语音短时特性的统计分析

中文摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章 绪论	第8-13页
·研究背景	第8-10页
·课题研究现状及意义	第10-11页
·论文的主要内容及章节安排	第11-13页
第二章 语音信号基础	第13-21页
·语音的形成	第13-14页
·语音信号分析概述	第14-15页
·语音信号的预处理	第15-21页
·预滤波，采样和 A/D 变换	第15-16页
·预加重	第16-17页
·短时加窗处理	第17-21页
第三章 统计分析的概率密度函数估计	第21-25页
·概率密度函数估计的概念	第21页
·全参数估计	第21-22页
·无参数估计	第22-23页
·半参数估计	第23-25页
第四章 短时特性统计分析的清/浊音判别	第25-40页
·引言	第25页
·清/浊音的概念	第25-26页
·清音	第25页
·浊音	第25页
·激励模型	第25-26页
·短时能量的定义	第26-28页
·清/浊音的概率密度估计	第28-35页
·概率密度估计的概念	第28页
·清浊音能量分布的高斯逼近	第28-31页
·清/浊音能量分布的伽马逼近	第31-33页
·清浊音能量分布的曲线拟合逼近	第33-35页
·清/浊音的贝叶斯分类	第35-38页
·贝叶斯法则	第35-36页
·基于贝叶斯法则的分类器	第36-37页
·清/浊音分类器设计	第37-38页
·算法步骤	第38页
·实验结果	第38-39页
·结论	第39-40页
第五章 总结与展望	第40-41页
参考文献	第41-43页
致谢	第43-44页
个人简历	第44-45页
研究成果及发表的学术论文	第45页