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基于DIVA模型的汉语语音脑机接口系统的研究

摘要第4-5页
abstract第5页
专用术语注释表第8-10页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景与出发点第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 脑电信号处理第11页
        1.2.2 神经分析系统第11-13页
    1.3 研究内容第13页
    1.4 论文架构第13-15页
第二章 语音脑机接口系统概述第15-21页
    2.1 DIVA模型概述第15-17页
    2.2 脑机接口与汉语神经分析系统(Chinese Neuralynx System,CNS)第17-18页
    2.3 脑传感器第18-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第三章 基于DIVA模型对中文语音发音过程的fMRI成像研究第21-30页
    3.1 引言第21-22页
    3.2 同步采集的神经生理基础第22页
    3.3 DIVA模型中对语音任务脑区域激活的定义第22-23页
    3.4 DIVA模型组件与发音相关脑区的映射关系第23-25页
    3.5 大脑剩余皮层感兴趣区域第25-26页
    3.6 实验设计第26-27页
        3.6.1 实验对象及材料第26-27页
        3.6.2 实验任务第27页
    3.7 数据处理第27-28页
    3.8 实验结论第28-29页
    3.9 本章小结第29-30页
第四章 基于DIVA模型的汉语发音脑电信号识别方法研究第30-46页
    4.1 引言第30页
    4.2 实验方案第30-32页
        4.2.1 实验设计与信号采集第30-31页
        4.2.2 实验数据的预处理第31-32页
        4.2.3 通道的选择第32页
    4.3 数据处理工具第32-33页
        4.3.1 EEGLAB第32-33页
    4.4 脑电信号的去噪第33-35页
        4.4.1 眼球运动伪迹和肌肉运动伪迹第33-34页
        4.4.2 使用独立分量分析(Independent Component Correlation Algorithm,ICA)去除伪迹第34-35页
    4.5 脑电信号的特征提取第35-40页
        4.5.1 使用小波包分解对脑电信号进行特征提取第35-39页
            4.5.1.1 小波变换第35页
            4.5.1.2 小波包分解的特点第35-38页
            4.5.1.3 小波能量分解第38页
            4.5.1.4 小波包分解处理脑电信号的优势第38-39页
            4.5.1.5 使用小波包分解对实验数据进行特征提取第39页
        4.5.2 使用共空间模式(CSP)对脑电信号进行特征提取第39-40页
            4.5.2.1 CSP的特点第39页
            4.5.2.2 使用CSP对实验数据进行特征提取第39-40页
    4.6 特征向量的分类和预测第40-43页
        4.6.1 支持向量机模型(SVM)第40-41页
        4.6.2 LibSVM第41-42页
        4.6.3 使用支持向量机模型对特征向量进行识别第42-43页
    4.7 通道的选择对中英文发音识别精度的影响第43-44页
    4.8 本章小结第44-46页
第五章 汉语语音脑机接口系统的实现第46-52页
    5.1 引言第46页
    5.2 DIVA模型的发音过程第46-50页
        5.2.1 前田几何声道模型第46-48页
        5.2.2 DIVA模型的发音的学习过程第48-49页
        5.2.3 使用分类结果驱动DIVA模型进行发音第49-50页
            5.2.3.1 DIVA模型接口第49页
            5.2.3.2 DIVA模型用户接口与发音流程第49-50页
    5.3 本章小结第50-52页
第六章 总结与展望第52-54页
    6.1 总结第52页
    6.2 展望第52-54页
参考文献第54-59页
附录1 程序清单第59-61页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文第61-62页
附录3 攻读硕士学位期间申请的专利第62-63页
附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目第63-64页
致谢第64页

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