DIVA模型中定时和预测功能的研究

发布时间：2017-08-31 07:41

  本文关键词：DIVA模型中定时和预测功能的研究

  更多相关文章： DIVA模型 小脑 定时 分层状态反馈控制模型 感兴趣区域

【摘要】：在神经解剖学和神经心理学层次上仿真和描述大脑和小脑中语音生成和理解相关区域的功能，这是近年来人工语音合成系统所追求的主要思想。围绕这样的主题思想，多年来许多学者在语音生成和获取计算模型的研究和探讨方面做出了巨大努力，并获得了丰硕的成果。其中最突出的是波斯顿大学语音实验室的冈瑟教授（Frank H. Guenther）及其团队研究的DIVA(Directions Into Velocities of Articulators)模型。它是一种可以描述语音获取与生成相关的处理过程，，并可以通过控制一个模拟的声道生成单词、音节或音素的神经网络模型。 首先，本文对DIVA模型的发展过程及研究现状进行了介绍，然后详细介绍了DIVA模型的相关理论，其中包括DIVA模型的基本概念、组成结构以及模型的学习阶段和模拟阶段。 其次，文章引入了感兴趣区域(Region of interest, ROI)的概念，分别对语音相关的大脑皮层、剩余大脑皮层和小脑皮层的感兴趣区域做了详细的介绍。 然后，文章针对DIVA模型小脑定时功能的问题，在分析DIVA模型前馈控制子系统的基础上，利用RSL小脑模型对DIVA模型前馈控制子系统中的小脑定时功能进行了修改。通过仿真实验说明了修改后的DIVA模型的精确度确实能得到提高。 最后，本文在分析并介绍分层反馈控制模型的基础上，比较了分层反馈控制模型和DIVA模型，并利用分层反馈控制模型对DIVA模型进行了修改，并进行了仿真实验，实验结果表明将分层反馈控制模型应用到DIVA模型中可以有效地提升发音过程中预测的准确性，从而降低发音过程中的误差。 本文所做的研究在于提高DIVA模型的精确度和准确性，对促进神经心理学及神经解剖学的发展、今后对医疗设备的研发等方面都具有积极的意义。
【关键词】：DIVA模型 小脑 定时 分层状态反馈控制模型 感兴趣区域
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R318
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目录6-7
• 专用术语注释表7-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 课题的研究背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 DIVA 模型的研究现状10-11
• 1.2.2 运动控制中小脑作用的研究现状11
• 1.2.3 状态反馈控制模型的研究现状11-12
• 1.3 本文研究内容及论文结构12-14
• 1.3.1 本文研究内容12
• 1.3.2 论文结构12-14
• 第二章 DIVA 模型综述14-20
• 2.1 DIVA 模型基本概念14
• 2.2 DIVA 模型早期版本结构14-17
• 2.2.1 前馈控制子系统15-16
• 2.2.2 反馈控制子系统16-17
• 2.3 DIVA 模型新版本结构17-19
• 2.3.1 咿呀学语阶段17-18
• 2.3.2 模仿阶段18-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第三章 感兴趣区域（ROI）分析的研究20-27
• 3.1 感兴趣区域分析的研究20-21
• 3.2 语音相关皮层感兴趣区域21-23
• 3.3 剩余皮层感兴趣区域23-24
• 3.4 小脑感兴趣区域24-26
• 3.5 本章小结26-27
• 第四章 基于 RSL 模型的小脑定时功能的研究27-36
• 4.1 RSL 模型及其数学表述27-31
• 4.2 将 RSL 小脑模型应用到 DIVA 模型31-32
• 4.3 实验32-35
• 4.4 本章小结35-36
• 第五章 基于分层状态反馈控制模型的预测功能的研究36-46
• 5.1 分层状态反馈控制模型36-38
• 5.2 分层状态反馈控制模型与 DIVA 模型的比较38-39
• 5.3 预测功能的研究39-41
• 5.4 实验41-45
• 5.5 本章小结45-46
• 第六章 总结与展望46-47
• 6.1 总结46
• 6.2 展望46-47
• 参考文献47-50
• 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文50-51
• 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目51-52
• 致谢52

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本文编号：764336