语音编解码器识别算法设计与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题的研究意义及价值 | 第15-16页 |
| 1.2 课题的发展历史和现状 | 第16-17页 |
| 1.3 课题的关键问题和解决方案 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的内容和结构安排 | 第18-21页 |
| 第二章 语音编解码器基础 | 第21-27页 |
| 2.1 语音信号的数字模型 | 第21页 |
| 2.2 语音编码 | 第21-23页 |
| 2.3 语音编解码器 | 第23-24页 |
| 2.4 语音信号短时分析 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 现有语音编解码器识别算法分析 | 第27-35页 |
| 3.1 语音编解码器识别原理 | 第27-28页 |
| 3.2 基于接收比特流的识别算法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 基于GUI的迭代方法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 时域特征方法 | 第29-31页 |
| 3.2.3 随机性和混沌性+SVM方法 | 第31-32页 |
| 3.3 基于重构语音的识别算法 | 第32-34页 |
| 3.4 现有语音编解码器识别算法性能分析 | 第34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于接收比特流的识别算法研究 | 第35-53页 |
| 4.1 支持向量机算法分析 | 第35-41页 |
| 4.1.1 基本原理 | 第35-37页 |
| 4.1.2 分类过程分析 | 第37-41页 |
| 4.2 基于接收比特流的识别算法设计 | 第41-45页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第41-42页 |
| 4.2.2 特征参数提取 | 第42-44页 |
| 4.2.3 分类器选取及参数设置 | 第44-45页 |
| 4.3 基于接收比特流的识别算法实现 | 第45-47页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第47-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于重构语音的识别算法研究 | 第53-75页 |
| 5.1 人工神经网络算法分析 | 第53-58页 |
| 5.1.1 神经网络模型 | 第53-55页 |
| 5.1.2 反向传播算法 | 第55-58页 |
| 5.2 基于重构语音的识别算法设计 | 第58-68页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第58-59页 |
| 5.2.2 特征参数提取 | 第59-64页 |
| 5.2.3 分类器参数设置 | 第64-68页 |
| 5.3 基于重构语音的识别算法实现 | 第68-71页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第71-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 论文总结 | 第75-76页 |
| 6.2 后续工作研究 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者简介 | 第83-84页 |
