导读:本文包含了语音特征空间映射论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:语音识别,随机映射,多数投票表决,CENSREC-2
语音特征空间映射论文文献综述
周阿转,俞一彪[1]（2012）在《采用特征空间随机映射的鲁棒性语音识别》一文中研究指出针对语音识别性能受噪声干扰而显着降低的问题,提出一种采用特征空间随机映射(RP)的鲁棒性语音语音识别方法,并应用于汽车驾驶环境下的语音识别系统。首先,将原始语音特征参数采用随机矩阵线性映射到新的特征空间,使新的特征参数以最大概率保持原始特征之间距离的同时更加接近于高斯分布;然后训练隐马尔可夫模型(HMM),测试时结合多数投票表决方法对初始模式匹配结果进行判决并得到最终语音识别结果。采用日本情报处理学会车载环境下语音识别数据库CENSREC-2进行实验分析,结果表明,随机映射特征使得汽车驾驶环境下的语音识别性能有了很大改善。(本文来源于《计算机应用》期刊2012年07期）
许允喜[2]（2004）在《语音特征空间映射提高说话人识别性能》一文中研究指出说话人识别就是从说话人的一段语音中提取出说话人的个性特征，通过对这些个性特征的分析和识别，从而达到对说话人进行辨认或者确认的目的。GMM方法是目前文本无关的说话人识别广泛应用的方法。本文使用GMM方法，通过实验分析得出了基于GMM的汉语说话人识别的一些概括性结论。分析了在不同的混合模型数、特征参数MFCC及LPCC、不同训练语音长度、不同测试语音长度及不同的预处理条件下的识别性能。由实验结果得出：MFCC的识别性能优于LPCC；用30秒的训练语音长度去建立说话人模型就足够了，并且MFCC及LPCC分别在4秒和5秒测试语音长度时误识率达到了0。接着本文提出了语音特征空间映射的方法并应用于基于GMM的说话人识别中。实验中采用了12维和14维的LPCC及MFCC作为语音特征参数，根据各维语音特征分量在说话人识别中的相对重要性得出初始的映射因子，然后通过本文提出的算法依据最低误识率的准则修正此映射因子以寻求其特征空间的最佳映射。映射后的语音特征空间更具类别的可分性，增强了语音特征中说话人的个性特征，从而提高了识别性能。在本文最后还提出了特征参数子分量分析的4S方法，该方法可以分析和评价语音特征参数中语义和说话人个体特征信息。通过DTW实验分析了LPC、LPCC及MFCC特征参数中语义及说话人特征信息两个子分量的一些特性。(本文来源于《苏州大学》期刊2004-05-01）
语音特征空间映射论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
说话人识别就是从说话人的一段语音中提取出说话人的个性特征，通过对这些个性特征的分析和识别，从而达到对说话人进行辨认或者确认的目的。GMM方法是目前文本无关的说话人识别广泛应用的方法。本文使用GMM方法，通过实验分析得出了基于GMM的汉语说话人识别的一些概括性结论。分析了在不同的混合模型数、特征参数MFCC及LPCC、不同训练语音长度、不同测试语音长度及不同的预处理条件下的识别性能。由实验结果得出：MFCC的识别性能优于LPCC；用30秒的训练语音长度去建立说话人模型就足够了，并且MFCC及LPCC分别在4秒和5秒测试语音长度时误识率达到了0。接着本文提出了语音特征空间映射的方法并应用于基于GMM的说话人识别中。实验中采用了12维和14维的LPCC及MFCC作为语音特征参数，根据各维语音特征分量在说话人识别中的相对重要性得出初始的映射因子，然后通过本文提出的算法依据最低误识率的准则修正此映射因子以寻求其特征空间的最佳映射。映射后的语音特征空间更具类别的可分性，增强了语音特征中说话人的个性特征，从而提高了识别性能。在本文最后还提出了特征参数子分量分析的4S方法，该方法可以分析和评价语音特征参数中语义和说话人个体特征信息。通过DTW实验分析了LPC、LPCC及MFCC特征参数中语义及说话人特征信息两个子分量的一些特性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
语音特征空间映射论文参考文献
[1].周阿转,俞一彪.采用特征空间随机映射的鲁棒性语音识别[J].计算机应用.2012
[2].许允喜.语音特征空间映射提高说话人识别性能[D].苏州大学.2004