基于小词汇量孤立词语音识别系统的研究与设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·语音识别系统的研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·语音识别技术的发展史及研究现状 | 第10-12页 |
| ·本论文所要完成的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 语音识别系统的分析 | 第14-25页 |
| ·语音识别的原理 | 第14-15页 |
| ·语音信号的预处理 | 第15-17页 |
| ·增益控制、预滤波、A/D转换 | 第15页 |
| ·预加重 | 第15-16页 |
| ·加窗 | 第16-17页 |
| ·语音信号的时域特征 | 第17-19页 |
| ·短时平均能量 | 第17-18页 |
| ·短时平均过零率 | 第18-19页 |
| ·语音信号的频域特征 | 第19-20页 |
| ·模式识别 | 第20-23页 |
| ·动态时间规整(DTW)技术 | 第21页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM)技术 | 第21-22页 |
| ·矢量量化(VQ)技术 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络(ANN)技术 | 第23页 |
| ·混合型模式识别技术 | 第23页 |
| ·小结 | 第23-25页 |
| 第三章 语音识别系统的设计与实现 | 第25-50页 |
| ·本系统的主要结构 | 第25页 |
| ·语音端点检测的实现 | 第25-27页 |
| ·特征参数提取的实现 | 第27-35页 |
| ·特征参数LPC的提取 | 第28-31页 |
| ·特征参数LPCC的提取 | 第31-32页 |
| ·特征参数MFCC的提取 | 第32-34页 |
| ·仿真结果及分析 | 第34-35页 |
| ·基于HMM模型语音识别方法的实现 | 第35-49页 |
| ·隐马尔可夫(HMM)的基本思想 | 第36-38页 |
| ·隐马尔可夫(HMM)的执行过程 | 第38-40页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM)的三个基本问题 | 第40页 |
| ·前向-后向算法 | 第40-45页 |
| ·Viterbi算法 | 第45-46页 |
| ·第三个问题:参数估计问题 | 第46-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录 | 第54-59页 |
| 攻读硕士学位期间所发表文献 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
