| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-15页 |
| 图表索引 | 第15-18页 |
| 符号和缩略词表 | 第18-19页 |
| 第1章 绪论 | 第19-39页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·语音质量评价 | 第19-24页 |
| ·声音的物理量与听觉主观属性 | 第19-20页 |
| ·语音质量 | 第20页 |
| ·主客观评价方法 | 第20-24页 |
| ·语音质量客观评价及其研究现状 | 第24-31页 |
| ·客观评价原理 | 第24-26页 |
| ·客观评价中的失真测度 | 第26-27页 |
| ·语音质量客观评价的研究现状 | 第27-30页 |
| ·用于评价客观评价性能的指标 | 第30-31页 |
| ·音质客观评价中存在的若干问题 | 第31-32页 |
| ·实验语音材料及实验方案 | 第32-35页 |
| ·标准语音库的建立 | 第33页 |
| ·失真语音库的建立 | 第33页 |
| ·语音数据集合 | 第33-34页 |
| ·语音材料的主观MOS评价 | 第34页 |
| ·实验方案设计 | 第34-35页 |
| ·本文研究工作思路、主要贡献和论文内容组织 | 第35-39页 |
| 第2章 美尔谱系数和美尔谱失真测度 | 第39-62页 |
| ·语音感知模型 | 第39-40页 |
| ·美尔频率倒谱系数 | 第40-43页 |
| ·Mel域感知分析模型和美尔谱系数 | 第43-49页 |
| ·Mel域感知分析模型 | 第43页 |
| ·美尔谱系数 | 第43-49页 |
| ·美尔谱失真测度 | 第49-54页 |
| ·美尔谱失真测度 | 第49-50页 |
| ·Mel-SD用于语音质量客观评价的实验结果 | 第50-54页 |
| ·Mel-SD的性能研究 | 第54-61页 |
| ·Mel滤波器组对Mel-SD性能的影响 | 第54-57页 |
| ·压缩变换因子对 Mel-SD性能的影响 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第3章 基于特征分量优化加权和特征子集优化选择改进客观测度性能 | 第62-77页 |
| ·基于特征分量加权改进评价性能 | 第62-70页 |
| ·PSO算法 | 第63-65页 |
| ·基于CFM的特征分量权值系数选择 | 第65-66页 |
| ·基于优化权值改进 Mel-CD和 Mel-SD评价性能 | 第66-70页 |
| ·基于特征子集改进评价性能 | 第70-75页 |
| ·二进制编码的PSO算法 | 第71-72页 |
| ·基于二进制PSO的特征子集选择 | 第72页 |
| ·基于特征子集改进 Mel-CD和 Mel-SD评价性能 | 第72-75页 |
| ·讨论 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第4章 基于神经网络的语音质量客观评价 | 第77-92页 |
| ·前向神经网络的学习问题 | 第77-78页 |
| ·广义逆与最小范数二乘解 | 第78-79页 |
| ·双向权值调整学习算法 | 第79-82页 |
| ·单隐层前向神经网络的学习表示 | 第79-81页 |
| ·双向权值调整学习算法 | 第81-82页 |
| ·基于BPWA学习算法的神经网络语音质量客观评价 | 第82-84页 |
| ·广义同余神经网络及其在语音质量客观评价中的应用 | 第84-90页 |
| ·广义同余神经元与广义同余神经网络 | 第85-86页 |
| ·新型广义同余神经元及改进型广义同余神经网络结构 | 第86-89页 |
| ·基于广义同余神经网络的语音质量客观评价 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 第5章 基于相关图特征参量的语音质量客观评价 | 第92-109页 |
| ·声音中的时间信息 | 第92-93页 |
| ·Lyon被动长波耳蜗模型 | 第93-97页 |
| ·耳蜗的基本特性 | 第93-94页 |
| ·耳蜗的非线性建模 | 第94-96页 |
| ·Lyon被动长波模型 | 第96-97页 |
| ·听觉相关图 | 第97-98页 |
| ·度量相关图的分布特征 | 第98-102页 |
| ·相关图信息矩阵 | 第100-101页 |
| ·特征参量 | 第101-102页 |
| ·基于独立参量的评价测度 | 第102-107页 |
| ·实验设计 | 第102页 |
| ·评价性能 | 第102-107页 |
| ·本章小结 | 第107-109页 |
| 第6章 语音的可懂度客观评价研究 | 第109-133页 |
| ·有限闭集语音单元的转移概率 | 第109-111页 |
| ·主观评价的转移概率矩阵 | 第109-111页 |
| ·主观评价实验 | 第111页 |
| ·基于径向基神经网络的有限闭集语音可懂度客观评价研究 | 第111-122页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第111-113页 |
| ·RBFNN孤立字识别器 | 第113-115页 |
| ·基于RBFNN识别器的有限闭集语音可懂度客观评价 | 第115-116页 |
| ·实验及结果分析 | 第116-122页 |
| ·基于转移概率距离测度的有限闭集语音可懂度客观评价 | 第122-130页 |
| ·矢量量化 | 第122-123页 |
| ·基于转移概率距离的可懂度客观评价 | 第123-124页 |
| ·实验及结果分析 | 第124-130页 |
| ·讨论 | 第130-131页 |
| ·本章小结 | 第131-133页 |
| 第7章 结论与展望 | 第133-135页 |
| ·本文工作总结 | 第133-134页 |
| ·今后工作展望 | 第134-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
| 参考文献 | 第136-144页 |
| 攻读博士学位期间发表、录用的论文 | 第144-146页 |
| 攻读博士学位期间主持和主研的科研项目 | 第146-147页 |
| 附录 | 第147-148页 |
