| CONTENTS | 第7-10页 |
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 直升机在现代战争中的地位与作用 | 第13-14页 |
| 1.2 直升机声音检测识别 | 第14-15页 |
| 1.3 语音识别 | 第15-16页 |
| 1.4 国内外语音识别的现状与发展趋势 | 第16页 |
| 1.5 本文研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 语音识别基本原理与技术 | 第18-34页 |
| 2.1 语音的发声机理与模型 | 第18-20页 |
| 2.1.1 语音信号的发声机理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 语音信号的产生模型 | 第19-20页 |
| 2.2 语音识别基本理论 | 第20-21页 |
| 2.3 特征提取 | 第21-24页 |
| 2.3.1 预处理 | 第21-24页 |
| 2.3.2 特征参数提取 | 第24页 |
| 2.4 常用的特征参数 | 第24-29页 |
| 2.4.1 LPC倒谱(LPCC) | 第24-27页 |
| 2.4.2 MEL倒谱系数(MFCC) | 第27-29页 |
| 2.5 模式匹配 | 第29-33页 |
| 2.5.1 动态时间规整(DTW) | 第29-30页 |
| 2.5.2 矢量量化(VQ) | 第30页 |
| 2.5.3 隐马尔可夫模型(HMM) | 第30-31页 |
| 2.5.4 人工神经网络(ANN) | 第31-33页 |
| 2.5.5 高斯混合模型(GMM) | 第33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 矢量量化技术 | 第34-41页 |
| 3.1 矢量量化的基本原理 | 第34-35页 |
| 3.2 失真测度 | 第35-36页 |
| 3.3 矢量量化量化器和码本的设计 | 第36-39页 |
| 3.3.1 最佳设计的两个条件 | 第36-37页 |
| 3.3.2 LBG算法 | 第37-38页 |
| 3.3.3 初始码本的生成 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 GA-LBG：基于经典遗传算法对VQ的改进 | 第41-49页 |
| 4.1 经典遗传算法 | 第41-46页 |
| 4.1.1 基本操作 | 第42-45页 |
| 4.1.2 遗传算法的基本步骤 | 第45-46页 |
| 4.2 GA-LBG的基本原理 | 第46-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 QGA-LBG-基于量子遗传算法对VQ的改进 | 第49-62页 |
| 5.1 量子遗传算法 | 第49-54页 |
| 5.1.1 量子比特编码 | 第50页 |
| 5.1.2 量子交叉操作 | 第50-51页 |
| 5.1.3 量子旋转门 | 第51-53页 |
| 5.1.4 量子遗传算法流程 | 第53-54页 |
| 5.2 QGA-LBG的基本原理 | 第54-56页 |
| 5.2.1 编码方案及种群的初始化 | 第54页 |
| 5.2.2 适应度函数 | 第54-55页 |
| 5.2.3 基本操作 | 第55页 |
| 5.2.4 算法步骤 | 第55-56页 |
| 5.3 实验及结果分析 | 第56-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-63页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及申请专利 | 第69-70页 |
| 附表 | 第70页 |