| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·论文研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·语音信号非线性特性的研究现状 | 第9-12页 |
| ·基于混沌理论的语音非线性特性的研究现状 | 第9-10页 |
| ·基于神经网络的语音非线性特性的研究现状 | 第10-11页 |
| ·汉语语音信号处理的发展现状 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容和章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 语音信号非线性预测 | 第14-21页 |
| ·语音的发生机理及非线性特性 | 第14-17页 |
| ·语音的发生机理 | 第14-16页 |
| ·语音的非线性特性 | 第16-17页 |
| ·语音信号的非线性预测理论 | 第17-20页 |
| ·线性预测基本理论 | 第17-18页 |
| ·语音信号非线性预测分析 | 第18-19页 |
| ·语音信号非线性预测工具 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 汉语语音信号的相空间重构理论 | 第21-36页 |
| ·语音信号的相空间重构 | 第21-22页 |
| ·基于C-C算法的延迟时间和嵌入维数的计算 | 第22-26页 |
| ·C-C算法的理论 | 第22-24页 |
| ·汉语语音音素的延迟时间和嵌入维数的计算 | 第24-25页 |
| ·C-C算法求解延迟时间和嵌入维数的结果分析 | 第25-26页 |
| ·自相关法求解延迟时间τ | 第26-31页 |
| ·自相关算法求解延迟时间τ | 第27-28页 |
| ·音素的时延重构图分析 | 第28-31页 |
| ·虚假近邻法求解嵌入维数m | 第31-33页 |
| ·采样率对延迟时间和嵌入维数影响的研究 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 汉语语音信号混沌性检测及分形特征 | 第36-48页 |
| ·Lyapunov指数和汉语语音信号的混沌性检测 | 第36-39页 |
| ·最大Lyapunov指数计算 | 第37-38页 |
| ·汉语语音信号的混沌性检测 | 第38-39页 |
| ·混沌与分形 | 第39-42页 |
| ·分形的基本理论 | 第40-42页 |
| ·分形现象的特征 | 第42页 |
| ·关联维数 | 第42-46页 |
| ·汉语语音信号关联维数的计算 | 第43-45页 |
| ·汉语语音信号关联维数的结果分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于RBF神经网络的汉语语音非线性预测模型 | 第48-61页 |
| ·神经网络的基本理论 | 第48-52页 |
| ·神经元 | 第48-49页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第49-50页 |
| ·神经网络的学习方式及学习规则 | 第50-52页 |
| ·RBF神经网络基本原理 | 第52-53页 |
| ·基于RBF神经网络的汉语语音预测模型参数设计 | 第53-55页 |
| ·基于RBF汉语语音信号非线性预测模型设计 | 第55-59页 |
| ·汉语语音信号非线性预测模型的设计过程 | 第55-57页 |
| ·仿真及结果分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录1 自相关法求延迟时间 | 第67-68页 |
| 附录2 C-C算法 | 第68-71页 |
| 附录3 RBF神经网络预测程序 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第74页 |