| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| 1．1 项目来源 | 第11页 |
| 1．2 目的和意义 | 第11-12页 |
| 1．3 论文工作 | 第12页 |
| 1．4 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关知识综述 | 第14-28页 |
| 2．1 数据挖掘技术 | 第14-21页 |
| 2．1．1 数据库中的知识发现 | 第14-15页 |
| 2．1．2 KDD的处理过程 | 第15-17页 |
| 2．1．3 数据挖掘使用的主要算法 | 第17-20页 |
| 2．1．4 数据挖掘技术的应用 | 第20-21页 |
| 2．2 语音合成 | 第21-24页 |
| 2．2．1 国外研究现状 | 第21-22页 |
| 2．2．2 国内研究现状 | 第22-23页 |
| 2．2．3 语音合成主要技术 | 第23-24页 |
| 2．3 普通话韵律规则学习研究现状 | 第24-26页 |
| 2．4 不足之处分析 | 第26-27页 |
| 2．5 小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于关联规则的韵律规则提取 | 第28-39页 |
| 3．1 韵律参数选取 | 第28-29页 |
| 3．2 数据挖掘模型选取 | 第29-33页 |
| 3．3 实验研究 | 第33-37页 |
| 3．3．1 实验数据获取及处理 | 第33-35页 |
| 3．3．2 规则的产生 | 第35页 |
| 3．3．3 规则的分析 | 第35-36页 |
| 3．3．4 规则实施实例 | 第36-37页 |
| 3．4 小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于神经网络的普通话两字词韵律规则学习方法 | 第39-51页 |
| 4．1 误差逆传播神经网络 | 第39-41页 |
| 4．2 数据预处理 | 第41-44页 |
| 4．2．1 语音合成语料库 | 第42-43页 |
| 4．2．2 汉语词语切分 | 第43页 |
| 4．2．3 声门波 | 第43-44页 |
| 4．2．4 基音周期的标注 | 第44页 |
| 4．3 学习两字词韵律变化规律 | 第44-47页 |
| 4．3．1 学习参数选取 | 第45页 |
| 4．3．2 学习策略 | 第45-46页 |
| 4．3．3 训练例与测试例生成 | 第46-47页 |
| 4．4 实例 | 第47-50页 |
| 4．5 小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于多种数据挖掘方法的韵律规则学习 | 第51-61页 |
| 5．1 挖掘过程 | 第51页 |
| 5．2 主要数据挖掘算法 | 第51-54页 |
| 5．2．1 聚类分析 | 第51-53页 |
| 5．2．2 决策树 | 第53页 |
| 5．2．3 神经网络 | 第53页 |
| 5．2．4 粗糙集 | 第53-54页 |
| 5．3 预处理技术 | 第54-58页 |
| 5．3．1 实验数据来源 | 第54页 |
| 5．3．2 音节的切分、标注 | 第54页 |
| 5．3．3 文本分析 | 第54-55页 |
| 5．3．4 基频序列长度归整 | 第55-56页 |
| 5．3．5 滑动平均处理 | 第56-57页 |
| 5．3．6 零均值化 | 第57-58页 |
| 5．3．7 离散化过程 | 第58页 |
| 5．3．8 一致性检查 | 第58页 |
| 5．4 韵律规则学习 | 第58-60页 |
| 5．5 小结 | 第60-61页 |
| 第6章 实验结果 | 第61-69页 |
| 6．1 预处理过程 | 第61-65页 |
| 6．1．1 实验数据来源 | 第61页 |
| 6．1．2 基频模式获取 | 第61页 |
| 6．1．3 零均值化基频模式获取 | 第61-64页 |
| 6．1．4 等价类划分的一致性检查 | 第64-65页 |
| 6．2 基频模式、时长、均值规律学习 | 第65页 |
| 6．3 实验实例 | 第65-66页 |
| 6．4 实验结果分析 | 第66-67页 |
| 6．5 小结 | 第67-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附录A (攻读硕士期间发表论文目录) | 第75-76页 |
| 附录B (攻读学位期间参与的主要项目) | 第76页 |