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语音识别中的环境补偿研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-13页
符号说明第13-17页
第一章 绪论第17-26页
   ·语音识别发展历史第17-18页
   ·语音识别原理第18-19页
   ·基本框架第19-22页
     ·声学特征提取第19-20页
     ·隐马尔科夫模型(HMM)第20-21页
     ·声学模型第21页
     ·语言模型第21-22页
     ·解码器第22页
   ·存在的问题第22-23页
     ·说话人因素第23页
     ·周围环境因素第23页
   ·论文的研究意义、工作内容第23-26页
第二章 鲁棒语音识别技术第26-42页
   ·环境鲁棒性处理第26-27页
   ·前端处理技术第27-32页
     ·环境鲁棒性特征第28页
     ·谱减法第28-29页
     ·维纳(Wiener)滤波第29页
     ·基于数据驱动的补偿方法第29-30页
     ·基于统计模型的补偿方法第30-31页
     ·倒谱归一化(CMN)第31-32页
   ·后端处理技术第32-36页
     ·鉴别性训练技术第32页
     ·说话人自适应技术第32-34页
       ·基于变换的方法第32-33页
       ·基于MAP的算法第33-34页
       ·混合方法第34页
     ·环境自适应技术第34-36页
   ·环境模型描述第36-39页
   ·语音污染分析第39-41页
   ·小结第41-42页
第三章 平稳噪声环境下基于 GMM的特征补偿算法第42-63页
   ·引言第42-43页
   ·对数谱域特征概率描述第43-46页
     ·概率假设第43-44页
     ·纯净概率模型获取第44页
     ·含噪语音概率分布第44-46页
   ·倒谱域特征概率描述第46-47页
   ·环境参数估计第47-53页
     ·MAP估计第47-53页
       ·噪声估计(1)第48-50页
       ·噪声估计(2)第50-53页
     ·纯净语音估计第53页
   ·实验第53-62页
     ·基线系统第54-55页
     ·基于 GMM的对数谱补偿与 CMN补偿方法第55-57页
     ·模型训练和补偿对比第57-59页
     ·噪声估计方法对比第59-60页
     ·ML与 MAP噪声估计对比第60-62页
   ·小结第62-63页
第四章 非平稳噪声环境下基于 GMM的特征补偿算法第63-72页
   ·引言第63-64页
   ·噪声参数估计第64-68页
   ·算法步骤第68-69页
   ·实验第69-71页
     ·batch EM与sequential EM比较(MAP)第69-70页
     ·ML估计与 MAP估计比较第70-71页
   ·小结第71-72页
第五章 基于多次解码的声学模型补偿技术第72-91页
   ·引言第72-73页
   ·统计模型描述第73-75页
   ·噪声模型估计第75-79页
     ·估计方法(1)第75-78页
     ·估计方法(2)第78-79页
   ·模型组合第79-83页
   ·声学模型补偿框架第83-84页
   ·实验第84-90页
     ·实验结果第85-87页
     ·模型补偿与特征补偿方法相比第87-89页
     ·ML估计与 MAP估计相比第89-90页
   ·小结第90-91页
第六章 基于多次解码的改进型声学模型补偿技术第91-99页
   ·引言第91-92页
   ·联合补偿静态 HMM倒谱参数第92-94页
   ·实验第94-98页
     ·噪声估计正确性比较第94-96页
     ·解码最佳得分对比第96页
     ·两次解码结果对比第96-97页
     ·声学模型补偿方法对比第97-98页
   ·小结第98-99页
第七章 基于多次解码的混合补偿技术第99-107页
   ·引言第99-100页
   ·环境补偿的三种策略第100-103页
   ·混合补偿第103-104页
   ·实验第104-106页
     ·模拟噪声环境第104-105页
     ·真实噪声环境第105-106页
   ·小结第106-107页
第八章 结论与展望第107-111页
   ·研究工作第107-109页
   ·展望第109-111页
参考文献第111-118页
附录1第118-120页
附录2第120-122页
博士期间发表的论文第122-124页
致谢第124页

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