湖南方言语音信号特征提取及辨识
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·相关领域的研究进展 | 第10-15页 |
| ·基于声学处理的方法 | 第11-12页 |
| ·基于语音学的方法 | 第12-15页 |
| ·本文所做的工作和论文安排 | 第15-16页 |
| 第二章 语音信号分析与特征提取 | 第16-44页 |
| ·语音信号的产生原理 | 第16-21页 |
| ·发音器官 | 第16-18页 |
| ·语音信号产生过程 | 第18-20页 |
| ·语音信号产生的数学模型 | 第20-21页 |
| ·语音信号的特性分析 | 第21-30页 |
| ·语音信号的声学特性 | 第21-22页 |
| ·语音信号时域特性分析 | 第22-27页 |
| ·语音信号频域特性分析 | 第27-30页 |
| ·语音信号的特征提取 | 第30-36页 |
| ·共振峰估计 | 第31-32页 |
| ·基音周期估计 | 第32-35页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC) | 第35页 |
| ·Mel频率倒谱系数(MFCC) | 第35-36页 |
| ·方言语音信号的特征分析实验及讨论 | 第36-43页 |
| ·共振峰特征提取与比较 | 第37-39页 |
| ·基音特征提取与比较 | 第39-41页 |
| ·LPCC参数提取与比较 | 第41-42页 |
| ·MFCC参数提取与比较 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 基于动态时间规整和神经网络的辨识算法 | 第44-56页 |
| ·辨识系统方案 | 第44页 |
| ·动态时间规整 | 第44-47页 |
| ·时间规整网络结构 | 第45-46页 |
| ·时间规整网络算法 | 第46-47页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第47-51页 |
| ·神经元 | 第48-49页 |
| ·网络的连接模式 | 第49页 |
| ·学习方式 | 第49-50页 |
| ·学习算法 | 第50-51页 |
| ·反向传播网络(BP网络) | 第51-54页 |
| ·BP网络结构 | 第51-52页 |
| ·BP网络的算法 | 第52-53页 |
| ·BP网络的设计分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 方言辨识系统实验仿真与分析 | 第56-67页 |
| ·方言语音信号的预处理 | 第57-59页 |
| ·预加重 | 第57页 |
| ·加窗分帧 | 第57-58页 |
| ·端点检测 | 第58-59页 |
| ·方言语音信号的特征提取与规整 | 第59-60页 |
| ·方言辨识系统评价指标 | 第60-61页 |
| ·神经网络的设计 | 第61-63页 |
| ·方言辨识结果与分析 | 第63-66页 |
| ·规整网络对方言辨识系统的影响 | 第64-65页 |
| ·不同声调字对方言辨识系统的影响 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
