基于卷积神经网络的语音端点检测方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 语音端点检测研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 语音端点检测研究动态 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要内容与组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 语音信号处理 | 第17-24页 |
| 2.1 语音和噪音的特征 | 第17-18页 |
| 2.1.1 语音的特征 | 第17页 |
| 2.1.2 噪音的特征 | 第17-18页 |
| 2.2 语音信号预处理 | 第18-20页 |
| 2.2.1 采样、量化和预加重 | 第18-19页 |
| 2.2.2 分帧和加窗 | 第19-20页 |
| 2.3 语音信号的时域分析 | 第20-21页 |
| 2.4 语音信号的频域分析 | 第21-24页 |
| 第三章 常用的语音端点检测算法 | 第24-40页 |
| 3.1 基于短时能量和过零率的语音端点检测算法 | 第24-29页 |
| 3.1.1 短时能量特征 | 第24-25页 |
| 3.1.2 短时平均过零率 | 第25-26页 |
| 3.1.3 基于短时能量和过零率的语音端点检测 | 第26-29页 |
| 3.2 基于信息熵的语音端点检测算法 | 第29-32页 |
| 3.3 基于短时能频值的语音端点检测算法 | 第32-39页 |
| 3.3.1 短时能频值 | 第32-35页 |
| 3.3.2 基于短时能频值的语音端点检测 | 第35-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于卷积神经网络的语音端点检测 | 第40-54页 |
| 4.1 卷积神经网络 | 第40-45页 |
| 4.1.1 卷积神经网络的发展 | 第40-41页 |
| 4.1.2 卷积神经网络结构特征 | 第41-43页 |
| 4.1.3 卷积神经网络的训练 | 第43-45页 |
| 4.2 基于卷积神经网络的语音端点检测 | 第45-47页 |
| 4.3 实验评价标准 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第48-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
