| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·语音端点检测研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及存在问题 | 第10-12页 |
| ·主要研究工作及论文内容安排 | 第12-15页 |
| 第二章 常用的端点检测算法 | 第15-31页 |
| ·短时能量及过零率 | 第16-18页 |
| ·LPC倒谱特征 | 第18-21页 |
| ·熵函数 | 第21-24页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM) | 第24-26页 |
| ·子带平均能量方差 | 第26-29页 |
| ·本章总结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于分形维数的语音端点检测 | 第31-41页 |
| ·分形理论 | 第31-36页 |
| ·分形的定义 | 第31-32页 |
| ·分形维数 | 第32-33页 |
| ·分形在语音信号处理上的应用 | 第33-36页 |
| ·基于分形维数的语音端点检测 | 第36-39页 |
| ·算法原理 | 第36-37页 |
| ·实验方法描述 | 第37-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-40页 |
| ·本章总结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于分形维数和模糊 RBF神经网络的语音端点检测 | 第41-53页 |
| ·模糊RBF神经网络 | 第41-48页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第41-44页 |
| ·径向基(RBF)网络 | 第44-46页 |
| ·模糊理论 | 第46-47页 |
| ·模糊BBF神经网路 | 第47-48页 |
| ·基于分形维数和模糊RBF神经网络的语音端点检测算法 | 第48-50页 |
| ·算法原理 | 第48-49页 |
| ·实验方法描述 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-52页 |
| ·本章总结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于1/f分形信号小波模型和模糊RBF神经网络的语音端点检测 | 第53-69页 |
| ·小波分析理论 | 第53-61页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第53-58页 |
| ·小波分析在语音处理中的应用 | 第58-61页 |
| ·语音信号的1/f小波模型 | 第61-65页 |
| ·语音信号小波变换系数的特点 | 第63-64页 |
| ·白噪声小波变换系数的特点 | 第64-65页 |
| ·基于1/f分形信号小波模型和模糊RBF神经网络的语音端点检测 | 第65-67页 |
| ·算法原理 | 第65-66页 |
| ·实验方法描述 | 第66-67页 |
| ·实验结果及分析 | 第67-68页 |
| ·本章总结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76页 |
