小波分析在语音信号基音检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1．1 概述 | 第7页 |
| 1．2 语音基音检测的意义 | 第7-8页 |
| 1．3 语音基音检测的现状及发展 | 第8-10页 |
| 1．4 本论文的主要内容 | 第10-12页 |
| 第2章 语音信号及其特征 | 第12-28页 |
| 2．1 发音器官 | 第12-15页 |
| 2．2 语音产生过程 | 第15-16页 |
| 2．3 语音信号产生的数字模型 | 第16-18页 |
| 2．4 语音信号的特性分析 | 第18-25页 |
| 2．4．1 语音信号的声学特性 | 第18-20页 |
| 2．4．2 语音信号的时域波形和频谱特性 | 第20-22页 |
| 2．4．3 语音信号的语谱图 | 第22-24页 |
| 2．4．4 语音信号的统计特性 | 第24-25页 |
| 2．5 听觉器官和语音感知 | 第25-28页 |
| 第3章 传统基音周期估计方法 | 第28-38页 |
| 3．1 自相关函数法 | 第28-30页 |
| 3．2 平均幅度差函数法 | 第30-31页 |
| 3．3 倒谱法 | 第31-34页 |
| 3．4 小波变换法 | 第34-38页 |
| 3．4．1 小波变换检测信号突变的原理 | 第34-35页 |
| 3．4．2 小波变换法检测基音周期 | 第35-38页 |
| 第4章 小波分析的基本理论 | 第38-49页 |
| 4．1 小波分析概述 | 第38-39页 |
| 4．2 小波分析与 Fourier分析 | 第39-40页 |
| 4．3 连续小波变换 | 第40-42页 |
| 4．4 离散小波变换 | 第42-43页 |
| 4．5 多分辨分析 | 第43-45页 |
| 4．5．1 多分辨分析的定义 | 第43-44页 |
| 4．5．2 由MRA构造小波基 | 第44-45页 |
| 4．6 Mallat算法 | 第45-49页 |
| 4．6．1 Mallat算法的思想 | 第45-46页 |
| 4．6．2 Mallat算法 | 第46-47页 |
| 4．6．3 小波滤波器 | 第47-49页 |
| 第5章 小波分析用于基音检测 | 第49-64页 |
| 5．1 小波变换基音检测法存在问题及改进 | 第49-52页 |
| 5．2 利用小波变换带通性提取基音信息 | 第52-56页 |
| 5．2．1 变换级数的确定 | 第52-53页 |
| 5．2．2 分析效果与小波变换阶数的关系 | 第53-54页 |
| 5．2．3 波峰的偏移现象 | 第54页 |
| 5．2．4 逼近信号的加权求和处理 | 第54-56页 |
| 5．3 时域归一化自相关与动态规划平滑 | 第56-58页 |
| 5．3．1 时域归一化自相关 | 第56-57页 |
| 5．3．2 动态规划平滑 | 第57-58页 |
| 5．4 小波变换与自相关相结合基音检测算法 | 第58-60页 |
| 5．4．1 算法的提出 | 第58页 |
| 5．4．2 算法的实现 | 第58-60页 |
| 5．5 实验结果及分析 | 第60-64页 |
| 5．5．1 算法仿真实验 | 第60-61页 |
| 5．5．2 算法准确性和鲁棒性验证 | 第61-62页 |
| 5．5．3 算法复杂度 | 第62页 |
| 5．5．4 讨论 | 第62-64页 |
| 结束语 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 作者在读期间发表论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
