基于多小波的基音检测法及歌声的客观评价研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·概述 | 第7页 |
| ·语音基音检测的意义 | 第7-8页 |
| ·语音基音检测的现状及发展 | 第8-9页 |
| ·影响基音检测的因素 | 第8页 |
| ·基音检测的现状 | 第8-9页 |
| ·基音检测的发展与展望 | 第9页 |
| ·本论文主要内容 | 第9-11页 |
| 第二章 语音信号处理的理论基础 | 第11-19页 |
| ·语音信号的产生模型 | 第11-12页 |
| ·语音信号的时域分析方法 | 第12-16页 |
| ·语音信号的短时平稳性 | 第12-13页 |
| ·短时能量和短时平均幅度 | 第13-14页 |
| ·短时平均过零率 | 第14-15页 |
| ·短时自相关函数 | 第15-16页 |
| ·语音信号的频域分析 | 第16-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第三章 传统的基音周期检测方法 | 第19-29页 |
| ·自相关函数（ACF）法 | 第19-21页 |
| ·平均幅度差函数(AMDF)法 | 第21-23页 |
| ·倒谱法(CEP) | 第23-25页 |
| ·小波变换法 | 第25-28页 |
| ·小波变换用于信号突变检测的原理 | 第25-26页 |
| ·小波变换用于基音周期的检测 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第四章 不变集多小波理论 | 第29-38页 |
| ·小波变换简介 | 第29-30页 |
| ·小波分析的特点 | 第29页 |
| ·小波变换与多分辨分析 | 第29-30页 |
| ·多小波的发展 | 第30-31页 |
| ·不变集多小波滤波器的推导 | 第31-35页 |
| ·不变集多小波滤波器的应用 | 第35-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第五章 不变集多小波用于基音检测 | 第38-48页 |
| ·传统自相关法存在的问题 | 第38-40页 |
| ·语音帧的种类 | 第38-39页 |
| ·自相关法存的问题 | 第39-40页 |
| ·小波变换法基音检测存在的问题 | 第40-42页 |
| ·基于不变集多小波与自相关相结合的基音检测法 | 第42-44页 |
| ·算法的提出 | 第42页 |
| ·算法的实现 | 第42-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-48页 |
| ·实验说明 | 第44页 |
| ·算法仿真实验 | 第44-45页 |
| ·算法准确性和鲁棒性验证 | 第45-47页 |
| ·算法复杂性 | 第47页 |
| ·结论 | 第47-48页 |
| 第六章 基于BP 神经网络的歌声评价研究 | 第48-60页 |
| ·歌声客观评价的意义 | 第48页 |
| ·歌声的评价方法 | 第48-49页 |
| ·BP 神经网络 | 第49-51页 |
| ·BP 网络结构 | 第50页 |
| ·BP 网络学习规则 | 第50-51页 |
| ·相关物理量的提取 | 第51-53页 |
| ·平均能量的提取 | 第51-52页 |
| ·频率误差的提取 | 第52页 |
| ·音域误差的计算 | 第52-53页 |
| ·训练与评价实验 | 第53-59页 |
| ·网络训练学习过程 | 第54-58页 |
| ·基于BP 网络的歌声评价实验 | 第58页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 结束语 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
