语音信号鲁棒特征提取及可视化技术研究PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1语音信号研究背景概述 1

1.2国内外研究现状 3

1.3课题的提出及研究意义 6

1.4课题研究需要解决的难题 7

1.5章节安排 8

本章参考文献 9

第2章 语音信号分析相关问题介绍 11

2.1概述 11

2.2语音生成系统和语音感知系统 11

2.3语音信号生成的产生模型 16

2.4语音信号的时域波形 18

2.5音素与音节 20

2.6基音与四声 20

2.7语音信号数字处理中的短时分析技术 21

2.8语音信号预处理技术 21

2.9本章小结 24

本章参考文献 25

第3章 语音信号端点检测技术 26

3.1问题的提出 26

3.2几种常用的端点检测算法 27

3.3四种端点检测方法比较总结 31

3.4基于短时能零积和鉴别信息的语音端点检测算法 31

3.5实验结果对比及分析 34

3.6本章小结 39

本章参考文献 39

第4章 遗传小波神经网络分类器设计 42

4.1问题的提出 42

4.2神经元模型 43

4.3 BP神经网络 44

4.4小波神经网络 46

4.5使用遗传算法优化小波神经网络 51

4.6本章小结 57

本章参考文献 57

第5章类MFCC鲁棒特征参数提取 59

5.1问题的提出 59

5.2 Mel频率倒谱系数（MFCC） 59

5.3基于MUSIC和感知特性的鲁棒特征参数 63

5.4基于MUSIC和调制谱滤波的动态特征参数 70

5.5本章小结 77

本章参考文献 77

第6章 基于小波包变换的鲁棒特征参数 80

6.1小波包分解 80

6.2基于小波包变换的新参数 82

6.3实验结果对比 91

6.4本章小结 92

本章参考文献 93

第7章 语音识别特征参数优化选择 94

7.1问题的提出 94

7.2基于正交实验设计的特征参数选择 95

7.3对比实验结果与分析 102

7.4本章小结 103

本章参考文献 103

第8章 语音可视化技术研究 105

8.1问题的提出 105

8.2基于语谱图的可视化方法 105

8.3基于LLE和模糊核聚类的可视化方法 106

8.4基于集成特征和神经网络的可视化方法 113

8.5本章小结 125

本章参考文献 125

第9章 结论与展望 128

9.1本书主要工作及创新点 128

9.2进一步研究的展望 130