小波去噪在语音识别预处理中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 语音识别及其预处理 | 第11-14页 |
| 1.2.1 语音识别原理及系统组成 | 第11-13页 |
| 1.2.2 语音识别预处理和信号去噪 | 第13-14页 |
| 1.3 语音去噪的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要内容与结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 小波分析的基本理论 | 第17-26页 |
| 2.1 傅里叶变换与短时傅里叶变换 | 第17-19页 |
| 2.1.1 傅里叶变换 | 第17-18页 |
| 2.1.2 短时傅里叶变换 | 第18-19页 |
| 2.2 小波变换 | 第19-23页 |
| 2.2.1 连续小波变换 | 第19-21页 |
| 2.2.2 离散小波变换 | 第21-22页 |
| 2.2.3 离散小波变换的Mallat 快速算法 | 第22-23页 |
| 2.3 常用小波基函数简介 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于小波分析的语音信号去噪研究 | 第26-39页 |
| 3.1 小波去噪的基本原理 | 第26-27页 |
| 3.2 小波去噪的常见方法 | 第27-31页 |
| 3.2.1 模极大值去噪法 | 第27-29页 |
| 3.2.2 基于小波变换尺度间相关性去噪法 | 第29页 |
| 3.2.3 小波阈值去噪法 | 第29-30页 |
| 3.2.4 平移不变量法 | 第30-31页 |
| 3.3 小波阈值去噪方法研究 | 第31-38页 |
| 3.3.1 小波阈值去噪法的基本原理 | 第31-32页 |
| 3.3.2 小波基和分解层数的选择 | 第32-34页 |
| 3.3.3 阈值函数的选择 | 第34-36页 |
| 3.3.4 阈值选取规则研究 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 一种基于分解尺度的改进阈值函数及其应用 | 第39-57页 |
| 4.1 软硬阈值函数及其改进方法分析 | 第39-42页 |
| 4.2 基于分解尺度的改进阈值函数 | 第42-44页 |
| 4.3 实验仿真 | 第44-56页 |
| 4.3.1 实验的基本思路 | 第44-46页 |
| 4.3.2 常见测试信号的去噪实验 | 第46-49页 |
| 4.3.3 语音信号去噪实验 | 第49-52页 |
| 4.3.4 改进函数在语音识别系统中的实际应用 | 第52-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 主要结论 | 第57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第63-65页 |
