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支持向量机样本预选取技术在语音识别中的应用研究

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支持向量机样本预选取技术在语音识别中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-16页
  · 研究目的与意义第10页
  · 语音识别的历史发展与现况第10-12页
  · 语音识别中引入支持向量机第12-14页
  · 本文的内容结构第14-16页
第二章 语音识别的主要原理和方法第16-28页
  · 语言识别系统简述第16-17页
    · 语音识别系统的基本架构第16-17页
    · 语音识别的主要分类第17页
  · 语音数据的预处理方法第17-20页
    · 信号端点检测第17-19页
    · 信号加窗分帧第19-20页
    · 信号抗混叠滤波第20页
  · 语音数据特征的提取第20-24页
    · 线性预测倒谱系数第21-22页
    · 过零峰值幅度第22-23页
    · 美尔频率倒谱系数第23-24页
  · 语音识别系统的模型训练及识别技术第24-27页
    · 动态时间归整方法第25-26页
    · 人工神经网络模型第26页
    · 隐马尔可夫模型第26-27页
  · 本章小结第27-28页
第三章 支持向量机的基本理论第28-40页
  · 分类问题的统计学模型第28-33页
    · 经验风险最小化第28-29页
    · 学习过程一致性第29-30页
    · VC维第30-31页
    · 泛化性能的界第31-32页
    · 结构风险最小化第32-33页
  · 线性支持向量分类机第33-36页
    · 最大间隔法第33-34页
    · 线性可分的支持向量机第34-36页
  · 非线性支持向量分类机第36-38页
    · 多类分类的方法第36-37页
    · C-支持向量分类机第37-38页
  · 本章小结第38-40页
第四章 多类分类预选取的SVM在语音识别中的应用第40-54页
  · 常用的支持向量预选取算法第40-41页
    · 基于k-最邻近预选取算法第40-41页
    · 基于向量投影的预选取算法第41页
  · 核模糊C均值聚类第41-44页
    · 模糊C均值聚类算法第42页
    · 核模糊C均值聚类第42-44页
  · 核模糊C均值聚类样本预选取算法第44-45页
    · 预选取算法原理第44页
    · 算法流程第44-45页
  · 支持向量预选取算法的实验结果与分析第45-53页
    · 韩语孤立词语音库的实验结果第45-49页
    · AURORA-2语音库实验结果第49-53页
  · 本章小结第53-54页
第五章 基于切比雪夫核函数的SVM在语音识别中的应用第54-66页
  · 核函数第54-55页
  · 切比雪夫核函数第55-58页
    · 广义切比雪夫核函数第55-57页
    · 修正切比雪夫核函数第57-58页
  · 未预选取情况下切比雪夫核函数的实验结果与分析第58-62页
    · 韩语孤立词语音库的实验结果第58-60页
    · AURORA-2语音库实验结果第60-62页
  · 预选取情况下切比雪夫核函数的实验与讨论第62-64页
  · 本章小结第64-66页
第六章 总结与展望第66-70页
  · 总结第66-67页
  · 展望第67-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-76页
攻读学位期间发表的学术论文目录第76页

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