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基于音频和视觉特征的语音端点检测 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-3页 | Summary | 第3-5页 | 目录 | 第5-7页 | 第一章 绪论 | 第7-11页 | ·语音端点检测 | 第7-8页 | ·传统语音识别的缺点 | 第8页 | ·视觉语音 | 第8-9页 | ·引入视觉信息的意义 | 第9页 | ·本文贡献 | 第9-10页 | ·本文的结构安排 | 第10页 | ·本章总结 | 第10-11页 | 第二章 基于听觉特征的语音端点检测 | 第11-26页 | ·语音信号的时域分析 | 第11-15页 | ·语音信号短时能量 | 第12-13页 | ·Window以及窗口的长度 | 第13-14页 | ·短时平均跨零数 | 第14-15页 | ·基于音频的语音端点检测常用方法 | 第15-22页 | ·基于能量的端点检测 | 第15-16页 | ·基于LPC-10声码器的端点检测 | 第16页 | ·基于信息熵的语音端点检测 | 第16-17页 | ·基于频带方差的端点检测 | 第17-20页 | ·基于HMM的端点检测方法 | 第20-21页 | ·基于分形技术的端点检测 | 第21-22页 | ·带噪声语音端点检测方法 | 第22-25页 | ·时频方差 | 第22-23页 | ·频域方差 | 第23-24页 | ·端点检测和状态转换 | 第24-25页 | ·本章小结 | 第25-26页 | 第三章 语音视觉特征提取 | 第26-48页 | ·引入视觉特征的原因 | 第26-27页 | ·人脸检测技术 | 第27-33页 | ·人脸检测技术概述 | 第28-29页 | ·特征组分析 | 第29-30页 | ·ASM(Active Shape Models)方法 | 第30页 | ·线性子空间法 | 第30-33页 | ·预处理 | 第33-35页 | ·滤波 | 第34页 | ·姿态校正 | 第34-35页 | ·嘴唇定位和特征提取 | 第35-39页 | ·ROI提取 | 第35-36页 | ·PCA特征提取 | 第36-38页 | ·LDA特征提取 | 第38-39页 | ·特征提取的分合算法 | 第39-47页 | ·图像灰度二值化 | 第39-40页 | ·人脸定位中的图像分割 | 第40页 | ·分合算法描述 | 第40-42页 | ·分割 | 第42页 | ·合并 | 第42-43页 | ·相邻归并 | 第43页 | ·成组算法 | 第43页 | ·形状属性的计算 | 第43-47页 | ·本章小结 | 第47-48页 | 第四章 基于视觉特征的语音端点检测 | 第48-56页 | ·基于图像比较的方法 | 第48-49页 | ·基于FAP的方法 | 第49-53页 | ·FAP介绍 | 第49-51页 | ·FAP的计算 | 第51-52页 | ·基于FAP语音端点检测 | 第52-53页 | ·基于函数的检测方法 | 第53-55页 | ·嘴唇的数学描述 | 第53-54页 | ·端点的检测 | 第54-55页 | ·本章小结 | 第55-56页 | 第五章 音频和视频融合的端点检测技术 | 第56-61页 | ·音视频信息融合 | 第56-57页 | ·音视频结合的端点检测 | 第57-58页 | ·实验结果 | 第58-61页 | 第六章 总结和展望 | 第61-62页 | 致谢 | 第62-63页 | 参考文献 | 第63-67页 | 附录1 | 第67-68页 |
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