基于声学与小波熵及自回归模型的病态嗓音诊断新方法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·病态嗓音研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| ·病态嗓音的研究现状 | 第10-13页 |
| ·病态嗓音分析一般过程 | 第13-14页 |
| ·本文各章节的组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 嗓音的产生 | 第17-28页 |
| ·嗓音产生的生理基础 | 第17-21页 |
| ·肺与气管 | 第18页 |
| ·喉部 | 第18-21页 |
| ·咽和口腔 | 第21页 |
| ·人声的 source-filter 模型 | 第21-23页 |
| ·病态嗓音检测疾病的范围 | 第23-27页 |
| ·一般性外伤 | 第24-25页 |
| ·疾病 | 第25-26页 |
| ·神经系统损伤 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 嗓音病变类疾病的观测方法 | 第28-39页 |
| ·可视化的喉部医学检查 | 第28-30页 |
| ·间接或直接喉镜检查法 | 第28-29页 |
| ·CT 成像检查法 | 第29-30页 |
| ·活体组织检查 | 第30页 |
| ·声学观测法 | 第30-32页 |
| ·用于声学评价的参数 | 第32-38页 |
| ·与基频相关的参数组 | 第32-38页 |
| ·与振幅有关的参数组 | 第38页 |
| ·声音分析的其它参数 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 病态嗓音诊断的参数提取 | 第39-63页 |
| ·嗓音数据的基本特征 | 第39-40页 |
| ·嗓音数据的小波熵分析 | 第40-51页 |
| ·小波理论基础 | 第40-48页 |
| ·嗓音数据的小波熵参数提取 | 第48-51页 |
| ·嗓音数据的AR 模型的参数提取 | 第51-56页 |
| ·AR 模型基础 | 第51-54页 |
| ·AR 模型阶次p 的选择 | 第54-56页 |
| ·嗓音数据中声学参数的提取 | 第56-62页 |
| ·嗓音数据中提取F_0 的算法 | 第57-60页 |
| ·嗓音数据的声学参数 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 基于支持向量机的病态嗓音识别 | 第63-87页 |
| ·嗓音样本的支持向量机分类 | 第63-71页 |
| ·学习机及最优化问题 | 第64-65页 |
| ·线性分类问题 | 第65-67页 |
| ·广义最优分类面 | 第67页 |
| ·高维空间中的最优分类面 | 第67-71页 |
| ·改进型支持向量机LS—SVM | 第71-74页 |
| ·基于最小二乘法求解的SVM | 第71-72页 |
| ·对于嗓音样本分类的核函数参数的确定 | 第72-74页 |
| ·数据库及样本的选取 | 第74-76页 |
| ·嗓音数据库样本选取列表 | 第76-79页 |
| ·健康嗓音及病态嗓音的二分类 | 第79-85页 |
| ·基于多参数组的病态嗓音识别 | 第80-83页 |
| ·对联合参数组的优化 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第六章 病态嗓音的疾病间分类 | 第87-95页 |
| ·甲亢嗓音与声带损伤嗓音的分类 | 第87页 |
| ·病态嗓音疾病间分类的参数选取实验 | 第87-93页 |
| ·正交试验设计法的基本思想 | 第88-91页 |
| ·正交表的制作 | 第91-93页 |
| ·基于正交实验设计的参数选取 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第七章 总结与展望 | 第95-98页 |
| ·总结 | 第95页 |
| ·结果分析与创新点 | 第95-96页 |
| ·展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-106页 |
| 发表论文与科研情况 | 第106-107页 |
| 附录:重要的英文缩写 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108页 |
