| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景概述 | 第12-17页 |
| ·传统语音识别技术的研究现状 | 第13-15页 |
| ·辅助聋哑人语音训练技术的研究现状 | 第15-17页 |
| ·课题的提出及其可行性研究 | 第17-19页 |
| ·本文的主要研究内容和章节安排 | 第19-22页 |
| ·研究的主要内容 | 第19-20页 |
| ·章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 语音生理基础 | 第22-30页 |
| ·语音的发音机理 | 第22-26页 |
| ·元音 | 第23-25页 |
| ·辅音 | 第25-26页 |
| ·语音的听觉机理 | 第26-29页 |
| ·基本原理 | 第26-27页 |
| ·听觉系统简介 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 语音信号处理基础及语音图谱分析 | 第30-56页 |
| ·语音信号预处理 | 第30-35页 |
| ·预滤波 | 第30-31页 |
| ·量化 | 第31页 |
| ·预加重 | 第31页 |
| ·端点检测 | 第31-35页 |
| ·语音图谱分析 | 第35-51页 |
| ·语音时域图的分析 | 第35-37页 |
| ·语音常用谱图分析 | 第37-41页 |
| ·基于小波变换的语音谱图 | 第41-43页 |
| ·基于听觉模型的听觉谱图 | 第43-45页 |
| ·基于自组织映射神经网络(SOM)的语音动态轨迹图 | 第45-48页 |
| ·相空间语音谱 | 第48-51页 |
| ·语音信号特征提取 | 第51-54页 |
| ·传统手工语音特征提取方法 | 第52-53页 |
| ·自动语音特征提取方法 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 基于小波变换(WT)的语音信号可视化表示 | 第56-74页 |
| ·前言 | 第56-57页 |
| ·小波变换理论 | 第57-61页 |
| ·小波的数学表示及意义 | 第57-58页 |
| ·小波分析特点 | 第58-60页 |
| ·小波变换的多分辨分析 | 第60-61页 |
| ·系统分析和设计 | 第61-69页 |
| ·语音信号特征分析 | 第62-64页 |
| ·语音信号特征编码 | 第64-65页 |
| ·语音图形显示 | 第65-69页 |
| ·实验结果及分析 | 第69-73页 |
| ·特征组合的矢量分析 | 第69-71页 |
| ·语音的图像生成 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 基于听觉模型的语音信号可视化表示 | 第74-90页 |
| ·前言 | 第74页 |
| ·听觉系统模型的发展现状 | 第74-78页 |
| ·听觉计算模型 | 第78-85页 |
| ·基底膜模型 | 第78-80页 |
| ·Meddis内毛细胞模型 | 第80-84页 |
| ·听觉计算模型的局限性讨论 | 第84-85页 |
| ·系统分析和设计 | 第85-86页 |
| ·听觉自相关谱分析 | 第85-86页 |
| ·听觉图像显示 | 第86页 |
| ·实验结果及分析 | 第86-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第六章 基于时间自组织映射网络(TSOM)的语音信号可视化表示 | 第90-104页 |
| ·前言 | 第90-92页 |
| ·自组织特征映射网络(SOM) | 第92-99页 |
| ·网络结构 | 第93-94页 |
| ·网络学习工作规则 | 第94-96页 |
| ·基本算法的局限性讨论 | 第96-97页 |
| ·时间自组织映射网络(TSOM) | 第97-99页 |
| ·实验结果与分析 | 第99-103页 |
| ·语音信号的获取 | 第99-100页 |
| ·TSOM语音映射图 | 第100-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第七章 基于时间线性嵌入(TLE)方法的语音信号可视化表示 | 第104-126页 |
| ·前言 | 第104-106页 |
| ·基于流形学习的降维方法概述 | 第106-113页 |
| ·线性降维方法 | 第106-108页 |
| ·非线性降维方法 | 第108-112页 |
| ·非线性降维方法统一框架 | 第112-113页 |
| ·局部线性嵌入算法(LLE) | 第113-121页 |
| ·基本算法 | 第113-115页 |
| ·基本算法的局限性讨论 | 第115-120页 |
| ·时间线性嵌入算法(TLE) | 第120-121页 |
| ·实验结果及分析 | 第121-123页 |
| ·本章小结 | 第123-126页 |
| 第八章 结论与展望 | 第126-128页 |
| ·研究成果和结论 | 第126-127页 |
| ·进一步的研究工作 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-138页 |
| 致谢 | 第138-140页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第140页 |
