非特定人语音识别关键技术研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·课题背景、目的和意义 | 第13-14页 |
| ·发展历史、国内外研究现状及未来发展趋势 | 第14-17页 |
| ·语音识别发展历史和国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·语音识别未来发展趋势 | 第16-17页 |
| ·语音识别系统概述 | 第17-19页 |
| ·语音识别系统的组成 | 第17-18页 |
| ·语音识别系统的分类 | 第18-19页 |
| ·论文主要研究内容及创新点 | 第19-20页 |
| ·论文结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 语音信号的端点检测 | 第22-36页 |
| ·语音信号产生的数字模型和预处理 | 第22-25页 |
| ·语音信号产生的数字模型 | 第22-24页 |
| ·语音信号的预处理 | 第24-25页 |
| ·传统的语音信号端点检测算法 | 第25-30页 |
| ·短时能量法或短时平均幅度法 | 第26-28页 |
| ·双门限比较法 | 第28-29页 |
| ·短时能零积法 | 第29-30页 |
| ·短时能零差分端点检测算法 | 第30-33页 |
| ·短时能零差分法的原理依据 | 第30-31页 |
| ·短时能零差分法的实现步骤 | 第31-33页 |
| ·短时能零差分法的分析 | 第33页 |
| ·实验仿真结果与分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 语音特征参数 | 第36-47页 |
| ·线性预测倒谱系数 | 第37-39页 |
| ·线性预测分析 | 第37-38页 |
| ·线性预测倒谱 | 第38-39页 |
| ·MFCC 系数 | 第39-42页 |
| ·Mel 频率 | 第40-41页 |
| ·MFCC 提取过程 | 第41-42页 |
| ·IMFCC 参数 | 第42-45页 |
| ·实验仿真结果与分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 语音识别模型训练和匹配方法 | 第47-75页 |
| ·DTW 在语音识别系统中应用 | 第47-50页 |
| ·DTW 的基本原理 | 第47-50页 |
| ·DTW 算法步骤 | 第50页 |
| ·HMM 模型在语音识别系统中应用 | 第50-65页 |
| ·HMM 模型的理论基础 | 第51-54页 |
| ·HMM 模型的基本算法 | 第54-60页 |
| ·HMM 模型的实现 | 第60-63页 |
| ·HMM 模型的改进 | 第63-64页 |
| ·实验仿真结果分析 | 第64-65页 |
| ·语音识别系统实验仿真 | 第65-74页 |
| ·语音库的建立 | 第65-66页 |
| ·语音识别系统仿真平台 | 第66-71页 |
| ·系统仿真结果 | 第71-73页 |
| ·仿真系统性能分析 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 双模态语音识别 | 第75-80页 |
| ·特征参数提取 | 第75-76页 |
| ·音频特征提取 | 第75-76页 |
| ·视频特征提取 | 第76页 |
| ·训练识别模型建立 | 第76-79页 |
| ·音视频特征的融合策略 | 第76-77页 |
| ·双模态模型建立 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 结束语 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第87页 |
