| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·方言辨识概述 | 第11-12页 |
| ·方言辨识的基本方法 | 第12-15页 |
| ·方言辨识面临的主要问题 | 第15-16页 |
| ·方言辨识的关键技术 | 第16-17页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 方言辨识的基本原理 | 第19-27页 |
| ·方言辨识的过程及系统框架 | 第19-20页 |
| ·方言语音的特征提取 | 第20-23页 |
| ·模型训练 | 第23-24页 |
| ·识别阶段 | 第24页 |
| ·辨识模型的选取 | 第24-26页 |
| ·基于高斯混合模型的方言辨识 | 第24-25页 |
| ·基于人工神经网络的方言辨识 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于多特征参数组合的动态特征参数提取 | 第27-45页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·基本特征参数 | 第28-37页 |
| ·短时能量分析 | 第28-30页 |
| ·基音提取 | 第30-32页 |
| ·LPCC特征参数 | 第32-34页 |
| ·MFCC特征参数 | 第34-36页 |
| ·口音敏感参数ASCC | 第36-37页 |
| ·基于多特征参数组合和二次特征提取方法的语音动态特征参数的提取 | 第37-43页 |
| ·改进思路 | 第38页 |
| ·基于MFCC的语音动态特征参数提取 | 第38-39页 |
| ·基于MFCC和基音的组合特征参数及其动态特征参数提取 | 第39-41页 |
| ·基于LPCC和基音的组合特征参数及其动态特征参数提取 | 第41-42页 |
| ·基于短时能量和基音的组合特征参数及其动态特征参数提取 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于高斯混合模型的方言辨识方法 | 第45-58页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·模型的定义 | 第45-47页 |
| ·模型的参数估计 | 第47-51页 |
| ·模型参数初始化 | 第49页 |
| ·模型训练的过程 | 第49-51页 |
| ·识别过程 | 第51-52页 |
| ·实际应用中模型的混合数问题 | 第52页 |
| ·系统实现与仿真结果分析 | 第52-57页 |
| ·实现条件 | 第52-53页 |
| ·基于动态特征△MFCC+△△MFCC的方言鉴别实验 | 第53-54页 |
| ·实验结果及其分析 | 第54-55页 |
| ·基于组合动态特征参数的方言鉴别仿真实验及分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于SOM神经网络分类和高斯混合模型的方言辨识方法 | 第58-69页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·改进思路 | 第58-60页 |
| ·自组织映射神经网络(SOM)分类 | 第60-63页 |
| ·自组织映射神经网络(SOM)概念和算法 | 第60-62页 |
| ·基于SOM神经网络的语音特征参数分类过程 | 第62-63页 |
| ·建模及辨识过程 | 第63页 |
| ·仿真结果及分析 | 第63-67页 |
| ·分类数对辨识率的影响 | 第64-65页 |
| ·子系统模型混合数对辨识率的影响 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 总结和展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 附录 读研期间发表论文情况 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
