非特定人孤立词语音识别系统若干关键技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 致谢 | 第6-11页 |
| 第1章 概论 | 第11-17页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第11页 |
| ·语音识别简介 | 第11-15页 |
| ·语音识别的分类 | 第11-12页 |
| ·孤立词语音识别研究的历史与现状 | 第12-14页 |
| ·语音识别的难点和所面临的挑战 | 第14-15页 |
| ·本文所作的工作 | 第15页 |
| ·本文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 语音识别概述 | 第17-23页 |
| ·语音信号的声学原理 | 第17-20页 |
| ·语音的声学分析 | 第17-18页 |
| ·语音信号的特性 | 第18页 |
| ·语音的产生 | 第18-20页 |
| ·非特定人小词汇量孤立词语音识别方法概述 | 第20-23页 |
| ·语音识别系统构成 | 第20页 |
| ·识别方法简介 | 第20-23页 |
| 第3章 孤立词语音识别算法 | 第23-49页 |
| ·端点检测 | 第23-24页 |
| ·端点检测的短时能量法 | 第23页 |
| ·端点检测的短时过零率法 | 第23-24页 |
| ·端点检测的能量积法 | 第24页 |
| ·特征参数提取 | 第24-31页 |
| ·线性预测 | 第24-26页 |
| ·倒谱系数 | 第26-27页 |
| ·Mel特征参数 | 第27-29页 |
| ·提高MFCC识别率的几种方法 | 第29-31页 |
| ·矢量量化技术 | 第31-35页 |
| ·概述 | 第31-32页 |
| ·量化器和码本的设计 | 第32-35页 |
| ·语音识别算法 | 第35-49页 |
| ·动态时间规整算法(DTW) | 第35-38页 |
| ·VQ/HMM算法 | 第38-45页 |
| ·HMM和DTW的语音识别性能比较 | 第45-49页 |
| 第4章 语音识别算法的改进 | 第49-65页 |
| ·端点检测方法的改进 | 第49-54页 |
| ·以过零率ZCR及能量E为特征的起止点算法 | 第49-50页 |
| ·一些改进及相应起止点识别结果 | 第50-54页 |
| ·MFCC各阶参数的作用 | 第54-59页 |
| ·HMM模板的改进 | 第59-65页 |
| ·用VQ方法判别说话人性别 | 第60-61页 |
| ·用HMM方法判别说话人性别 | 第61-65页 |
| 第5章 语音识别系统实现及实验分析 | 第65-79页 |
| ·系统实现的几个问题 | 第65-67页 |
| ·MFCC参数定点化的实现 | 第65-67页 |
| ·实时的硬件数据处理 | 第67页 |
| ·语音识别系统的实现 | 第67-73页 |
| ·语音识别的总体框图 | 第67-68页 |
| ·预处理 | 第68-69页 |
| ·端点检测 | 第69-70页 |
| ·特征提取 | 第70-71页 |
| ·HMM模型及参数的选择 | 第71-72页 |
| ·矢量量化 | 第72页 |
| ·HMM训练 | 第72页 |
| ·识别的实验分析 | 第72-73页 |
| ·实验结果 | 第73-79页 |
| ·实验环境与平台介绍 | 第73-74页 |
| ·实验内容、数据与相应分析 | 第74-79页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第84页 |
