基于粒子滤波音视频联合单说话人跟踪

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1、Audio—visualsingle—speakertrackingbasedont}ByMENGXingB．E．(HunanInstituteofScienceandTechnology)2010AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineering1nCommunicationandInformationSystemintheGraduateSchoolofLanzhouUniversityofTechnologySupervisorProfessorCAO

2、JieJune，2013哪9Ⅲ5舢8删5Ⅲ3删3删2洲Y兰州理工大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：j珏虿日期：加侈年／月g日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人

3、授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。作者签名：导师签名：易Z／p日期：如陟年／月5日日期：M年多月彦日硕士学位论文目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯IAbstract⋯．．．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯．II附图索引⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯II

4、I附表索引⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．IV第1章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．1课题的研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．2国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．2．1基于音频的说话人跟踪研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．2．2基于视频的说话人跟踪研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．2．3基于音视频联合的说话人跟踪研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．41．3本文的主要工作和结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．51．3．1本文的主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯51．3．2本文的结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6第2章粒子滤波算法和多特征融合算法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．1粒子滤波算法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．1．1粒子滤波算法的原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．72。1．2粒子滤波算法的优缺点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯102．1．3粒子滤波算法在说话人跟踪中的实现框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．112．2多特征融合算法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．122．2．1常用融合算法分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．122

6、．2．2不确定性融合方法简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯142．2．3标准D—S融合算法及其改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯152．2．4多特征融合算法在说话人跟踪系统中的实现框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯182．3本章小节⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．19第3章基于单模态信号的说话人跟踪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．203．1基于音频信号的说话人跟踪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯213．1．1音频定位特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．213。1．2基于单音频定位特征的说话人跟踪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯233．1．3基于音频多特征融合的说

7、话人跟踪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯253．2基于视频信号的说话人跟踪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯29基于粒子滤波的音视频联合单说话人跟踪3．2．1视频定位特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．293．2．2基于单视频特征的说话人跟踪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯313．2．3改进的D．S理论在视频多特征融合中的实现框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯323．2．4基于改进D．S理论的视频多特征融合说话人跟踪⋯⋯⋯⋯⋯⋯333．3本章小节⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯