第一章 绪论 1
1.1 说话人识别基本概念 2
1.2 说话人识别技术的应用 6
1.3 说话人识别技术的特点 8
1.4 说话人识别技术的难点 9
1.5 本文研究工作的意义、基本思路与主要内容 12
第二章 自动说话人识别原理与分析 17
2.1 特征提取 18
2.2 说话人模型与匹配 24
2.3 决策与判决 31
第三章 语音信号处理互信息理论基础 35
3.1 语音的声学感知特性分析 35
3.2 傅立叶频谱分析 45
3.3 语音信号短时频谱分析 47
3.4 小波变换分析 54
3.5 互信息理论基础 57
第四章 语音信号互信息的计算 58
4.1 语音信号互信息的计算分析 60
4.2 互信息估计的线性映射匹配算法LPM 63
4.3 互信息估计的非线性搜索匹配算法NLM 64
4.4 互信息测度的聚类特性分析 67
4.5 基于互信息匹配的语音识别 79
4.6 结论 82
第五章 互信息应用在基于文本的说话人识别 84
5.1 互信息匹配识别原理 85
5.2 其他匹配识别方法 90
5.3 实验分析 91
5.4 结论 97
第六章 互信息应用在文本无关的说话人识别 99
6.1 说话人的全特征矢量集模型 100
6.2 多级最小最大搜索匹配算法与判决准则 101
6.3 实验分析与比较 106
6.4 结论 113
第七章 总结、讨论与展望 115
7.1 互信息理论的说话人识别应用 115
7.2 特征参数的有效性分析 118
7.3 说话人特征子空间分离 120
7.4 说话人模型的自适应 122
参考文献 124
致谢 137