线性预测在语音信号处理中的应用研究
| 第一章 引言 | 第1-17页 |
| ·课题的研究背景 | 第9页 |
| ·预测学的概述 | 第9-11页 |
| ·语音信号处理的几个方面 | 第11-14页 |
| ·目前该领域国内外的研究现状： | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作和章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 语音信号的线性预测模型 | 第17-25页 |
| ·语音信号的声学模型 | 第17页 |
| ·语音信号的数学模型 | 第17-18页 |
| ·激励模型 | 第18页 |
| ·声道模型 | 第18页 |
| ·辐射模型 | 第18页 |
| ·语音信号线性预测模型 | 第18-21页 |
| ·语音信号的非平稳性 | 第18-19页 |
| ·平稳信号的线性模型 | 第19页 |
| ·语音信号的线性预测模型 | 第19-21页 |
| ·语音信号的线性预测分析 | 第21页 |
| ·Burg算法在语音信号分析合成中的应用 | 第21-24页 |
| ·格型滤波器的具体算法如下 | 第22-23页 |
| ·实验及结果讨论 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 语音信号的短时分析 | 第25-31页 |
| ·短时加窗处理 | 第25-26页 |
| ·短时能量及短时平均幅度 | 第26-27页 |
| ·短时平均过零率 | 第27-28页 |
| ·短时相关分析 | 第28-29页 |
| ·语音信号的短时频域分析简述 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第四章 语音信号的端点检测 | 第31-41页 |
| ·能量过零率检测法的端点检测 | 第31-32页 |
| ·基本原理 | 第31-32页 |
| ·基于能量的端点检测 | 第32-36页 |
| ·自适应电平均衡 | 第33页 |
| ·能量脉冲检测 | 第33-34页 |
| ·起止对排序 | 第34-36页 |
| ·实验及实验结果 | 第36-40页 |
| ·基于短时能量和过零率的端点检测 | 第36-38页 |
| ·改进的端点检测方法 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于RLS的清浊音辨识 | 第41-58页 |
| ·清浊音辨识的一般原理 | 第41页 |
| ·线性预测在清浊音辨识中应用思路 | 第41-42页 |
| ·递推最小二乘法(RLS)的基本原理 | 第42-45页 |
| ·基于RLS算法的清浊音判决 | 第45-46页 |
| ·基于RLS的清浊音判决实验结果 | 第46-50页 |
| ·基于RLS的清浊音判决法的分析 | 第46-47页 |
| ·基于RLS的清浊音判决法与传统法的比较 | 第47-50页 |
| ·基于RLS清浊音判决的在线分析 | 第50页 |
| ·影响清浊音判决效果的因素 | 第50-57页 |
| ·固定帧长,改变阶数 | 第51-53页 |
| ·固定阶数,改变帧长 | 第53-54页 |
| ·帧长和阶数同时改变 | 第54-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
