语音信号可视化的方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 相关领域的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 听力障碍康复方法的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 语音识别技术的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 语音信号可视化的可行性 | 第12-13页 |
| 1.4 本文创新点 | 第13-14页 |
| 1.5 本文研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 语音信号原理 | 第16-26页 |
| 2.1 语音信号的产生原理 | 第16-19页 |
| 2.1.1 人体发声器官 | 第16-17页 |
| 2.1.2 语音信号的数字模型 | 第17-19页 |
| 2.2 语音信号识别的基本原理 | 第19页 |
| 2.3 语音信号的特征参数 | 第19-25页 |
| 2.3.1 短时平均能量和短时平均过零率 | 第20-21页 |
| 2.3.2 共振峰 | 第21-22页 |
| 2.3.3 短时自相关函数 | 第22-23页 |
| 2.3.4 线性预测倒谱系数 | 第23页 |
| 2.3.5 Mel频率倒谱系数 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 声韵母分割算法的实现 | 第26-44页 |
| 3.1 汉语拼音的基础知识 | 第26-29页 |
| 3.1.1 声母 | 第27页 |
| 3.1.2 韵母 | 第27-29页 |
| 3.1.3 声调 | 第29页 |
| 3.2 语音信号的预处理 | 第29-38页 |
| 3.2.1 预滤波 | 第29-30页 |
| 3.2.2 预加重 | 第30页 |
| 3.2.3 分帧加窗 | 第30-31页 |
| 3.2.4 端点检测 | 第31-38页 |
| 3.3 声韵母分割算法的实现 | 第38-43页 |
| 3.3.1 基音周期 | 第39页 |
| 3.3.2 主体-延伸基音检测法 | 第39-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 听力补偿系统的声韵母识别 | 第44-58页 |
| 4.1 检测音节声调 | 第44-45页 |
| 4.2 声母预选 | 第45-47页 |
| 4.3 动态时间规整(DTW)算法 | 第47-55页 |
| 4.3.1 常见语音识别算法 | 第47-50页 |
| 4.3.2 动态时间规整 | 第50-54页 |
| 4.3.3 DTW语音识别算法改进 | 第54-55页 |
| 4.4 识别算法实验设计及分析 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 可视化听觉补偿方法 | 第58-64页 |
| 5.1 设计思想 | 第58页 |
| 5.2 图像编码模块的详细设计 | 第58-61页 |
| 5.3 语音信号可视化 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 实验软件的设计和分析 | 第64-72页 |
| 6.1 软件运行环境 | 第64页 |
| 6.2 软件整体结构设计 | 第64页 |
| 6.3 语音采集模块 | 第64-66页 |
| 6.4 听觉补偿模块 | 第66-70页 |
| 6.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第7章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
