基于EBF网络的特征映射器的研究及其在鲁棒话者识别中的应用PDF电子书下载

第一章 绪论 1

引言 1

文本独立（自由文本）话者识别的基本方法 5

从话者识别到鲁棒话者识别 7

目前鲁棒话者识别的主要技术路线和研究现状 9

本文的研究内容与背景 16

本文的内容编排 18

第二章 话者识别的基本原理、方法与EBF网络的研究 20

话者识别的方法与步骤 20

径向基函数（RBF）网络用于模式识别的优越性及其基函数的选择 23

径向基函数（RBF）网络的拓展——椭圆基函数（EBF）网络 34

EBF网络参数的优化问题 38

本章小结 39

第三章 扩展的RPCL算法与聚类数目的确定 41

传统聚类算法及存在的问题 41

次胜者受罚的竞争学习算法（RPCL）：思路、步骤及其缺陷 43

RPCL算法存在的问题及其改进 47

聚类和话者识别实验 50

本章小结 70

第四章 基于EM算法的EBF网络参数优化 71

EM算法及其应用 71

EM算法的收敛性及其收敛速度 75

EM算法优化EBF网络 80

话者识别实验 81

本章小结 90

第五章 提高话者识别的鲁棒性——用特征映射器进行映射与复原 92

通过电话线路的鲁棒话者识别 92

鲁棒特征的选择问题 95

倒谱均值互减法（CMS）及其存在的问题 100

非线性特征映射 101

高斯聚类问题：用特征映射器进行映射与复原 104

特征映射器在话者识别中的应用 108

本章小结 120

第六章 系统实现：基于EBF网络的话者识别软件开发 122

研究开发背景与方法 122

系统实现 125

本章小结 129

第七章 结论与展望 130

本文结论 130

进一步的工作 133

展望 135

参考文献 137

致谢 154