基于DIVA模型的汉语语音发音系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstrad | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究动机 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 DIVA模型的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 汉语语音相关感兴趣区域研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 脑电信号融合处理 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文架构 | 第16-17页 |
| 第二章 脑-计算机接口系统 | 第17-26页 |
| 2.1 脑-计算机接口简介 | 第17-20页 |
| 2.1.1 功能模块 | 第17-18页 |
| 2.1.2 脑传感器 | 第18-19页 |
| 2.1.3 BCI算法 | 第19页 |
| 2.1.4 研究现状 | 第19-20页 |
| 2.2 脑电信号 | 第20-23页 |
| 2.2.1 脑电信号分类 | 第21-22页 |
| 2.2.2 脑电信号的频率 | 第22-23页 |
| 2.3 语音神经分析系统中的BCI应用 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 语音研究中的神经网络建模 | 第26-37页 |
| 3.1 语音研究中的神经网络建模 | 第26-27页 |
| 3.2 DIVA模型结构 | 第27-30页 |
| 3.2.1 DIVA模型的语音控制方案 | 第27-28页 |
| 3.2.2 前馈控制子系统 | 第28页 |
| 3.2.3 反馈控制子系统 | 第28-30页 |
| 3.3 生成模拟的fMRI数据 | 第30-31页 |
| 3.4 大脑活动分析方法 | 第31-34页 |
| 3.4.1 基于体素的分析 | 第31-32页 |
| 3.4.2 基于感兴趣区域的分析 | 第32-33页 |
| 3.4.3 有效连通性分析 | 第33-34页 |
| 3.5 计算神经网络模型的改进 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于DIVA模型的汉语语音感兴趣区域研究 | 第37-45页 |
| 4.1 语音研究中的感兴趣区域分析的研究 | 第37-40页 |
| 4.1.1 语音相关大脑感兴趣区域 | 第37-39页 |
| 4.1.2 实验设计方案 | 第39-40页 |
| 4.2 数据分析方案 | 第40-41页 |
| 4.2.1 核磁共振成像实验 | 第40页 |
| 4.2.2 受试者及实验材料 | 第40-41页 |
| 4.3 具体实验方法 | 第41-42页 |
| 4.3.1 数据处理方案 | 第41页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第41-42页 |
| 4.4 基于DIVA模型的实验结果解释分析 | 第42-44页 |
| 4.4.1 左侧额下回 | 第42-43页 |
| 4.4.2 枕叶 | 第43页 |
| 4.4.3 左侧额下回 | 第43页 |
| 4.4.4 双侧侧颞下回与缘上回 | 第43页 |
| 4.4.5 双侧小脑 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于DIVA模型的脑电信号处理方法研究 | 第45-54页 |
| 5.1 EEG/fMRI融合分析技术 | 第45-48页 |
| 5.1.1 球脑模型 | 第45页 |
| 5.1.2 EEG正向问题 | 第45-46页 |
| 5.1.3 EEG逆向问题 | 第46-47页 |
| 5.1.4 ICA在EEG数据处理中的应用 | 第47-48页 |
| 5.2 EEG数据采集 | 第48-51页 |
| 5.2.1 受试者及实验材料 | 第48页 |
| 5.2.2 具体试验方法 | 第48-49页 |
| 5.2.3 数据采集 | 第49-50页 |
| 5.2.4 数据去噪 | 第50-51页 |
| 5.3 fMRI数据采集 | 第51-52页 |
| 5.4 脑电信号融合分析 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 结论 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录1 程序清单 | 第59-60页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第60-61页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第61-62页 |
| 附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
