| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·语音识别概述 | 第10-12页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·语音识别的发展过程及其现状 | 第10-12页 |
| ·语音识别面临的困难 | 第12页 |
| ·文化算法与RBF网络 | 第12-13页 |
| ·论文完成工作 | 第13-14页 |
| ·本论文的组织 | 第14-16页 |
| 第二章 语音识别的基本原理与技术 | 第16-28页 |
| ·语音识别基本原理 | 第16页 |
| ·语音信号的产生 | 第16-17页 |
| ·语音信号的预处理 | 第17-22页 |
| ·抗混叠滤波与预加重 | 第17-18页 |
| ·分帧加窗处理 | 第18-19页 |
| ·端点检测 | 第19-22页 |
| ·语音信号的特征提取 | 第22-24页 |
| ·过零率与峰值幅度(ZCPA) | 第22-24页 |
| ·孤立词(字)语音识别系统 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-28页 |
| 第三章 径向基神经网络 | 第28-40页 |
| ·人工神经网络介绍 | 第28-32页 |
| ·人工神经元模型 | 第28-29页 |
| ·神经网络结构 | 第29-30页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第30-32页 |
| ·RBF神经网络的原理 | 第32-33页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第33-35页 |
| ·RBF神经网络的学习算法 | 第35-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 文化算法 | 第40-66页 |
| ·文化算法的研究现状 | 第40-41页 |
| ·文化算法的框架 | 第41-44页 |
| ·解决非线性无约束优化问题的文化算法 | 第44-57页 |
| ·种群空间 | 第44页 |
| ·知识空间及其更新 | 第44-48页 |
| ·通信协议 | 第48-51页 |
| ·算法步骤 | 第51页 |
| ·实验仿真 | 第51-57页 |
| ·小生境文化算法 | 第57-65页 |
| ·小生境算法原理 | 第57-59页 |
| ·小生境文化算法 | 第59-62页 |
| ·实验仿真 | 第62-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第五章 文化算法优化RBF神经网络在语音识别系统中的应用 | 第66-72页 |
| ·实验过程 | 第66-68页 |
| ·实验结果及结论 | 第68-70页 |
| ·小结 | 第70-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·全文工作总结 | 第72-73页 |
| ·进一步工作的展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第80页 |