本文關(guān)鍵詞：語(yǔ)音的發(fā)聲動(dòng)力學(xué)研究

  更多相關(guān)文章： 全局建模 項(xiàng)序重排法 聲帶模型 神經(jīng)模型

【摘要】：自然界中許多復(fù)雜的現(xiàn)象其實(shí)源于簡(jiǎn)單的非線性動(dòng)力學(xué)規(guī)律,但是這些簡(jiǎn)單的非線性動(dòng)力學(xué)規(guī)律所產(chǎn)生的現(xiàn)象的復(fù)雜程度往往相當(dāng)高,有時(shí)還可能表現(xiàn)出隨機(jī)特性,因此在實(shí)驗(yàn)中往往很難直接地觀測(cè)到這些現(xiàn)象的內(nèi)在的非線性動(dòng)力學(xué)規(guī)律。在眾多的復(fù)雜的自然現(xiàn)象中,人類的發(fā)聲過(guò)程其實(shí)是一個(gè)高度復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)過(guò)程,因此語(yǔ)音信號(hào)中包含豐富的非線性現(xiàn)象,比如：次分頻,倍周期分岔,混沌等,對(duì)于它的研究不僅可以應(yīng)用于語(yǔ)音的編碼壓縮以及合成,而且可以揭示語(yǔ)音產(chǎn)生的復(fù)雜的過(guò)程以及規(guī)律。本文通過(guò)兩個(gè)方面來(lái)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行研究,一方面通過(guò)語(yǔ)音信號(hào)的全局建模來(lái)研究語(yǔ)音的全局動(dòng)力學(xué)特性,另一方面通過(guò)現(xiàn)有的聲帶模型以及神經(jīng)模型來(lái)進(jìn)一步研究語(yǔ)音的全局動(dòng)力學(xué)特性,以此揭示語(yǔ)音產(chǎn)生的復(fù)雜的過(guò)程。本文利用項(xiàng)序重排法來(lái)優(yōu)化基于徑向基函數(shù)的全局模型,并且通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證了該方法的有效性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)項(xiàng)序重排法不僅有效地提高了全局模型的預(yù)測(cè)性能,而且顯著地降低了全局模型的貝葉斯信息準(zhǔn)則的值。在應(yīng)用到語(yǔ)音信號(hào)的全局建模時(shí),發(fā)現(xiàn)優(yōu)化過(guò)的全局模型能夠更好地捕獲語(yǔ)音信號(hào)中的可預(yù)測(cè)成分,同時(shí)使得殘差信號(hào)更加接近白噪聲,因而有可能應(yīng)用到語(yǔ)音信號(hào)的壓縮編碼以及合成。在聲帶模型和神經(jīng)模型的基礎(chǔ)上,建立了語(yǔ)音信號(hào)的全局模型。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,通過(guò)測(cè)量獲得語(yǔ)音信號(hào)后,分別經(jīng)過(guò)聲帶模型反演以及神經(jīng)模型反演,得到語(yǔ)音產(chǎn)生的神經(jīng)激勵(lì)信號(hào),最終可以獲得激發(fā)語(yǔ)音的神經(jīng)激勵(lì)。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),有可能通過(guò)簡(jiǎn)單的神經(jīng)激勵(lì)獲得復(fù)雜的語(yǔ)音信號(hào)。本文通過(guò)兩個(gè)方面對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行研究,進(jìn)一步揭示了語(yǔ)音產(chǎn)生的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)過(guò)程。
【關(guān)鍵詞】：全局建模 項(xiàng)序重排法 聲帶模型 神經(jīng)模型
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 語(yǔ)音信號(hào)的全局建模以及全局模型的簡(jiǎn)介9-10
• 1.2 語(yǔ)音信號(hào)的全局建模以及全局模型的進(jìn)展10-12
• 1.3 本文研究工作和內(nèi)容安排12-14
• 第二章 語(yǔ)音信號(hào)的全局建模14-33
• 2.1 引言14-16
• 2.2 基于徑向基函數(shù)的全局建模16-20
• 2.2.1 基于徑向基函數(shù)的全局模型16
• 2.2.2 項(xiàng)序重排法16-19
• 2.2.3 模型的性能的衡量19-20
• 2.3 仿真以及實(shí)驗(yàn)20-32
• 2.4 小結(jié)與討論32-33
• 第三章 語(yǔ)音信號(hào)的全局動(dòng)力學(xué)模型33-52
• 3.1 引言33-35
• 3.2 理論與模型35-44
• 3.2.1 神經(jīng)模型35-37
• 3.2.2 聲帶模型37-39
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程39-44
• 3.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果44-51
• 3.4 小結(jié)與討論51-52
• 第四章 總結(jié)與展望52-54
• 4.1 本文工作總結(jié)52
• 4.2 展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表和待發(fā)表論文58-59
• 致謝59-60

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本文編號(hào)：714074