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基于小波变换和GMM的病态嗓音特征提取及识别研究
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基于小波变换和GMM的病态嗓音特征提取及识别研究
论文目录
摘要
第1-4 页
Abstract
第4-8 页
第1章 病态嗓音识别概述
第8-15 页
· 病态嗓音检测概况
第8-9 页
· 病态嗓音识别技术原理
第9-12 页
· 传统基于声学参数的病态嗓音检测结构
第9-10 页
· 计算机病态嗓音识别系统的基本结构
第10 页
· 计算机病态嗓音识别系统的关键技术
第10-12 页
· 问题的提出
第12-13 页
· 本文的主要工作
第13 页
· 论文的主要内容与安排
第13-15 页
第2章 特征的处理与概率统计模型
第15-29 页
· 语音信号的特征提取
第15-19 页
· LPC 倒谱系数(LPCC)
第15-16 页
· Mel 倒谱系数(MFCC)
第16-19 页
· 概率统计模型
第19-28 页
· 隐马尔可夫模型(HMM)概述
第19-20 页
· 高斯混合模型(GMM)
第20-28 页
· 本章小结
第28-29 页
第3章 小波变换及其在信号处理中的应用
第29-39 页
· 傅立叶分析
第29-30 页
· 傅立叶变换
第29 页
· 短时Fourier 变换
第29-30 页
· 小波分析
第30-32 页
· 连续小波变换
第30-31 页
· 离散小波变换
第31-32 页
· 小波分析与傅立叶变换的区别
第32 页
· 小波变换算法
第32-35 页
· Mallat 算法
第32-33 页
· 二进离散小波变换及其Mallat 算法
第33-35 页
· 小波变换的实现
第35 页
· 小波去噪
第35-38 页
· 含噪声信号的小波分析特性
第36 页
· 噪声在小波分解下的特性
第36-37 页
· 小波去噪方法
第37 页
· 小波信号阈值消噪步骤
第37-38 页
· 本章小结
第38-39 页
第4章 ECDDMA 系数的提取及选择
第39-48 页
· ECDDMA 系数的提出
第39-40 页
· ECDDMA 系数提取需解决的问题
第40-42 页
· 小波基选取问题
第40-41 页
· 小波去噪阈值选取问题
第41 页
· 统计方法问题
第41-42 页
· ECDDMA 系数的计算流程
第42-43 页
· 特征选择
第43-46 页
· 传统穷举法特征选择
第43-44 页
· 基于神经网络的特征选择
第44-46 页
· 本章小结
第46-48 页
第5章 基于GMM 的病态嗓音识别系统的实现及测试
第48-59 页
· 实验的软硬件环境
第48 页
· 测试数据简介
第48 页
· 实验结果和分析
第48-59 页
· 去噪前后ECDDMA 系数识别结果对比
第48-49 页
· ECDDMA 系数用于识别时GMM 混合数选取对识别率的影响
第49-50 页
· ECDDMA 系数在做小波变换时分解层数对识别率的影响
第50-51 页
· ECDDMA 系数与MFCC 系数识别结果对比
第51 页
· 两种特征选择方法实验结果与分析
第51-56 页
· ECDDMA 系数与声学参数的对比研究
第56-59 页
第6章 总结与展望
第59-61 页
· 总结
第59-60 页
· 技术创新点
第60 页
· 展望
第60-61 页
参考文献
第61-65 页
致谢
第65-66页
本篇论文共
66
页,
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