稳健语音识别的前端处理研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·稳健语音识别的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·稳健语音识别研究现状 | 第8-9页 |
| ·稳健语音识别的前端处理概述 | 第9-12页 |
| ·本文工作及结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 语音信号预处理及分析 | 第14-17页 |
| ·预处理 | 第14-15页 |
| ·语音信号分析 | 第15-17页 |
| 第三章 端点检测 | 第17-30页 |
| ·基于短时能量和短时平均过零率的端点检测法 | 第17-20页 |
| ·短时能量 | 第17-18页 |
| ·短时平均过零率 | 第18-19页 |
| ·基于短时能量和过零率双门限检测方法 | 第19-20页 |
| ·基于信息熵的端点检测法 | 第20-23页 |
| ·基于谱熵 | 第21-22页 |
| ·基于功率谱熵 | 第22-23页 |
| ·基于频带方差及其改进子带频带方差端点检测算法 | 第23-29页 |
| ·基于频带方差（SV） | 第23-24页 |
| ·基于子带频带方差（SSV） | 第24-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第四章 小波阈值去噪语音增强方法 | 第30-41页 |
| ·小波分析简介 | 第30-33页 |
| ·小波分析思想 | 第30-31页 |
| ·小波变换 | 第31-33页 |
| ·小波阈值去噪方法 | 第33-36页 |
| ·仿生小波阈值去噪法 | 第36-40页 |
| ·仿生小波变换 | 第36-37页 |
| ·阈值去噪实现 | 第37-38页 |
| ·仿真结果与分析 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第五章 语音特征参数提取 | 第41-52页 |
| ·线性预测系数（LPC）分析 | 第41-45页 |
| ·线性预测倒谱系数（LPCC） | 第45-46页 |
| ·梅尔倒谱系数（MFCC） | 第46-49页 |
| ·MFCC 的提取 | 第47-48页 |
| ·差分MFCC 和特征提升 | 第48-49页 |
| ·MFCC 系数与LPCC 系数比较 | 第49页 |
| ·孤立数字识别实验 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文清单 | 第59页 |
