语音短时特性统计分析和应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·语音信号处理研究背景 | 第8-9页 |
| ·语音信号处理发展趋势 | 第9-12页 |
| ·本论文主要内容及章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 语音短时特征 | 第13-17页 |
| ·语音信号的产生 | 第13页 |
| ·短时能量 | 第13-14页 |
| ·短时平均过零率 | 第14-15页 |
| ·短时自相关函数 | 第15页 |
| ·短时平均幅度差函数 | 第15-16页 |
| ·语音短时特征结果 | 第16-17页 |
| 第三章 基于短时统计分析的清/浊音判决 | 第17-24页 |
| ·先验概率估计及直方图绘制 | 第17-18页 |
| ·先验概率估计 | 第17-18页 |
| ·直方图绘制 | 第18页 |
| ·清/浊音帧能量的概率密度估计 | 第18-21页 |
| ·高斯分布 | 第19页 |
| ·伽马分布 | 第19-21页 |
| ·贝叶斯分类器设计 | 第21-22页 |
| ·算法步骤及实验结果 | 第22-24页 |
| ·算法步骤 | 第22-23页 |
| ·实验结果 | 第23-24页 |
| 第四章 语音信号特征应用 | 第24-32页 |
| ·基音周期估计 | 第24-25页 |
| ·基音周期检测概况 | 第25-27页 |
| ·基音检测国内外发展状况 | 第25-26页 |
| ·基音检测的研究背景及现状 | 第26-27页 |
| ·基于短时自相关函数的方法 | 第27-29页 |
| ·实验结果分析 | 第29-30页 |
| ·共振峰的估计 | 第30-32页 |
| 第五章 基于线性预测（LPC）的基音检测 | 第32-40页 |
| ·LPC 基本原理 | 第32-34页 |
| ·LPC 方程组的解法 | 第34-36页 |
| ·自相关法 | 第34-35页 |
| ·协方差法 | 第35-36页 |
| ·全极点声道模型与 LPCC | 第36-37页 |
| ·LPC 参数结合语音帧能量的组合参数 | 第37页 |
| ·模型增益 G | 第37-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-40页 |
| 第六章 总结与展望 | 第40-42页 |
| ·总结 | 第40页 |
| ·展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 个人简历 | 第45-46页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第46页 |
