基于WEKA平台和多分类器的少数民族语种识别研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·语种识别基本原理 | 第8-9页 |
| ·语种识别的两种主要的方法 | 第9-10页 |
| ·基于WEKA平台的分类器 | 第10页 |
| ·论文研究思路 | 第10-11页 |
| ·作者工作 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-14页 |
| 第2章 语种识别分类器原理 | 第14-24页 |
| ·支持向量机 | 第14-17页 |
| ·最优分类面 | 第14-15页 |
| ·核函数 | 第15-16页 |
| ·SVM模型训练 | 第16-17页 |
| ·决策树 | 第17-19页 |
| ·决策树(Decision tree)的概述 | 第17-18页 |
| ·随机森林 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络 | 第19-22页 |
| ·BP网络模型 | 第20-21页 |
| ·径向基神经网络模型 | 第21-22页 |
| ·RBF神经网络模型 | 第22页 |
| ·贝叶斯网络模型 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 语音特征参数及实验平台 | 第24-30页 |
| ·MFCC特征参数 | 第24-26页 |
| ·语音信号的预加重处理 | 第25页 |
| ·语音信号的加窗处理 | 第25页 |
| ·对加窗后的信号进行傅里叶变换 | 第25页 |
| ·MFCC参数 | 第25-26页 |
| ·移位差分倒谱特征参数 | 第26-27页 |
| ·基音频率FO | 第27页 |
| ·实验平台 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第30-38页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·少数民族语电话语音数据库 | 第30页 |
| ·语音实验数据选择 | 第30-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-36页 |
| ·分类器选择实验 | 第31-32页 |
| ·SVM核函数对语种识别结果的影响 | 第32-34页 |
| ·随机森林(RF)跟其他分类器识别率对比 | 第34-35页 |
| ·训练样本数对语种识别结果的影响 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第5章 总结与展望 | 第38-40页 |
| ·总结 | 第38-39页 |
| ·展望 | 第39-40页 |
| 附录 | 第40-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 在读期间科研成果清单 | 第49页 |
