4.2 MFCC-CNN網絡模型訓練過程第34-36頁
  3.5 實驗結果及分析第36-42頁
    3.5.1 實驗條件及系統性能評價指標第36-37頁
    3.5.2 基于GMM-UBM的說話人識別系統實驗結果第37-38頁
    3.5.3 不同模型的說話人識別方法實驗結果對比第38-39頁
    3.5.4 不同迭代次數及網絡層數對實驗結果的影響第39-42頁
  3.6 本章小結第42-43頁
第4章 基于MFCC-CNN-LSTM的說話人識別方法研究第43-54頁
  4.1 循環神經網絡相關理論第43-47頁
    4.1.1 循環神經網絡(RNN)第43-44頁
    4.1.2 BPTT算法第44-45頁
    4.1.3 長短時記憶網絡(LSTM)第45-47頁
  4.2 基于MFCC-CNN-LSTM混合模型的說話人識別系統第47-50頁
    4.2.1 MFCC-CNN-LSTM的說話人識別系統網絡結構第47-48頁
    4.2.2 混合模型中CNN和 LSTM網絡參數配置第48-50頁
  4.3 實驗結果及分析第50-53頁
    4.3.1 不同模型的說話人識別方法實驗結果對比第50-51頁
    4.3.2 學習率對實驗結果的影響第51-52頁
    4.3.3 迭代次數對實驗結果的影響第52-53頁
  4.4 本章小結第53-54頁
第5章 總結與展望第54-56頁
  5.1 工作總結第54頁
  5.2 未來研究展望第54-56頁
參考文獻第56-60頁
攻讀碩士期間發表論文及參加科研情況第60-61頁
致謝第61-62頁

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