基于流形学习的语音特征提取研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 符号说明 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 流形学习方法 | 第16-26页 |
| 2.1 流形学习简介 | 第16-19页 |
| 2.2 流形学习算法 | 第19-24页 |
| 2.2.1 等距离映射算法(Isomap) | 第19-20页 |
| 2.2.2 局部线性嵌入算法(LLE) | 第20-21页 |
| 2.2.3 拉普拉斯特征映射算法(LE) | 第21-23页 |
| 2.2.4 局部保持投影算法(LPP) | 第23-24页 |
| 2.2.5 流形学习算法的比较 | 第24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 语音信号的特征参数 | 第26-44页 |
| 3.1 语音的发声原理 | 第26-28页 |
| 3.2 语音信号的数学模型 | 第28-35页 |
| 3.2.1 激励模型 | 第29-30页 |
| 3.2.2 声道模型 | 第30-34页 |
| 3.2.3 辐射模型 | 第34-35页 |
| 3.3 语音信号的特征参数 | 第35-42页 |
| 3.3.1 倒谱分析 | 第35-36页 |
| 3.3.2 MFCC特征参数 | 第36-39页 |
| 3.3.3 LPCC特征参数 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于流形学习的语音特征参数 | 第44-56页 |
| 4.1 语音信号的流形 | 第44-46页 |
| 4.2 基于流形学习的语音特征参数提取 | 第46-49页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第49-55页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第49页 |
| 4.3.2 元音可分性分析 | 第49-51页 |
| 4.3.3 音素聚类分析 | 第51-52页 |
| 4.3.4 语音识别分析 | 第52-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 硕士期间的科研成果 | 第64-65页 |
| 附件 | 第65页 |
