协作式递归神经网络在多类分类和语音增强中的应用研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 目录 | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| 1.1 论文选题意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-8页 |
| 1.3 论文的主要工作点和创新 | 第8-10页 |
| 第二章 多类分类与协作式递归神经网络 | 第10-27页 |
| 2.1 分类问题与支撑向量机 | 第10-17页 |
| 2.1.1 分类问题 | 第10-11页 |
| 2.1.2 支撑向量机学习问题 | 第11-17页 |
| 2.2 协作式递归神经网络分类器 | 第17-22页 |
| 2.2.1 递归神经网络 I | 第17-18页 |
| 2.2.2 递归神经网络模型 II | 第18-20页 |
| 2.2.3 协作式递归神经网络分类器 | 第20-22页 |
| 2.3 实验仿真 | 第22-24页 |
| 2.4 结语 | 第24-27页 |
| 第三章 语音增强与协作式神经网络 | 第27-41页 |
| 3.1 语音 AR 模型与增强 | 第27-28页 |
| 3.2 语音增强算法基本现状 | 第28-30页 |
| 3.3 语音增强的协作式递归神经网络 | 第30-35页 |
| 3.3.1 GLAD 递归网络 | 第30-32页 |
| 3.3.2 Kalman 递归网络 | 第32-34页 |
| 3.3.3 协作式递归神经网络用于语音增强 | 第34-35页 |
| 3.4 实验仿真 | 第35-40页 |
| 3.5 结语 | 第40-41页 |
| 第四章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 | 第47页 |
