基于信息熵和神经网络的语音端点检测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·语音端点检测背景及意义 | 第10-12页 |
| ·语音端点检测研究现状及存在问题 | 第12-13页 |
| ·神经网络发展概况 | 第13-15页 |
| ·论文内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 语音信号处理基础 | 第17-22页 |
| ·语音信号的特点与模型 | 第17-18页 |
| ·语音信号数字化 | 第18-19页 |
| ·语音信号预处理 | 第19-21页 |
| ·预加重 | 第19页 |
| ·加窗分帧 | 第19-21页 |
| ·语音信号分析 | 第21-22页 |
| ·短时时域分析 | 第21页 |
| ·频域分析 | 第21-22页 |
| 第三章 常用的端点检测算法 | 第22-29页 |
| ·短时能量及过零率 | 第22-24页 |
| ·LPC倒谱特征 | 第24-25页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM) | 第25-27页 |
| ·频带方差检测法 | 第27页 |
| ·本章总结 | 第27-29页 |
| 第四章 基于信息熵的语音端点检测 | 第29-37页 |
| ·熵的基本概念 | 第29-31页 |
| ·信息量的定义 | 第30页 |
| ·离散信源的熵 | 第30页 |
| ·连续信源的熵 | 第30-31页 |
| ·基于幅度熵的语音端点检测 | 第31-34页 |
| ·算法的提出 | 第31页 |
| ·实验方法描述 | 第31-34页 |
| ·基于谱熵的语音端点检测 | 第34-36页 |
| ·算法的提出 | 第34-35页 |
| ·实验方法描述 | 第35-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36页 |
| ·本章总结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于信息熵和神经网络的语音端点检测 | 第37-57页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第37-40页 |
| ·神经元 | 第37-38页 |
| ·网络的连接模式 | 第38-39页 |
| ·学习方式 | 第39-40页 |
| ·学习算法 | 第40页 |
| ·基于信息熵和BP神经网络的语音端点检测 | 第40-49页 |
| ·BP神经网络结构 | 第41页 |
| ·BP神经网络的学习过程 | 第41-44页 |
| ·算法的提出 | 第44-45页 |
| ·实验方法描述 | 第45-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-49页 |
| ·基于信息熵和RBF神经网络的语音端点检测 | 第49-56页 |
| ·径向基函数网络的理论发展 | 第49页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第49-50页 |
| ·RBF神经网络的学习过程 | 第50-54页 |
| ·算法的提出 | 第54页 |
| ·实验方法描述 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-56页 |
| ·本章总结 | 第56-57页 |
| 第六章 基于信息熵和模糊神经网络的语音端点检测 | 第57-71页 |
| ·模糊神经网络与语音端点检测 | 第57-61页 |
| ·模糊集合 | 第57-58页 |
| ·模糊逻辑与神经网路 | 第58页 |
| ·模糊神经网络与语音端点检测 | 第58-61页 |
| ·基于信息熵和模糊BP神经网络的语音端点检测 | 第61-67页 |
| ·算法的提出 | 第61-64页 |
| ·实验方法描述 | 第64-65页 |
| ·实验结果及分析 | 第65-67页 |
| ·基于信息熵和模糊RBF神经网络的语音端点检测 | 第67-69页 |
| ·算法的提出 | 第67页 |
| ·实验方法描述 | 第67-68页 |
| ·实验结果及分析 | 第68-69页 |
| ·本章总结 | 第69-71页 |
| 第七章 总结与展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76页 |
