多频带非线性分析与感知多谱熵的声带疾病嗓音识别
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·病理嗓音特征的研究现状 | 第12-13页 |
| ·核参数优化研究现状 | 第13页 |
| ·本文的主要研究工作及章节安排 | 第13-16页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第13-14页 |
| ·本文的章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 声带与嗓音产生机制 | 第16-22页 |
| ·嗓音信号产生机制 | 第16-17页 |
| ·声带振动机制 | 第17-18页 |
| ·声带疾病的临床表现 | 第18-19页 |
| ·声带疾病对嗓音特征的影响 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 传统嗓音特征及非线性动力学特征 | 第22-34页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·传统特征 | 第23-27页 |
| ·基频类特征 | 第23-25页 |
| ·振幅类特征 | 第25-27页 |
| ·含噪类特征 | 第27页 |
| ·非线性动力学提取特征 | 第27-32页 |
| ·相空间重构 | 第27-28页 |
| ·嵌入维数 m | 第28-30页 |
| ·延迟时间τ | 第30-31页 |
| ·最大 Lyapunov 指数 | 第31-32页 |
| ·关联维数 | 第32页 |
| ·特征评价 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 多频带最大李雅普诺夫指数与感知多谱熵 | 第34-45页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·GAMMATONE 滤波器组 | 第34-35页 |
| ·GAMMATONE 滤波倒谱系数 | 第35-36页 |
| ·多频带最大李雅普诺夫指数 | 第36-37页 |
| ·听觉感知双谱熵 | 第37-44页 |
| ·高阶矩与高阶累计量 | 第37-40页 |
| ·高阶谱 | 第40-42页 |
| ·双谱估计算法 | 第42-43页 |
| ·听觉感知多谱熵 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 最优核主成分分析与多特征融合 | 第45-50页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·最优核主成分分析 | 第45-48页 |
| ·KPCA 介绍 | 第45-47页 |
| ·最优化核函数参数 | 第47-48页 |
| ·多特征识别 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 实验结果及分析 | 第50-63页 |
| ·实验数据 | 第50-51页 |
| ·特征参数相关性分析及对比分析 | 第51-55页 |
| ·不同类型嗓音特征盒图 | 第51-52页 |
| ·同类型特征间相关性分析 | 第52-53页 |
| ·特征差异性分析 | 第53-55页 |
| ·识别实验 | 第55-62页 |
| ·实验环境设置及识别评价指标 | 第55-56页 |
| ·各特征识别结果及分析 | 第56-59页 |
| ·特征优化实验分析 | 第59-62页 |
| ·多特征识别 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第七章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·论文工作总结 | 第63-64页 |
| ·下一步工作的展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
