汉语孤立字语音识别技术的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·语音识别的基本概念 | 第11-12页 |
| ·语音识别技术的发展历程 | 第12-13页 |
| ·语音识别研究现状和面临的挑战 | 第13-15页 |
| ·论文的研究内容和结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 语音识别的基本原理 | 第16-33页 |
| ·语音信号的产生及数学模型 | 第16-18页 |
| ·语音识别系统的组成及其识别原理 | 第18-19页 |
| ·语音信号的预处理 | 第19-22页 |
| ·语音信号数字化 | 第19页 |
| ·预加重处理 | 第19-20页 |
| ·加窗和分帧处理 | 第20-22页 |
| ·端点检测常用的特征参数 | 第22-26页 |
| ·时域特征参数 | 第23-24页 |
| ·频域特征参数 | 第24-26页 |
| ·特征提取 | 第26-32页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC) | 第27页 |
| ·美尔频率倒谱参数(MFCC) | 第27-32页 |
| ·语音识别方法简介 | 第32-33页 |
| 第3章 基于孤立词的端点检测算法研究 | 第33-48页 |
| ·噪声源和信噪比 | 第33-35页 |
| ·语音端点检测算法及其改进 | 第35-48页 |
| ·基于短时能量和短时过零率的语音端点检测方法 | 第35-36页 |
| ·基于信息熵的语音端点检测方法及其改进算法 | 第36-41页 |
| ·基于改进的子带谱熵的端点检测算法 | 第41-44页 |
| ·基于能量加权的频带方差的端点检测算法 | 第44-48页 |
| 第4章 语音识别算法研究 | 第48-69页 |
| ·动态时间规整(DTW)算法 | 第48-56页 |
| ·DTW算法的匹配原理 | 第48-52页 |
| ·一种改进的高效DTW算法 | 第52-55页 |
| ·DTW模板训练和识别 | 第55-56页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM)在语音识别中的运用 | 第56-69页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第57-58页 |
| ·HMM中的三个基本问题及其解决方案 | 第58-63页 |
| ·HMM在语音识别应用中的具体问题 | 第63-69页 |
| 第5章 仿真实验及结果分析 | 第69-80页 |
| ·实验语音数据库 | 第69-70页 |
| ·端点检测仿真结果分析 | 第70-74页 |
| ·特例分析 | 第70-73页 |
| ·综合对比 | 第73-74页 |
| ·基于CHMM的非特定人语音识别仿真结果分析 | 第74-80页 |
| ·HMM模型的训练 | 第75-78页 |
| ·基于HMM的语音识别 | 第78-80页 |
| 结论与展望 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第87页 |
