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第1章绪论
1.1概述
1.2语音基音检测的意义
1.3语音基音检测的现状及发展
1.4本论文的主要内容
第2章语音信号及其特征
2.1发音器官
2.2语音产生过程
2.3语音信号产生的数字模型
2.4语音信号的特性分析
2.4.1语音信号的声学特性
2.4.2语音信号的时域波形和频谱特性
2.4.3语音信号的语谱图
2.4.4语音信号的统计特性
2.5听觉器官和语音感知
第3章传统基音周期估计方法
3.1自相关函数法
3.2平均幅度差函数法（AMDF）
3.3倒谱（CEP）法
3.4小波变换法
3.4.1小波变换检测信号突变的原理
3.4.2小波变换法检测基音周期
第4章小波分析的基本理论
4.1小波分析概述
4.2小波分析与Fourier分析
4.3连续小波变换
4 4离散小波变换
4.5多分辨率分析
4.5.1多分辨率分析的定义
4.5.2由MRA构造小波基
4.6 Mallat算法
4.6.1 Mallat算法的思想
4.6.2 Mallat算法
4.6.3小波滤波器
第5章小波分析用于语基音检测
5.1小波变换基音检测法存在问题及改进
5.2利用小波变换带通性提取基音信息
5.2.1变换级数的确定
5.2.2分析效果与小波变换阶数的关系
5.2.3波峰的偏移现象
5.2.4逼近信号的加权求和处理
5.3时域归一化自相关与动态规划平滑
5.3.1时域归一化自相关
5.3.2动态规划平滑
5.4小波变换与自相关相结合基音检测算法
5.4.1算法的提出
5.4.2算法的实现
5.5实验结果及分析
5.5.1算法仿真实验
5.5.2算法准确性和鲁棒性验证
5.5.3算法复杂度
5.5.4讨论
结束语
参考文献
作者在读期间发表论文情况
致谢
西北工业大学学位论文知识产权声明书和西北工业大学学位论文原创性声明
