| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究的意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第7-9页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第9-10页 |
| ·论文结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 语音识别的基本理论 | 第11-21页 |
| ·语音识别的原理 | 第11页 |
| ·语音信号的特征提取 | 第11-13页 |
| ·特征提取的准则及常用特征 | 第11-12页 |
| ·提取LPCC 与MFC 流程 | 第12-13页 |
| ·主要的模式匹配方法 | 第13-17页 |
| ·动态时间规整 | 第13-15页 |
| ·支持向量机原理 | 第15-17页 |
| ·流形学习的基本概念 | 第17-18页 |
| ·传统的数据降维方法 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 对MFCC 进行GMM 聚类的汉语数字降维与语音识别 | 第21-29页 |
| ·最大期望算法 | 第21页 |
| ·基于EM 算法的GMM 聚类模型 | 第21-23页 |
| ·对MFCC 进行GMM 聚类的算法实现 | 第23-25页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第四章 基于流形学习特征提取的汉语数字语音降维与识别方法 | 第29-37页 |
| ·局部线性嵌入算法 | 第29-30页 |
| ·基于局部线性嵌入算法进行特征提取的汉语数字识别算法实现 | 第30-31页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第31-35页 |
| ·选取LLE 算法参数 | 第31-33页 |
| ·基于LLE 算法的汉语数字语音的特征提取 | 第33-34页 |
| ·基于LLE 算法提取的特征数据与MFCC 的比较 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第五章 基于遗传算法数据降维的汉语数字语音降维与识别 | 第37-45页 |
| ·遗传算法 | 第37页 |
| ·基于遗传算法数据降维的汉语数字识别算法 | 第37-39页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·全文内容总结 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第53页 |
