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语音信号特征检测机制的研发

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 引言第9-15页
   ·课题研究背景第9-11页
   ·课题研究意义第11-12页
   ·课题研究现状和趋势第12-13页
   ·论文的主要研究工作第13页
   ·论文的研究成果第13-14页
   ·论文的组织结构第14-15页
第二章 综述第15-34页
   ·语音的产生与汉语的构成第15-18页
     ·语音的产生机理第15-16页
     ·音素与音节第16-17页
     ·声母第17页
     ·韵母第17-18页
   ·语音信号的生成模型第18-22页
     ·激励模型第19页
     ·声道模型第19-20页
     ·辐射模型第20页
     ·语音信号产生的全极点模型第20页
     ·线性预测分析法第20-22页
   ·语音信号的预处理第22页
     ·分帧及加窗第22页
     ·预加重第22页
   ·特征提取算法第22-29页
     ·时域特征第23-24页
     ·频谱域-语谱图第24页
     ·倒谱域特征第24-29页
   ·Sphinx-4系统第29-31页
     ·Sphinx-4系统简介第29-30页
     ·FrontEnd(前端模块)第30-31页
     ·Linguist(语言模块)第31页
     ·Decoder(解码器模块)第31页
   ·特征检测系统设计概述第31-34页
第三章 特征检测系统各模块实现第34-49页
   ·系统文件录制与播放第34-35页
     ·文件导入第34页
     ·文件录制与播放第34-35页
   ·时频显示第35-40页
     ·语音源数据的获取第35-36页
     ·语音源数据的显示第36-38页
     ·波形调节按钮的作用第38-39页
     ·语谱图显示第39-40页
   ·特征提取第40-49页
     ·短时幅度、短时过零率第41页
     ·AMDF/CAMDF第41-42页
     ·功率谱特征提取第42-44页
     ·倒谱提取第44页
     ·LPCC提取第44-45页
     ·MFCC提取第45-47页
     ·PLP提取第47-49页
第四章 端点检测与基音跟踪第49-58页
   ·倒谱提取基音周期第49-51页
   ·静音检测第51-54页
     ·去静音原理第51-52页
     ·语音/非语音划分第52-53页
     ·标记语音段区域第53-54页
   ·短时能量过零率进行连续语音分割第54-58页
     ·算法实现第54-55页
     ·实验结果第55-56页
     ·实验分析与讨论第56-58页
第五章 汉语音素独特性分析第58-71页
   ·各类声母时频分析第58-64页
     ·不送气塞音和送气塞音第58-59页
     ·清擦音第59-60页
     ·非送气塞擦音和送气塞擦音第60-61页
     ·鼻音第61页
     ·边音第61-62页
     ·卷舌音第62-63页
     ·半元音与零声母第63页
     ·声母特性总结第63-64页
   ·韵母时频分析第64-71页
     ·单韵母的时频分析第64-67页
     ·复韵母第67-69页
     ·鼻韵母第69-71页
第六章 语音分割算法测试第71-74页
   ·环境配置第71页
   ·测试结果第71-74页
参考文献第74-76页
致谢第76页

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