| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-32页 |
| 1.1 即时语音检索的研究背景与问题定义 | 第15-17页 |
| 1.2 语音信息检索技术的研究与发展 | 第17-23页 |
| 1.2.1 基于大词汇量连续语音识别的语音关键词检索 | 第17-19页 |
| 1.2.2 基于模板匹配的语音关键词检索 | 第19-23页 |
| 1.3 语音加密技术的研究现状 | 第23-24页 |
| 1.4 加密语音数据检索概述 | 第24-26页 |
| 1.5 语音信息检索的评价 | 第26-28页 |
| 1.6 汉语即时语音检索的特殊问题 | 第28-29页 |
| 1.7 论文研究内容及结构 | 第29-32页 |
| 1.7.1 主要研究内容及创新点 | 第29-30页 |
| 1.7.2 论文的章节安排 | 第30-32页 |
| 第2章 相关基础工作综述 | 第32-50页 |
| 2.1 语音特征概述 | 第32-33页 |
| 2.2 语音信号的预处理和传统特征分析 | 第33-41页 |
| 2.2.1 语音信号的预处理 | 第33-37页 |
| 2.2.2 语音信号的时域和频域分析 | 第37-40页 |
| 2.2.3 语音信号的传统特征参数提取 | 第40-41页 |
| 2.3 语音信号的后验概率特征 | 第41-47页 |
| 2.3.1 音素后验概率特征 | 第41-42页 |
| 2.3.2 高斯混元后验概率特征 | 第42-43页 |
| 2.3.3 基于声韵母分段模型的后验概率特征 | 第43-47页 |
| 2.4 音节分割综述 | 第47-49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第3章 基于多重分形去趋势波动分析的语音特征 | 第50-60页 |
| 3.1 语音信号的多重分形特征 | 第50-55页 |
| 3.1.1 基于多重分形去趋势波动分析的语音信号特征分析 | 第50-53页 |
| 3.1.2 改进的多重分形去趋势波动分析 | 第53-55页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第55-59页 |
| 3.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 基于多重分形特征的汉语音节分割 | 第60-74页 |
| 4.1 基于多重分形特征的汉语音节分割 | 第60-67页 |
| 4.1.1 基于AMF-DFA的汉语音节声韵母特征分析 | 第61-64页 |
| 4.1.2 汉语音节的浊音提取及音节结构判断 | 第64-65页 |
| 4.1.3 基于AMF-DFA的连续汉语语音音节与声韵母分割 | 第65-67页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第67-73页 |
| 4.3 本章小节 | 第73-74页 |
| 第5章 无监督的敏感信息语音样例快速检索 | 第74-86页 |
| 5.1 融合边界信息的快速语音样例检索 | 第74-81页 |
| 5.1.1 动态时间规整 | 第75-76页 |
| 5.1.2 基于分段累积近似的边界估计 | 第76-78页 |
| 5.1.3 融合边界估计与K最近邻搜索的语音样例快速检索 | 第78-80页 |
| 5.1.4 基于相似度的相关区域重排序方法 | 第80-81页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第81-85页 |
| 5.3 本章小节 | 第85-86页 |
| 第6章 基于音节级感知哈希的加密语音检索 | 第86-107页 |
| 6.1 基于音节级感知哈希的加密语音检索系统 | 第86-93页 |
| 6.1.1 基于盲源分离的双密钥语音加密算法 | 第87-90页 |
| 6.1.2 语音感知哈希的生成 | 第90-91页 |
| 6.1.3 加密语音段的检索 | 第91-92页 |
| 6.1.4 加密语音关键词的检索 | 第92-93页 |
| 6.2 实验结果与分析 | 第93-105页 |
| 6.2.1 语音加密算法的实验结果与分析 | 第94-96页 |
| 6.2.2 语音段的感知哈希性能分析 | 第96-99页 |
| 6.2.3 语音段的检索性能分析 | 第99-102页 |
| 6.2.4 音节的感知哈希性能与关键词检索性能分析 | 第102-105页 |
| 6.2.5 音节分割准确率对检索准确率的影响 | 第105页 |
| 6.3 本章小结 | 第105-107页 |
| 结论 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文 | 第123页 |
