Mã tài liệu: 250347
Số trang: 2
Định dạng: rar
Dung lượng file: 149 Kb
Chuyên mục: Tổng hợp
Trang nhan đề
Lời cảm ơn
Mục lục
Danh mục chữ viết tắt và thuật ngữ
Danh mục bảng
Danh mục hình ảnh
Tóm tắt luận văn
Chương_1: Giới thiệu
Chương_2: Hệ thống định danh người nói
Chương_3: Mô hình Markov ẩn hợp Gauss
Chương_4: Thực nghiệm
Chương_5: Kết luận và phương hướng Phát triển
Tài liệu tham khảo
MỤC LỤC
Trang
MỤC LỤC . . . . . i
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ v
DANH MỤC BẢNG . . . viii
DANH MỤC HÌNH ẢNH . . ix
TÓM TẮT LUẬN VĂN . . . xi
Chương 1 – GIỚI THIỆU . . . 1
1.1. Dẫn nhập . . . 1
1.2. Sinh trắc học . . 2
1.2.1. Khái quát . . 2
1.2.2. Kiến trúc cơ bản của một hệ thống sinh trắc . 3
1.3. Bài toán nhận dạng người nói . . . 4
1.4. Các hướng tiếp cận . . 7
1.4.1. Nhóm phụ thuộc Văn bản . . . 7
1.4.2. Nhóm độc lập Văn bản . . . 8
1.5. Tiếp cận của đề tài . . 8
Chương 2 – HỆ THỐNG ĐỊNH DANH NGƯỜI NÓI 11
2.1. Mô hình tổng quát . . . 11
ii
2.2. Lấy mẫu tiếng nói . . . 12
2.3. Rút trích đặc trưng . . 12
2.3.1. Chia frame . . . 14
2.3.2. Biến đổi Fourier rời rạc . . . 16
2.3.3. Mel filter bank . . . 18
2.3.4. Biến đổi Cosine rời rạc . . 20
2.4. Dò tìm năng lượng . . 21
2.5. Chuẩn hóa đặc trưng . . . 21
2.6. Xây dựng mô hình người nói . . 21
2.7. Nhận dạng . . . 22
2.7.1. Identification . . 23
2.7.2. Verification . . 24
2.8. Score normalization . . 25
2.8.1. World Model Normalization . . . 25
2.8.2. Cohort Normalization . . 26
2.8.3. Unconstraint Cohort Normalization 26
2.9. Một số hệ thống định danh người nói . 27
2.9.1. Hệ thống Vector Quantization . 27
2.9.2. Hệ thống GMM . . 28
2.9.3. Các hệ thống khác . . 29
Chương 3 – MÔ HÌNH MARKOV ẨN HỢP GAUSS . 30
3.1. Gaussian Mixture Model . . . 30
3.1.1. Đặc tả mô hình . . . 30
3.1.2. Ước lượng tham số . . 33
iii
3.2. Hidden Markov Model . . 34
3.2.1. Mô hình Markov . . 34
3.2.2. Mô hình Markov ẩn . . . 36
3.2.3. Ba bài toán cơ bản của HMM . . 39
3.2.3.1. Bài toán 1 – evaluation problem 40
3.2.3.2. Bài toán 2 – decoding problem 42
3.2.3.3. Bài toán 3 – learning problem . 44
3.3. Mixture of Gaussians Hidden Markov Model 46
3.3.1. Đặc tả mô hình . . . 46
3.3.2. Huấn luyện tham số . . . 48
3.3.3. Khởi tạo tham số . . 51
3.3.3.1. Thuật toán k-means . . . 51
3.3.3.2. Khởi tạo mô hình MGHMM . 52
3.4. MGHMM và bài toán định danh người nói 53
3.4.1. Xây dựng mô hình . . . 53
3.4.2. Identification . . 54
3.4.3. Verification . . 55
Chương 4 – THỰC NGHIỆM . . 57
4.1. Dữ liệu thực nghiệm . . 57
4.2. Các độ đo đánh giá . . 59
4.3. Tham số mô hình . . . 61
4.3.1. Số vòng lặp huấn luyện . . 62
4.3.2. Kích thước nhóm K của phương pháp UCN . 63
4.3.3. Cấu hình MGHMM . . . 64
4.4. Hiệu suất hệ thống . . . 65
iv
Chương 5 – KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG Phát triển 66
5.1. Kết luận . . . 66
5.2. Hướng Phát triển . . . 66
TÀI LIỆU THAM KHẢO . . 6
Những tài liệu gần giống với tài liệu bạn đang xem
📎 Số trang: 78
👁 Lượt xem: 213
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 1
👁 Lượt xem: 646
⬇ Lượt tải: 18
📎 Số trang: 30
👁 Lượt xem: 420
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 3
👁 Lượt xem: 485
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 36
👁 Lượt xem: 1022
⬇ Lượt tải: 17
📎 Số trang: 26
👁 Lượt xem: 457
⬇ Lượt tải: 17
📎 Số trang: 49
👁 Lượt xem: 344
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 77
👁 Lượt xem: 434
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 7
👁 Lượt xem: 292
⬇ Lượt tải: 16
📎 Số trang: 107
👁 Lượt xem: 414
⬇ Lượt tải: 16
Những tài liệu bạn đã xem
📎 Số trang: 2
👁 Lượt xem: 500
⬇ Lượt tải: 16