声明
第1章绪 论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 卷积神经网络的发展
1.2.4 多人语音分离技术发展
1.3 论文研究内容
第2章语音数据预处理方法
2.1 引言
2.2 语音信号的预处理
2.2.1 预加重
2.2.2 分帧
2.2.3 加窗函数
2.2.4 短时傅里叶变换
2.2.5 端点检测
2.3 特征参数的提取
2.4 实验数据来源
2.5 本章小结
第3章多人说话语音分离算法
3.1 引言
3.2 BIC说话人分割算法
3.2.1 贝叶斯准则原理
3.2.2 单个说话人转变点检测
3.2.3 语音多分段点检测
3.3 基于双向长短时记忆神经网络的语音分离
3.3.1语音分离算法框架
3.3.2 Bi-LSTM神经网络的结构原理
3.4 语音分离训练过程
3.4.1 语音分离的模型训练
3.4.2 损失函数和优化器
3.4.3 信噪比、理想二值掩蔽和理想浮值掩蔽
3.5 实验设计与结果分析
3.5.1 实验设计
3.5.2 实验结果分析
3.6 本章小结
第4章基于语音分离的聚类分析
4.1 引言
4.2 聚类算法的原理
4.3 聚类实验设计和结果分析
4.4 影响分离效果的因素分析
4.4.1 迭代次数的影响
4.4.2 学习率对实验的影响
4.4.3 说话者性别对实验的影响
4.5 本章小结
第5章基于卷积神经网络的声纹识别
5.1引言
5.2 卷积神经网络
5.2.1 卷积层
5.2.2 线性整流层
5.2.3 池化层
5.2.4 损失函数层
5.3 基于卷积神经网络的声纹识别
5.3.1 卷积神经网络声纹识别流程图
5.3.2 声纹识别数据的预处理的参数设置
5.3.3 评价标准
5.4 实验设计
5.5 本章小结
结 论
参考文献
致谢
燕山大学;
