语音相似度评价算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景 | 第9页 |
| ·现有的评分系统 | 第9-10页 |
| ·论文研究的目的与意义 | 第10页 |
| ·本论文的工作 | 第10-11页 |
| ·论文的章节安排 | 第11-13页 |
| 2 语音信号特征研究 | 第13-23页 |
| ·模仿的基本概念 | 第13页 |
| ·语音信号特征 | 第13-16页 |
| ·语音信号的基本特征 | 第13页 |
| ·语音信号的时域波形及特性 | 第13-15页 |
| ·语音信号的频域波形及特性 | 第15页 |
| ·语谱图 | 第15-16页 |
| ·语音信号的预处理 | 第16-18页 |
| ·语音信号的预加重 | 第16-17页 |
| ·采样与量化 | 第17页 |
| ·短时加窗处理 | 第17-18页 |
| ·语音信号端点检测 | 第18-19页 |
| ·声音信号的重要特征参数 | 第19-22页 |
| ·基音轨迹 | 第19-20页 |
| ·梅尔倒频谱系数 | 第20-22页 |
| ·声音强度 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 语音信号特征参数提取 | 第23-37页 |
| ·概述 | 第23页 |
| ·本文基音频率的提取 | 第23-30页 |
| ·利用语音信号预处理 | 第24页 |
| ·利用 BP 神经网络进行浊音判别 | 第24页 |
| ·折线序列生成 | 第24-26页 |
| ·夹角序列的生成 | 第26-27页 |
| ·实验结果 | 第27-30页 |
| ·MFCC 特征提取 | 第30-32页 |
| ·声音强度参数 | 第32-33页 |
| ·提取气息参数 | 第33页 |
| ·特征参数的规整化 | 第33-35页 |
| ·内插法 | 第33-34页 |
| ·线性缩放 | 第34页 |
| ·线性平移 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 4 语音识别算法和特征参数差异的评测 | 第37-47页 |
| ·概述 | 第37页 |
| ·动态时间规整算法 | 第37-40页 |
| ·DTW 算法原理 | 第37-39页 |
| ·DTW 高效算法 | 第39-40页 |
| ·基本蚁群算法 | 第40-45页 |
| ·蚁群算法概述 | 第40-42页 |
| ·蚁群算法的动态规划原理 | 第42-44页 |
| ·信息素更新规则 | 第44-45页 |
| ·计算特征参数相似性的方法 | 第45-46页 |
| ·欧式距离 | 第45页 |
| ·新的谱距离 | 第45-46页 |
| ·特征参数性能的评测方法 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 语音相似度评价系统的设计与实现 | 第47-57页 |
| ·语音相似度评价系统框架 | 第47页 |
| ·语音库建立 | 第47页 |
| ·系统软件实现 | 第47-52页 |
| ·语音信号的预处理及短点检测 | 第48-49页 |
| ·语音特征参数选取与提取 | 第49-50页 |
| ·采用蚁群动态时间规划算法进行识别 | 第50-52页 |
| ·实验 | 第52-57页 |
| ·实验环境 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和科研情况 | 第65页 |
