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基于Hilbert-Huang变换的汉语动态特征分析

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-45页
   ·课题的研究背景第12-13页
   ·线性语音信号处理第13-16页
     ·语音的线性产生模型第13-15页
     ·语音的线性产生模型的优点和缺陷第15-16页
   ·非线性语音信号处理第16-24页
     ·瞬时的Teager能量操作第18-24页
       ·连续时间和离散时间的能量操作(TEO)第18-21页
       ·连续时间和离散时间的能量分离(ESA)第21-24页
     ·基于AM-FM的非线性语音建模和预测的不足之处第24页
   ·希尔伯特-黄变换第24-37页
     ·希尔伯特-黄变换的起源第24-25页
     ·经验模式分解第25-31页
       ·经验模式分解的基本思想第25-26页
       ·经验模式分解的算法第26-28页
       ·经验模式分解的优点和缺点第28-29页
       ·系综经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposi-tion,EEMD)第29-31页
     ·希尔伯特黄变换的时频谱第31-36页
       ·HHT谱的基本原理第33-34页
       ·HHT中的瞬时频率与传统Fourier频率之间的关系第34-35页
       ·HHT时频分布的特点第35-36页
     ·希尔伯特黄变换的研究现状第36-37页
   ·本文的研究内容第37-38页
 第一章参考文献第38-45页
第二章 模式混叠问题的研究第45-64页
   ·研究背景第45-46页
   ·传统经验模式分解存在的问题第46-48页
   ·基于积分平均的经验模式分解第48-54页
     ·基于局域积分平均的算法(LIM)第48-49页
     ·LIM算法的验证和比较第49-54页
   ·基于"质心"的经验模式分解第54-60页
     ·基于"质心"的算法第54-56页
     ·"质心"法的验证和比较第56-60页
   ·本章小结第60-62页
 第二章参考文献第62-64页
第三章 汉语动态基频检测算法第64-94页
   ·现有的基频检测算法第64-67页
     ·基于帧的基频检测算法第65-66页
     ·基于事件的基频检测算法第66-67页
   ·基于倒谱和HHT的基频检测算法第67-72页
     ·基于倒谱的基频提取第67-68页
     ·基于倒谱和HHT的基频提取第68页
     ·实验结果第68-72页
       ·汉语单音节第68-71页
       ·汉语短语及连续语音第71页
       ·电话语音第71-72页
   ·基于系综经验模式分解(EEMD)的动态基频检测算法第72-81页
     ·基于系综经验模式分解(EEMD)的基频提取第73-76页
     ·实验结果第76-81页
       ·汉语单音节第76-79页
       ·汉语短语及连续语音第79页
       ·抗噪声性能第79-81页
   ·基于系综经验模式分解和倒谱法的动态基频检测算法第81-89页
     ·基于系综经验模式分解和倒谱法的基频提取第81-84页
     ·实验结果第84-89页
       ·汉语单音节第84-86页
       ·汉语短语及连续语音第86-87页
       ·抗噪声性能第87-89页
   ·本章小结第89-91页
 第三章参考文献第91-94页
第四章 汉语动态共振峰检测算法第94-110页
   ·现有的共振峰检测算法第95-98页
   ·汉语动态共振峰检测算法第98-106页
     ·基于希尔伯特黄变换(HHT)的汉语共振峰检测第98-100页
     ·实验结果第100-106页
       ·汉语单音节第100-105页
       ·汉语短语第105页
       ·抗噪声性能第105-106页
   ·本章小结第106-108页
 第四章参考文献第108-110页
第五章 总结与展望第110-114页
   ·总结第110-112页
   ·展望第112-114页
     ·算法的完善第112-113页
     ·基于希尔伯特黄变换的汉语动态基频和共振峰提取算法的实用化第113-114页
博士期间发表和待发表的论文第114-115页
致谢第115-116页

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