基于骨导麦克风的饮食行为信号的特征参数提取、建模与识别
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外现状 | 第9-10页 |
| 1.3 课题研究意义 | 第10页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 语音识别基本原理 | 第12-19页 |
| 2.1 语音识别原理 | 第12-13页 |
| 2.2 特征参数提取 | 第13-14页 |
| 2.2.1 Mel 频率倒谱系数 | 第13-14页 |
| 2.3 隐马尔科夫模型 | 第14-19页 |
| 2.3.1 HMM 基本概念 | 第14-15页 |
| 2.3.2 HMM 的三个基本问题 | 第15-19页 |
| 第三章 语料库构建及其统计分析 | 第19-33页 |
| 3.1 数据采集 | 第19-21页 |
| 3.1.1 采集内容及方式 | 第19-20页 |
| 3.1.2 语料库内容及组织格式 | 第20-21页 |
| 3.2 数据标注 | 第21-25页 |
| 3.3 时域分析 | 第25-29页 |
| 3.3.1 频率分析 | 第25-27页 |
| 3.3.2 能量分析 | 第27-29页 |
| 3.4 频域分析 | 第29-32页 |
| 3.4.1 傅里叶变换 | 第29-30页 |
| 3.4.2 语谱图 | 第30-32页 |
| 3.5 小结 | 第32-33页 |
| 第四章 SMFFCC 特征参数提取 | 第33-41页 |
| 4.3 问题的提出 | 第33页 |
| 4.4 MFCC 的局限性 | 第33-34页 |
| 4.5 饮食行为信号 F-ratio 分析 | 第34-35页 |
| 4.6 SMFFCC 特征参数提取 | 第35-37页 |
| 4.6.1 均匀子带滤波 | 第36页 |
| 4.6.2 SMFFCC | 第36-37页 |
| 4.7 实验 | 第37-39页 |
| 4.8 结果分析及结论 | 第39-41页 |
| 第五章 模型训练与识别 | 第41-55页 |
| 5.1 HTK 简介 | 第41页 |
| 5.2 HTK 环境的构建 | 第41-46页 |
| 5.2.1 训练数据准备 | 第41-45页 |
| 5.2.2 识别数据准备 | 第45-46页 |
| 5.3 模型训练 | 第46-49页 |
| 5.3.1 HTK 参数提取 | 第46-47页 |
| 5.3.2 HMM 参数训练 | 第47-49页 |
| 5.4 模型识别与结果分析 | 第49-50页 |
| 5.5 对比实验 | 第50-54页 |
| 5.6 结论 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第55-56页 |
| 6.1.1 骨导饮食行为信号的处理 | 第55页 |
| 6.1.2 适于区分声音种类的特征参数提取方法 | 第55-56页 |
| 6.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
