语音识别抗噪算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9页 |
| ·语音抗噪的研究历史 | 第9-10页 |
| ·几种语音抗噪方法的研究现状 | 第10-12页 |
| ·谱减法语音抗噪 | 第10-11页 |
| ·小波变换语音抗噪 | 第11页 |
| ·神经网络语音抗噪 | 第11-12页 |
| ·抗噪算法评价标准 | 第12-13页 |
| ·本论文工作 | 第13-14页 |
| 第二章 基于谱减法语音抗噪 | 第14-22页 |
| ·谱减法的基本原理 | 第14-15页 |
| ·一般改进的谱减法 | 第15-17页 |
| ·功率谱修正处理 | 第16页 |
| ·幅度谱平滑 | 第16-17页 |
| ·听觉掩蔽效应的改进型谱减法 | 第17页 |
| ·残余噪声衰减法 | 第17页 |
| ·基于过零率的改进的谱减法 | 第17-19页 |
| ·过零率定义 | 第17-18页 |
| ·基于过零率的改进的谱减法 | 第18-19页 |
| ·计算机仿真实验 | 第19-22页 |
| 第三章 基于小波阈值语音抗噪 | 第22-35页 |
| ·小波变换理论 | 第22-26页 |
| ·傅里叶变换 | 第22-23页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第23-24页 |
| ·一维连续小波变换 | 第24-25页 |
| ·离散小波变换 | 第25-26页 |
| ·小波去噪算法 | 第26-29页 |
| ·小波变换模极大值去噪 | 第26-27页 |
| ·小波变换尺度间相关性的去噪 | 第27-28页 |
| ·小波阈值去噪 | 第28-29页 |
| ·基于短时能量的小波阈值去噪 | 第29-32页 |
| ·短时能量 | 第29-30页 |
| ·阈值函数的选取 | 第30页 |
| ·基于短时能量阈值去噪算法 | 第30-32页 |
| ·计算机仿真实验 | 第32-35页 |
| 第四章 基于神经网络和隐马尔可夫的语音抗噪 | 第35-56页 |
| ·神经网络 | 第35-39页 |
| ·神经元 | 第35-37页 |
| ·神经网络的连接方式 | 第37页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第37-38页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第38-39页 |
| ·BP神经网络的概念及原理 | 第39-40页 |
| ·小波神经网络的原理及设计 | 第40-42页 |
| ·基于隐马尔可夫的语音识别系统 | 第42-51页 |
| ·端点检测 | 第43-44页 |
| ·语音信号特征提取 | 第44-47页 |
| ·隐含马尔可夫模型 | 第47-48页 |
| ·隐含马尔可夫模型的参数 | 第48页 |
| ·隐含马尔可夫模型的三个基本问题 | 第48-51页 |
| ·改进的HMM和小波神经网络识别抗噪系统设计 | 第51-53页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第53-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第66页 |
