| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-27页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·课题研究背景 | 第14-17页 |
| ·课题研究意义 | 第17-18页 |
| ·听觉仿生的目标声音识别系统发展现状 | 第18-25页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第25-27页 |
| 第2章 人的听觉系统及其数学模型研究 | 第27-57页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·听觉系统生理结构 | 第27-36页 |
| ·概述 | 第27-29页 |
| ·外耳 | 第29页 |
| ·中耳 | 第29-31页 |
| ·内耳 | 第31-34页 |
| ·听觉中枢神经系统 | 第34-36页 |
| ·听觉的形成 | 第36页 |
| ·听觉系统的数学模型研究 | 第36-47页 |
| ·基底膜数学模型 | 第37-43页 |
| ·内毛细胞数学模型 | 第43-46页 |
| ·耳蜗核数学模型 | 第46-47页 |
| ·仿真实验及分析 | 第47-54页 |
| ·耳蜗基底膜数学模型仿真实验分析 | 第48-51页 |
| ·内毛细胞数学模型仿真实验分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-57页 |
| 第3章 声音特征提取方法研究 | 第57-75页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·声音特征提取方法研究 | 第58-72页 |
| ·经典特征提取方法研究 | 第59-67页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC) | 第61-63页 |
| ·美尔频率倒谱系数(MFCC) | 第63-67页 |
| ·基于人耳听觉模型的听觉谱特征提取方法研究 | 第67-72页 |
| ·本章小结 | 第72-75页 |
| 第4章 基于神经网络的声音识别方法研究 | 第75-93页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·常用模式识别方法研究 | 第75-78页 |
| ·人工神经网络的模式识别 | 第78-80页 |
| ·BP 神经网络 | 第80-86页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第81-82页 |
| ·BP 学习算法 | 第82-86页 |
| ·BP 神经网络在目标声音识别中的研究 | 第86-88页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-93页 |
| 第5章 听觉仿生目标声音识别系统硬件实现方法研究 | 第93-115页 |
| ·引言 | 第93-94页 |
| ·听觉仿生目标声音识别系统的硬件设计 | 第94-105页 |
| ·基底膜数学模型的硬件实现 | 第95-101页 |
| ·内毛细胞和耳蜗核数学模型的硬件实现 | 第101-102页 |
| ·听觉谱特征提取方法的硬件实现 | 第102-103页 |
| ·基于 NIOS II 多核技术的神经网络识别器硬件实现 | 第103-105页 |
| ·实验及结果分析 | 第105-113页 |
| ·实验目的 | 第105页 |
| ·实验平台 | 第105-112页 |
| ·实验平台概述 | 第105-108页 |
| ·目标声音识别系统的 FPGA 配置方案 | 第108-112页 |
| ·实验内容及结果 | 第112-113页 |
| ·结论 | 第113页 |
| ·本章小结 | 第113-115页 |
| 第6章 总结与展望 | 第115-119页 |
| ·全文总结 | 第115-116页 |
| ·研究展望 | 第116-119页 |
| 参考文献 | 第119-125页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第125-127页 |
| 指导教师及作者简介 | 第127-129页 |
| 致谢 | 第129页 |