基于元音/a/与/i/的病态嗓音识别与研究

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基于元音/a/与/i/的病态嗓音识别与研究

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基于元音/a/与/i/的病态嗓音识别与研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 病态嗓音识别研究的目的及意义	第9-10页
1.2 病态嗓音识别研究的现状	第10-12页
1.3 病态嗓音识别的一般技术	第12-13页
1.3.1 特征参数提取技术	第12-13页
1.3.2 模式识别技术	第13页
1.4 本文主要研究内容	第13-14页
1.5 本文各章节组织结构	第14-15页
第2章特征参数的提取及模式识别理论	第15-31页
2.1 传统声学特征参数的提取	第15-16页
2.1.1 Mel频域倒谱系数与线性预测倒谱系数	第15页
2.1.2 基音频率、频率微扰与振幅微扰	第15-16页
2.1.3 频域相对信噪比	第16页
2.2 非线性动态系统	第16-17页
2.2.1 重构理论	第17页
2.3 非线性动力学特征参数的提取	第17-23页
2.3.1 吸引子的提取	第17-18页
2.3.2 庞加莱截面(Poincare)	第18-19页
2.3.3 样本熵	第19-20页
2.3.4 模糊熵	第20页
2.3.5 多尺度熵	第20-21页
2.3.6 香农熵与二阶Renyi熵	第21-22页
2.3.7 计盒维数与计维截距	第22页
2.3.8 Hurst参数	第22-23页
2.4 模式识别	第23页
2.5 支持向量机	第23-27页
2.5.1 统计学理论	第23-25页
2.5.2 支持向量机	第25-27页
2.6 高斯混合模型(GMM)	第27-30页
2.6.1 GMM的基本概念	第27-28页
2.6.2 GMM参数的估计	第28-30页
2.6.3 GMM的识别问题	第30页
2.7 本章小结	第30-31页
第3章传统声学特征和非线性特征于病态嗓音的比较研究	第31-49页
3.1 数据库	第31页
3.2 特征分析	第31-44页
3.2.1 时域及频域分析	第31-33页
3.2.2 频域相对信噪比的提取及分析	第33-34页
3.2.3 延迟时间的提取及分析-互信息函数法	第34-36页
3.2.4 关联维数的提取及分析	第36-38页
3.2.5 吸引子相图	第38-39页
3.2.6 庞加莱截面的提取及分析	第39页
3.2.7 样本熵的提取及分析	第39-40页
3.2.8 模糊熵的提取及分析	第40-41页
3.2.9 多尺度熵的提取及分析	第41-42页
3.2.10 第二阶Renyi熵的提取及分析	第42页
3.2.11 计盒维数与计维截距的提取及分析	第42-43页
3.2.12 Hurst参数的提取及分析	第43-44页
3.3 识别结果	第44-46页
3.4 特征参数组合及识别结果及分析	第46-48页
3.5 本章总结	第48-49页
第4章不同程度病态嗓音的比较研究	第49-62页
4.1 数据库	第49页
4.2 时域及频域分析	第49-51页
4.3 吸引子	第51-52页
4.4 非线性动力学特征	第52-55页
4.5 识别结果	第55-56页
4.6 特征参数组合及识别结果及分析	第56-61页
4.7 本章小结	第61-62页
第5章总结与展望	第62-65页
5.1 病态嗓音识别的总结	第62-63页
5.2 创新点	第63页
5.3 展望	第63-65页
参考文献	第65-69页
攻读硕士学位期间发表的论文	第69-70页
致谢	第70-71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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