| 第一章 绪轮 | 第1-18页 |
| ·语音合成概述 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘概述 | 第14-15页 |
| ·论文工作 | 第15-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 语音合成 | 第18-24页 |
| ·语言合成 | 第18-19页 |
| ·语音合成 | 第19页 |
| ·语音合成技术分类 | 第19-20页 |
| ·汉语语音合成技术的进展 | 第20-21页 |
| ·普通话音节的构成及声调 | 第21-22页 |
| ·汉语的声调和语调的研究 | 第22-24页 |
| 第三章 数据挖掘 | 第24-38页 |
| ·数据挖掘定义 | 第24页 |
| ·数据挖掘过程 | 第24-26页 |
| ·问题分析与定义 | 第24-25页 |
| ·数据收集与提取 | 第25页 |
| ·数据清理 | 第25页 |
| ·数据处理 | 第25页 |
| ·算法处理 | 第25-26页 |
| ·算法运行 | 第26页 |
| ·结果评估 | 第26页 |
| ·数据与问题精炼 | 第26页 |
| ·数据挖掘的主要方法和技术 | 第26-30页 |
| ·决策树 | 第27页 |
| ·神经网络方法 | 第27页 |
| ·覆盖正例、排斥反例方法 | 第27-28页 |
| ·粗集(Rough Set)方法 | 第28页 |
| ·概念树方法 | 第28页 |
| ·遗传算法 | 第28-29页 |
| ·公式发现 | 第29页 |
| ·统计分析方法 | 第29页 |
| ·模糊论方法 | 第29-30页 |
| ·可视化技术 | 第30页 |
| ·误差逆传播网络(Back Propagation or BP) | 第30-38页 |
| ·BP网络结构 | 第30-31页 |
| ·BP网络学习规则 | 第31-38页 |
| ·模式的顺传播 | 第31-34页 |
| ·误差逆传播 | 第34-36页 |
| ·训练过程 | 第36-37页 |
| ·收敛过程 | 第37-38页 |
| 第四章 数据挖掘系统介绍 | 第38-56页 |
| ·系统结构 | 第38-39页 |
| ·数据库管理模块 | 第39-42页 |
| ·数据预处理模块 | 第42-49页 |
| ·支持层 | 第43-49页 |
| ·支持层概述 | 第43-45页 |
| ·支持层设计 | 第45-49页 |
| ·Signal对象 | 第46-47页 |
| ·Canvas对象 | 第47-48页 |
| ·Pitch View模块 | 第48-49页 |
| ·应用层设计 | 第49页 |
| ·训练例生成模块 | 第49-50页 |
| ·机器学习模块 | 第50-53页 |
| ·结果分析模块 | 第53-56页 |
| 第五章：语音数据处理与机器学习 | 第56-64页 |
| ·汉语词语切分 | 第56-59页 |
| ·清辅音词的切分 | 第56-57页 |
| ·浊辅音词的切分 | 第57-59页 |
| ·基音周期的标注 | 第59-61页 |
| ·声门波与基音周期 | 第59页 |
| ·基音周期标注 | 第59-61页 |
| ·基音周期的修正 | 第61页 |
| ·机器学习 | 第61-64页 |
| ·学习参数选取 | 第61页 |
| ·学习策略 | 第61-62页 |
| ·数据格式 | 第62-63页 |
| ·训练例与测试例 | 第63-64页 |
| 第六章 结果分析 | 第64-73页 |
| ·数据来源 | 第64-65页 |
| ·训练例与测试例生成 | 第65-66页 |
| ·测试结果 | 第66-72页 |
| ·“古板”学习结果 | 第66-68页 |
| ·“启齿”学习结果 | 第68-69页 |
| ·“尾花”学习结果 | 第69-70页 |
| ·“可怜”学习结果 | 第70-71页 |
| ·“火化”学习结果 | 第71-72页 |
| ·对结果的进一步分析 | 第72页 |
| ·训练结果的误差 | 第72-73页 |
| 第七章 结束语 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73页 |
| ·进一步的工作 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 作者简历 | 第78页 |