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声明
第一章 引言
1.1 课题的背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文的主要工作及结构
第二章 平台的分析与设计
2.1 平台设计目标
2.2 平台功能分析
2.3 系统组卷
2.4 学习监控
2.4.1 学习时间监控
2.4.2 学习内容监控
2.4.3 学习交互监控
2.4.4 学习效果监控
2.5 口语训练成绩反馈
2.5.1 功能及模块
2.5.2 功能的实现方法
2.6 本章小结
第三章 语音增强
3.1 语音的特性
3.1.1 语音的时域特性
3.1.2 语音的频域特性
3.2 人耳的感知特性
3.3 噪声的特性
3.4 语音增强的算法
3.4.1 基于小波变换的语音增强算法
3.4.2 最小均方误差估计法
3.4.3 改进型MMSE估计法
3.4.4 语音质量的评价
3.5 本章小结
第四章 语音特征参数的分析与提取
4.1 语音特征参数的选择
4.2 有效语音段
4.2.1 有效语音段的分析
4.2.2 有效语音段提取方法
4.3 平均短时能量
4.3.1 平均短时能量的分析
4.3.2 短时能量的提取方法
4.4 短时平均幅度
4.4.1 短时平均幅度的分析
4.4.2 短时平均幅度的提取方法
4.5 基音频率
4.5.1 基音构造的分析
4.5.2 基音频率的提取
4.6 语音信号的共振峰
4.6.1 共振峰构造的分析
4.6.2 共振峰的提取
4.7 MFCC特征
4.7.1 MFCC参数的分析
4.7.2 MFCC参数的提取
4.8 特征参数的贡献度计算
4.9 本章小结
第五章 口语训练成绩的评价
5.1 BP神经网络的客观评价算法
5.1.1 标准BP神经网络
5.1.2 改进BP神经网络
5.1.3 BP神经网络设计与训练
5.2 Elman神经网络的客观评价算法
5.2.1 标准Elman神经网络
5.2.2 改进Elman神经网络
5.2.3 Elman神经网络设计与训练
5.3 实验结果及讨论
5.3.1 不同组特征参数等级识别的比较
5.3.2 BP神经网络评价方法和Elman神经网络评价方法的比较
5.3.3 语音增强前后评价结果的比较
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 本文总结
6.2 展望
参考文献
致 谢
攻读学位期间的研究成果