| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 病态嗓音识别研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 病态嗓音识别研究的现状 | 第10-12页 |
| 1.3 病态嗓音识别的一般技术 | 第12-13页 |
| 1.3.1 特征参数提取技术 | 第12-13页 |
| 1.3.2 模式识别技术 | 第13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 本文各章节组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 特征参数的提取及模式识别理论 | 第15-31页 |
| 2.1 传统声学特征参数的提取 | 第15-16页 |
| 2.1.1 Mel频域倒谱系数与线性预测倒谱系数 | 第15页 |
| 2.1.2 基音频率、频率微扰与振幅微扰 | 第15-16页 |
| 2.1.3 频域相对信噪比 | 第16页 |
| 2.2 非线性动态系统 | 第16-17页 |
| 2.2.1 重构理论 | 第17页 |
| 2.3 非线性动力学特征参数的提取 | 第17-23页 |
| 2.3.1 吸引子的提取 | 第17-18页 |
| 2.3.2 庞加莱截面(Poincare) | 第18-19页 |
| 2.3.3 样本熵 | 第19-20页 |
| 2.3.4 模糊熵 | 第20页 |
| 2.3.5 多尺度熵 | 第20-21页 |
| 2.3.6 香农熵与二阶Renyi熵 | 第21-22页 |
| 2.3.7 计盒维数与计维截距 | 第22页 |
| 2.3.8 Hurst参数 | 第22-23页 |
| 2.4 模式识别 | 第23页 |
| 2.5 支持向量机 | 第23-27页 |
| 2.5.1 统计学理论 | 第23-25页 |
| 2.5.2 支持向量机 | 第25-27页 |
| 2.6 高斯混合模型(GMM) | 第27-30页 |
| 2.6.1 GMM的基本概念 | 第27-28页 |
| 2.6.2 GMM参数的估计 | 第28-30页 |
| 2.6.3 GMM的识别问题 | 第30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 传统声学特征和非线性特征于病态嗓音的比较研究 | 第31-49页 |
| 3.1 数据库 | 第31页 |
| 3.2 特征分析 | 第31-44页 |
| 3.2.1 时域及频域分析 | 第31-33页 |
| 3.2.2 频域相对信噪比的提取及分析 | 第33-34页 |
| 3.2.3 延迟时间的提取及分析-互信息函数法 | 第34-36页 |
| 3.2.4 关联维数的提取及分析 | 第36-38页 |
| 3.2.5 吸引子相图 | 第38-39页 |
| 3.2.6 庞加莱截面的提取及分析 | 第39页 |
| 3.2.7 样本熵的提取及分析 | 第39-40页 |
| 3.2.8 模糊熵的提取及分析 | 第40-41页 |
| 3.2.9 多尺度熵的提取及分析 | 第41-42页 |
| 3.2.10 第二阶Renyi熵的提取及分析 | 第42页 |
| 3.2.11 计盒维数与计维截距的提取及分析 | 第42-43页 |
| 3.2.12 Hurst参数的提取及分析 | 第43-44页 |
| 3.3 识别结果 | 第44-46页 |
| 3.4 特征参数组合及识别结果及分析 | 第46-48页 |
| 3.5 本章总结 | 第48-49页 |
| 第4章 不同程度病态嗓音的比较研究 | 第49-62页 |
| 4.1 数据库 | 第49页 |
| 4.2 时域及频域分析 | 第49-51页 |
| 4.3 吸引子 | 第51-52页 |
| 4.4 非线性动力学特征 | 第52-55页 |
| 4.5 识别结果 | 第55-56页 |
| 4.6 特征参数组合及识别结果及分析 | 第56-61页 |
| 4.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-65页 |
| 5.1 病态嗓音识别的总结 | 第62-63页 |
| 5.2 创新点 | 第63页 |
| 5.3 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |