| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·语音识别中特征提取研究现状 | 第11-12页 |
| ·HHT 研究现状及其在语音信号处理领域的应用 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 希尔伯特--黄变换 | 第15-32页 |
| ·HHT 思想起源 | 第15-18页 |
| ·经验模态分解 | 第18-26页 |
| ·固有模态函数 | 第18-20页 |
| ·EMD 筛选 | 第20-24页 |
| ·EMD 衡量指标 | 第24-25页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第25-26页 |
| ·希尔伯特谱分析 | 第26-30页 |
| ·希尔伯特谱分析理论基础 | 第26-28页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第28-30页 |
| ·HHT 的性质 | 第30页 |
| ·HHT 存在的问题 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 一种改进分解算法 Sliding-fastBSpline-EMD | 第32-45页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·避免模态混叠 EMD 算法 | 第32-40页 |
| ·基于 B 样条函数的 EMD | 第32-36页 |
| ·系综模态分解 | 第36-37页 |
| ·实验结果分析 | 第37-40页 |
| ·改进分解方法 Sliding-fastBSpline-EMD | 第40-44页 |
| ·Sliding-fastBSpline-EMD 原理 | 第40-42页 |
| ·Sliding-fastBSpline-EMD 算法步骤 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于 HHT 的语音识别特征提取研究 | 第45-60页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·语音识别常用特征提取方法 | 第45-51页 |
| ·线性预测倒谱系数 | 第45-47页 |
| ·Mel 频率倒谱系数 | 第47-49页 |
| ·基于小波变换的特征提取方法 | 第49-51页 |
| ·基于 HHT 的语音识别特征提取方法 | 第51-59页 |
| ·算法原理与流程 | 第51-53页 |
| ·识别实验 | 第53-59页 |
| ·数据来源 | 第53-54页 |
| ·模式分类模型选择--支持向量机 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第69页 |
