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智能計算在漢語方言聲調識別中的應用 版權信息
- ISBN：9787513088978
- 條形碼：9787513088978 ; 978-7-5130-8897-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能計算在漢語方言聲調識別中的應用 內容簡介
漢語是一種聲調語言，聲調在辨意中發揮著重要作用，因此聲調的特征研究是漢語方言研究的重要部分。本書介紹了多種智能算法在漢語方言單字調識別中的應用，為漢語方言的語言研究學者提供了新的研究方法和思路。
智能計算在漢語方言聲調識別中的應用 目錄
目錄
第1章語音學與智能計算
1.1 語音學簡介
1.2 現代語音學
1.3 現代語音學與信息技術的結合
1.3.1 語音學在智能領域的應用
1.3.2智能算法在語音學研究領域的應用.
第2章語音信號的分析
2.1語音信 號的聲學基礎
2.1.1聲波
2.1.2聲波的物理量
2.1.3聲音的四要 索
2.2語音生成系統和感知系統
2.2.1語 音的來源
2.2.2語 音的三種聲源
2.2.3語 音產生的聲學原理
2.3語音信號的聲學特征提取
2.3.1時 域和頻域
2.3.3語譜圖
2.3.4梅爾頻率語譜圖與梅爾倒譜系數
2.3.5基頻
第3章漢語聲調的特點.
3.1 聲調、音高與音調
3.2 漢語的聲調
3.3聲調的表示
第4章基于支持向量機的漢語聲調識別
4.1支持向量機簡介
4.2支持向量機算法原理
4.2.1線性支持向量機
4.2.2非線性支持向量機
4.2.3核函數
4.2.4--對一支持向量機
4.3基于支持向 量機的漢語方言聲調分類的實現
4.3.1圖像分類任務
4.3.2特征選擇 與提取
4.3.3基于SVM 算法的漢語方言聲調分類實現.
4.4 總結
第5章基于卷積神經網絡的漢語聲調識別
5.1人工神經網絡簡介
5.1.1人工神經 網絡
5.1.2 神經元
5.1.3神經元的學習算法
5.1.4網絡拓撲
5.1.5 網絡學習算法
5.2 BP神經網絡
5.3 卷積神經網絡
5.3.1卷積神經網絡簡介
5.3.2卷積神經網絡圖像識別原理
5.3.2卷積神經網絡模型的建立
5.4 基于卷積神經網絡的語譜圖分類實現
5.4.1數據描述
5.4.2實驗步驟
5.4.3實驗結果
5.5 總結
第6章基于深度學 習的漢語聲調識別
6.1深度學習方法
6.2 深度神經網絡模型
6.2.1 AlexNet 模型
6.2.2 VGGNet 模型
6.2.3 GoogLeNet 模型
6.3.4 ResNet模型
6.3基于深度學習的漢語方言聲調分類的實現
6.3.1數據來源及數據特征
6.3.2實驗步驟
6.3.3實 驗結果分析
6.3.4結論
6.4 總結
第7章基于生物計算的漢語聲調識別
7.1生 物計算簡介
7.2脈沖神經膜系統原理
7.2.1脈沖神經膜系統的基本概念
7.2.2脈 沖神經膜系統的分類
7.2.3脈 沖神經膜系統的形式化定義
7.3 門限脈沖神經膜系統模型
7.3.1 定義
7.3.2 網絡模型
7.4 基于GSNP系統的漢語方言聲調分類的實現
7.5.1實 驗參數的討論
7.5.4 不同模型的比較
7.6 總結
第8章漢語聲調的無監督聚類
8.1聚類算法簡介
8.2基于特征提取的漢語聲調聚類
8.2.1圖像的 主成分分析
8.2.2圖像 的神經網絡
8.3聚類 有效性評價
8.3.1內部有 效性指標
8.3.2外部有 效性指標
8.4基于K-means算法的漢語聲調聚類
8.4.1 K-means 算法的原理
8.4.2相似性度量方式
8.4.3 K-means 算法流程
8.4.4 K-means 算法的優缺點及算法復雜度
8.4.5 SciPy聚類包
8.4.6 K 值的選取方法.
8.4.7基于K-means算法的漢語方言聲調聚類的實現
8.5基于層次聚 類算法的漢語聲調聚類
8.5.1層次 聚類算法原理
8.5.2凝聚 和分裂層次聚類
8.5.3簇間距離度量方法
8.5.4層次聚 類的優缺點
8.5.5基于*小距離的層次聚類算法的基本思想
8.5.6基于層次 聚類的語譜圖的聚類實現
8.6 基于譜聚類的漢語聲調聚類
8.6.1譜聚類基 本原理
8.6.2譜聚類算法流程
8.6.3 sklearn 庫中的譜聚類使用
8.6.4基于譜聚類的漢語方言聲調聚類的實現
8.7 總結
參考文獻.
第1章語音學與智能計算
1.1 語音學簡介
1.2 現代語音學
1.3 現代語音學與信息技術的結合
1.3.1 語音學在智能領域的應用
1.3.2智能算法在語音學研究領域的應用.
第2章語音信號的分析
2.1語音信 號的聲學基礎
2.1.1聲波
2.1.2聲波的物理量
2.1.3聲音的四要 索
2.2語音生成系統和感知系統
2.2.1語 音的來源
2.2.2語 音的三種聲源
2.2.3語 音產生的聲學原理
2.3語音信號的聲學特征提取
2.3.1時 域和頻域
2.3.3語譜圖
2.3.4梅爾頻率語譜圖與梅爾倒譜系數
2.3.5基頻
第3章漢語聲調的特點.
3.1 聲調、音高與音調
3.2 漢語的聲調
3.3聲調的表示
第4章基于支持向量機的漢語聲調識別
4.1支持向量機簡介
4.2支持向量機算法原理
4.2.1線性支持向量機
4.2.2非線性支持向量機
4.2.3核函數
4.2.4--對一支持向量機
4.3基于支持向 量機的漢語方言聲調分類的實現
4.3.1圖像分類任務
4.3.2特征選擇 與提取
4.3.3基于SVM 算法的漢語方言聲調分類實現.
4.4 總結
第5章基于卷積神經網絡的漢語聲調識別
5.1人工神經網絡簡介
5.1.1人工神經 網絡
5.1.2 神經元
5.1.3神經元的學習算法
5.1.4網絡拓撲
5.1.5 網絡學習算法
5.2 BP神經網絡
5.3 卷積神經網絡
5.3.1卷積神經網絡簡介
5.3.2卷積神經網絡圖像識別原理
5.3.2卷積神經網絡模型的建立
5.4 基于卷積神經網絡的語譜圖分類實現
5.4.1數據描述
5.4.2實驗步驟
5.4.3實驗結果
5.5 總結
第6章基于深度學 習的漢語聲調識別
6.1深度學習方法
6.2 深度神經網絡模型
6.2.1 AlexNet 模型
6.2.2 VGGNet 模型
6.2.3 GoogLeNet 模型
6.3.4 ResNet模型
6.3基于深度學習的漢語方言聲調分類的實現
6.3.1數據來源及數據特征
6.3.2實驗步驟
6.3.3實 驗結果分析
6.3.4結論
6.4 總結
第7章基于生物計算的漢語聲調識別
7.1生 物計算簡介
7.2脈沖神經膜系統原理
7.2.1脈沖神經膜系統的基本概念
7.2.2脈 沖神經膜系統的分類
7.2.3脈 沖神經膜系統的形式化定義
7.3 門限脈沖神經膜系統模型
7.3.1 定義
7.3.2 網絡模型
7.4 基于GSNP系統的漢語方言聲調分類的實現
7.5.1實 驗參數的討論
7.5.4 不同模型的比較
7.6 總結
第8章漢語聲調的無監督聚類
8.1聚類算法簡介
8.2基于特征提取的漢語聲調聚類
8.2.1圖像的 主成分分析
8.2.2圖像 的神經網絡
8.3聚類 有效性評價
8.3.1內部有 效性指標
8.3.2外部有 效性指標
8.4基于K-means算法的漢語聲調聚類
8.4.1 K-means 算法的原理
8.4.2相似性度量方式
8.4.3 K-means 算法流程
8.4.4 K-means 算法的優缺點及算法復雜度
8.4.5 SciPy聚類包
8.4.6 K 值的選取方法.
8.4.7基于K-means算法的漢語方言聲調聚類的實現
8.5基于層次聚 類算法的漢語聲調聚類
8.5.1層次 聚類算法原理
8.5.2凝聚 和分裂層次聚類
8.5.3簇間距離度量方法
8.5.4層次聚 類的優缺點
8.5.5基于*小距離的層次聚類算法的基本思想
8.5.6基于層次 聚類的語譜圖的聚類實現
8.6 基于譜聚類的漢語聲調聚類
8.6.1譜聚類基 本原理
8.6.2譜聚類算法流程
8.6.3 sklearn 庫中的譜聚類使用
8.6.4基于譜聚類的漢語方言聲調聚類的實現
8.7 總結
參考文獻.
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智能計算在漢語方言聲調識別中的應用 作者簡介
張鴻雁，女，博士，山東師范大學商學院信息管理系講師。曾在北京大學信息科學與技術學院訪學。主要研究方向為計算智能、生物計算、數據挖掘和信息管理等。多篇學術論文被SCI、EI收錄，曾承擔山東省自然科學基金和教*部人文社科一般項目各1項。
薛潔，女，博士，山東師范大學商學院信息管理系副教授，博士生導師，山東師范大學東岳學者。主要從事新型生物啟發式計算模型、人工智能算法的研究及其在醫學圖像處理中的應用，特別是針對腦腫瘤、眼底病變、胰腺癌的臨床問題研究。以第一作者、通訊作者在相關刊物發表SCI論文35篇，主持國家自然科學基金3項，山東省重大創新工程課題1項，山東省自然科學基金1項，中國博士后面上項目1項。
劉希玉，男，博士，山東師范大學商學院信息管理系教授，博士生導師。主要從事信息管理與電子商務、計算智能、非線性分析和計算機輔助創新設計方面的應用研究。主持和完成包括3項國家自然科學基金項目在內的國家級省部級項目10余項，發表SCI、EI論文150余篇。張鴻雁，女，博士，山東師范大學商學院信息管理系講師。曾在北京大學信息科學與技術學院訪學。主要研究方向為計算智能、生物計算、數據挖掘和信息管理等。多篇學術論文被SCI、EI收錄，曾承擔山東省自然科學基金和教*部人文社科一般項目各1項。
薛潔，女，博士，山東師范大學商學院信息管理系副教授，博士生導師，山東師范大學東岳學者。主要從事新型生物啟發式計算模型、人工智能算法的研究及其在醫學圖像處理中的應用，特別是針對腦腫瘤、眼底病變、胰腺癌的臨床問題研究。以第一作者、通訊作者在相關刊物發表SCI論文35篇，主持國家自然科學基金3項，山東省重大創新工程課題1項，山東省自然科學基金1項，中國博士后面上項目1項。
劉希玉，男，博士，山東師范大學商學院信息管理系教授，博士生導師。主要從事信息管理與電子商務、計算智能、非線性分析和計算機輔助創新設計方面的應用研究。主持和完成包括3項國家自然科學基金項目在內的國家級省部級項目10余項，發表SCI、EI論文150余篇。
邵燕梅，女，漢語言文字學博士，山東師范大學文學院教授，博士生導師。研究方向為漢語方言學、詞匯學與詞典學，主要致力于社會方言和地域方言及相關研究。主持國家社科基金后期資助項目1項、中國語言資源保護工程專項任務4項、省部級重點課題2項及其他省部級、市廳級課題多項。出版《郯城方言志》《沂南方言志》《費縣方言志》《現代漢語隱語研究》等著作，在《方言》《語言研究》《語文研究》《南開語言學刊》等刊物上發表多篇論文。
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