高维信息几何与语音分析

k_矢量 5.5.1Rn中矢量的线性相关或独立的测试 5.5.2k_平行四边形的k_维体积 5.5.3 k_矢量 5.6 k_单形几何学和三角学 5.6.1 k_单形的k_维体积 5.6.2 Dihedral角 5.6.3 投影定律 5.6.4 余弦定律 5.6.5 正弦定律 5.7 重心坐标 5.7.1Rn的点在重心坐标和直角坐标之间的变换 5.7.2n_单形在重心坐标下的体积及其应用 5.7.3在重心坐标下两点之间的距离 5.7.4 重心、内心和外接球心 5.8 点覆盖 5.8.1 覆盖 5.8.2 覆盖比 5.8.3 局部顶点覆盖 5.8.4 覆盖积 5.9 主元分析法及其高维空间几何意义 5.9.1 主元分析法简介 5.9.2主元分析法的高维空间几何意义 5.10 语音在高维空间中的形态分析 5.10.1语音点在高维空间中的分布概况 5.10.2不同类语音覆盖区的覆盖方法 5.10.3 采用点覆盖方法的优点第6章 基于高维空间覆盖动态搜索方法的非特定人连续数字语音识别 6.1 数字语音分析 6.2 连续数字语音识别的特征提取方法和高维空间分类覆盖区的神经网络构筑 6.2.1构筑神经网络所用样本库的建立 6.2.2构筑神经网络所用样本的特征提取方法 6.2.3 构造特征空间识别覆盖区 6.3 高维空间语音搜索算法及实现 6.3.1被识别的连续语音样本库的建立 6.3.2被识别的连续语音样本的特征提取方法 6.3.3高维空间点覆盖动态搜索识别方法 6.4 实验结果与讨论 6.4.1 本实验的统计结果与讨论 6.4.2与隐马尔可夫模型方法的比较结果及讨论第7章 基于多权值神经网络的语音情感识别及其比较 7.1 情感类型的划分 7.2 语音情感特征的选择和提取 7.3 语音情感识别所用的样本库的建立 7.4 多权值神经网络的构建与识别过程 7.4.1多权值神经网络的构建具体算法描述 7.4.2 多权值神经网络的识别 7.5 实验结果与讨论 7.5.1 本实验的统计结果与讨论 7.5.2 与SVM模型的比较结果 7.6 小结参考文献

全书共三个部分，第一部分是介绍语音分析的常见研究方法，第二部分是高维信息几何基础知识，它主要介绍了高维信息几何的欧氏空间与高维信息几何线性代数基础理论基本算法，第三部分给出了高维信息几何理论及其算法在语音分析中的实际应用，它主要是提出了高维信息几何点覆盖理论及几何分析方法，对连续语音在高维空间中的种种表现形式加以探讨，给出了语音信息映射到高维空间后的分布概况。