| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 清/浊音判决研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及论文结构 | 第11-12页 |
| 第2章 语音信号的短时分析 | 第12-20页 |
| 2.1 短时加窗处理 | 第13页 |
| 2.2 短时平均能量 | 第13-15页 |
| 2.3 短时平均幅度 | 第15页 |
| 2.4 短时平均过零率 | 第15-17页 |
| 2.5 短时相关分析 | 第17-19页 |
| 2.6 语音信号的短时频域分析简述 | 第19页 |
| 2.7 小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于RLS、R-RLS、RLS-L的清/浊音判决 | 第20-76页 |
| 3.1 清/浊音判决的一般原理 | 第20页 |
| 3.2 基于RLS的清/浊音判决 | 第20-39页 |
| 3.2.1 RLS的基本原理 | 第20-23页 |
| 3.2.2 基于RLS的清/浊音判决 | 第23-24页 |
| 3.2.3 基于RLS算法的实验 | 第24-39页 |
| 3.3 基于R-RLS的清/浊音判决 | 第39-49页 |
| 3.3.1 R-RLS的基本原理 | 第39-41页 |
| 3.3.2 基于R-RLS的清/浊音判决 | 第41-42页 |
| 3.3.3 基于R-RLS算法的实验 | 第42-49页 |
| 3.4 基于RLS-L的清/浊音判决 | 第49-66页 |
| 3.4.1 RLS-L的基本原理 | 第49-51页 |
| 3.4.2 基于RLS-L_F的清/浊音判决 | 第51-53页 |
| 3.4.3 基于RLS-L_F算法的实验 | 第53-59页 |
| 3.4.4 基于RLS-L_B的清/浊音判决 | 第59-60页 |
| 3.4.5 基于RLS-L_B算法的实验 | 第60-66页 |
| 3.5 跟踪性能对比分析 | 第66-74页 |
| 3.5.1 运行时间对比分析 | 第66-68页 |
| 3.5.2 跟踪误差对比分析 | 第68-74页 |
| 3.6 算法与参数的相关性分析 | 第74-76页 |
| 3.6.1 RLS与参数的相关性 | 第74页 |
| 3.6.2 R-RLS与参数的相关性 | 第74-75页 |
| 3.6.3 RLS-L与参数的相关性 | 第75页 |
| 3.6.4 分析总结 | 第75-76页 |
| 第4章 基于时间序列平稳性的清/浊音判决 | 第76-82页 |
| 4.1 时间序列分析的相关概念 | 第76-77页 |
| 4.1.1 时间序列 | 第76页 |
| 4.1.2 时间序列分析 | 第76页 |
| 4.1.3 时间序列的平稳性 | 第76-77页 |
| 4.2 清/浊音的短时平稳性分析 | 第77-82页 |
| 4.2.1 相关原理介绍 | 第77-78页 |
| 4.2.2 实验安排及结果 | 第78-81页 |
| 4.2.3 实验结果分析 | 第81-82页 |
| 第5章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 5.1 研究总结 | 第82页 |
| 5.2 工作展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 | 第90页 |