面向抗噪语音识别的SVM关键问题研究

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面向抗噪语音识别的SVM关键问题研究

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面向抗噪语音识别的SVM关键问题研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-13页
符号对照表	第13-19页
第一章绪论	第19-27页
1.1 研究背景与意义	第19-21页
1.2 语音识别的发展历史和研究现状	第21-23页
1.3 本文的研究内容及创新点	第23-25页
1.4 本文的结构安排	第25-27页
第二章语音识别基本原理和语音数据库	第27-43页
2.1 引言	第27-28页
2.2 语音信号预处理	第28-29页
2.3 语音信号特征提取	第29-30页
2.4 语音信号处理中的数据处理技术	第30-33页
2.4.1 去噪方法	第30-31页
2.4.2 归一化方法	第31-32页
2.4.3 降维方法	第32-33页
2.5 语音识别的模型训练和模式匹配	第33-35页
2.5.1 动态时间归整模型	第33页
2.5.2 隐马尔可夫模型	第33-34页
2.5.3 人工神经网络	第34页
2.5.4 支持向量机	第34-35页
2.6 语音数据库概述	第35-36页
2.7 语音数据库建库过程	第36-37页
2.7.1 语音数据库的设计	第36页
2.7.2 语音的采集录制	第36-37页
2.7.3 语音数据库的后期整理	第37页
2.8 实验语音库	第37-41页
2.8.1 韩语库	第38页
2.8.2 TIDigits库	第38-39页
2.8.3 CASIA汉语数字串语音库	第39页
2.8.4 UCI Vowel (Deterding)库	第39-40页
2.8.5 UCI ISOLET库	第40页
2.8.6 中文500词语音库	第40-41页
2.9 本章小结	第41-43页
第三章支持向量机的基本理论	第43-59页
3.1 引言	第43-45页
3.2 机器学习理论	第45-47页
3.2.1 学习问题的数学表达	第45-46页
3.2.2 经验风险最小化原则	第46-47页
3.3 统计学习理论	第47-49页
3.3.1 VC维和泛化误差界	第47-48页
3.3.2 结构风险最小化原则	第48-49页
3.4 支持向量机理论	第49-55页
3.4.1 最优分类超平面	第49-50页
3.4.2 线性可分问题	第50-51页
3.4.3 近似线性可分问题	第51-53页
3.4.4 线性不可分问题	第53-55页
3.5 支持向量机的鲁棒性分析	第55-56页
3.6 面向语音识别的支持向量机模型	第56-57页
3.7 支持向量机实验环境和平台软件	第57页
3.8 本章小结	第57-59页
第四章支持向量机多类分类算法的研究	第59-79页
4.1 引言	第59-60页
4.2 常见的多类分类方法	第60-65页
4.2.1 个对余组合分类法	第60-61页
4.2.2 个对一组合分类法	第61-62页
4.2.3 决策有向无环图组合分类法	第62-63页
4.2.4 常见的多类分类方法语音实验与结果分析	第63-65页
4.3 M-ary多类分类方法	第65-69页
4.3.1 M-ary方法介绍	第65-67页
4.3.2 M-ary方法的语音实验与结果分析	第67-69页
4.4 纠错输出编码多类分类方法	第69-75页
4.4.1 纠错输出编码方法介绍	第69-71页
4.4.2 纠错输出编码方法的常用编码算法	第71-73页
4.4.3 纠错输出编码方法的语音实验与结果分析	第73-75页
4.5 多类分类算法实验结果综合比较	第75-78页
4.6 本章小结	第78-79页
第五章支持向量机核函数的研究	第79-99页
5.1 引言	第79-80页
5.2 核函数的基本概念和性质	第80-82页
5.2.1 核函数基本概念	第80-81页
5.2.2 核函数基本性质	第81页
5.2.3 常见的核函数及类型	第81-82页
5.3 核函数的构造方法	第82-83页
5.4 Logistic核函数的研究	第83-87页
5.4.1 Logistic函数介绍	第83-84页
5.4.2 Logistic核函数的证明	第84-86页
5.4.3 Logistic核函数的语音实验与结果分析	第86-87页
5.5 ORF核函数的研究	第87-97页
5.5.1 ORF核函数的构造和证明	第87-89页
5.5.2 ORF核函数的映射趋势分析	第89-93页
5.5.3 ORF核函数的语音实验与结果分析	第93-95页
5.5.4 ORF核函数的双螺旋问题实验	第95-97页
5.6 本章小结	第97-99页
第六章改进的局部支持向量机算法研究	第99-115页
6.1 引言	第99-100页
6.2 学习算法的一致性	第100页
6.3 局部支持向量机的思想	第100-101页
6.4 典型的局部支持向量机算法	第101-103页
6.4.1 SVM-KNN	第102页
6.4.2 LSVM	第102-103页
6.5 改进的局部支持向量机算法	第103-114页
6.5.1 改进的局部支持向量机算法描述	第103-104页
6.5.2 改进的局部支持向量机算法的核函数证明	第104-105页
6.5.3 改进的局部支持向量机算法的流程	第105-107页
6.5.4 改进的局部支持向量机的语音实验与结果分析	第107-114页
6.6 本章小结	第114-115页
第七章总结与展望	第115-119页
7.1 总结	第115-116页
7.2 展望	第116-119页
参考文献	第119-129页
致谢	第129-131页
攻读博士期间已发表的学术论文	第131-133页
攻读博士期间的科研工作及成果	第133-135页
附录	第135-136页

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