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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于语音识别技术的失语症辅助诊断及康复治疗系统的研究
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基于语音识别技术的失语症辅助诊断及康复治疗系统的研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-16页
   ·问题的提出及研究意义第9-10页
     ·问题的提出第9页
     ·研究的意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-14页
     ·失语症的分类第10-11页
     ·汉语失语症的研究现状第11页
     ·失语症的诊断现状第11-13页
     ·失语症的康复治疗研究现状第13-14页
   ·本文研究的目的和主要内容第14-16页
     ·研究目的第14页
     ·主要内容第14-16页
2 失语症辅助诊断及康复治疗系统的系统架构第16-23页
   ·引言第16页
   ·系统的总体设计第16-18页
     ·各个模块的功能描述第16-17页
     ·各个模块之间的关系第17-18页
   ·失语症辅助诊断模块第18-20页
     ·辅助诊断的原则第18页
     ·诊断题目的设计原则及内容第18页
     ·综合分析和诊断决策第18-19页
     ·康复训练方案第19-20页
   ·失语症康复训练模块第20页
     ·康复训练的原则第20页
     ·康复训练题目的设计原则第20页
     ·训练效果的评估第20页
   ·人工智能调度模块的设计思想第20-22页
     ·失语症患者语音的特点第20-21页
     ·人工智能调度功能第21-22页
   ·本章小结第22-23页
3 失语症语音评估系统第23-49页
   ·引言第23页
   ·语音信号的端点检测第23-29页
     ·数字化和预处理第23-24页
     ·端点检测和声韵母切分算法第24-27页
     ·实验仿真第27-29页
   ·语音参数分析第29-36页
     ·频域分析第29页
     ·倒谱分析第29-32页
     ·基音周期估计第32-34页
     ·共振峰估计第34-35页
     ·语谱图第35-36页
   ·语音识别——隐马尔可夫模型(HMM)第36-39页
     ·概述第36-37页
     ·基本原理第37-38页
     ·Viterbi 算法第38-39页
   ·人工神经网络第39-42页
     ·概述第39页
     ·神经网络在语音识别中的应用第39-40页
     ·BP 人工神经网络第40-42页
   ·失语症语音评估系统的设计与实现第42-46页
     ·设计背景第42页
     ·基本原理第42-45页
     ·关键问题第45-46页
   ·口语表达的评分方法第46-48页
     ·发音效果的评分第47页
     ·信息量和流利性的评分第47-48页
   ·本章小结第48-49页
4 系统的数据库设计第49-57页
   ·需求分析第49-50页
   ·具体设计第50-55页
     ·实体联系图第50-51页
     ·表的建立第51-55页
   ·数据库操作的实现第55-56页
   ·本章小结第56-57页
5 系统的开发方式第57-63页
   ·引言第57页
   ·VB 与 Matlab 接口编程方法第57-58页
   ·基于COM 组件的VB 与MATLAB 接口编程第58-59页
     ·接口编程的实现步骤第58-59页
     ·COM 组件创建时要注意的问题第59页
   ·创建和调用COM 组件实例第59-62页
     ·编写M 文件第59页
     ·COM 组件的生成第59-61页
     ·VB 程序中实现调用第61-62页
   ·本章小结第62-63页
6 失语症辅助诊断及康复治疗系统的建立第63-78页
   ·引言第63页
   ·语音合成技术在系统中的应用第63-64页
   ·系统中各个子系统的建立第64-72页
     ·病历信息子系统第64-65页
     ·失语症辅助诊断子系统第65-67页
     ·失语症康复训练子系统第67-71页
     ·训练资料库子系统第71-72页
   ·语音信号处理的实现第72-77页
     ·语音信号处理流程第72-73页
     ·有关图片读入的问题第73-74页
     ·语音信号参数在系统中的实现第74-77页
   ·本章小结第77-78页
7 结论与展望第78-79页
   ·主要结论第78页
   ·今后研究的方向第78-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-83页
附录第83-85页

 
 
论文编号BS1550660,这篇论文共85
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