| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-11页 |
| ·本论文的研究工作 | 第11-13页 |
| 第二章 语音识别基本原理与技术 | 第13-23页 |
| ·特定人的语音识别 | 第13-14页 |
| ·信号预处理 | 第14-18页 |
| ·抗混叠滤波 | 第14-15页 |
| ·语音信号预加重 | 第15页 |
| ·语音信号加窗分帧 | 第15-17页 |
| ·端点检测 | 第17-18页 |
| ·语音信号的特征提取 | 第18-20页 |
| ·线性预测系数(LPC) | 第18页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC) | 第18-19页 |
| ·美尔频率倒谱系数(MFCC) | 第19-20页 |
| ·语音建模及其匹配规则 | 第20-22页 |
| ·语音模型的建立 | 第20-21页 |
| ·匹配规则 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 量子计算原理 | 第23-30页 |
| ·量子比特及状态空间表示 | 第23-24页 |
| ·量子计算中的量子力学原理 | 第24-27页 |
| ·态叠加与态纠缠原理 | 第24-25页 |
| ·量子相干与坍缩 | 第25-26页 |
| ·量子不可克隆定理 | 第26-27页 |
| ·量子逻辑门 | 第27页 |
| ·量子计算算法 | 第27-29页 |
| ·Deutsch算法 | 第28页 |
| ·Simon算法 | 第28页 |
| ·Shor算法 | 第28-29页 |
| ·Grover算法 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 量子神经网络模型研究 | 第30-42页 |
| ·概述 | 第30页 |
| ·量子神经网络模型 | 第30-41页 |
| ·多层激励函数量子神经网络模型 | 第30-33页 |
| ·量子跃迁神经网络模型 | 第33-35页 |
| ·量子纠缠神经网络模型 | 第35-38页 |
| ·量子并行自组织映射模型 | 第38-40页 |
| ·多宇宙量子神经网络 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于量子神经网络的特定人语音识别系统设计与实现 | 第42-52页 |
| ·特定人语音识别系统总体结构设计 | 第42页 |
| ·特定人识别系统各模块的实现 | 第42-48页 |
| ·数据库语音信号的采集 | 第42-44页 |
| ·语音信号的预处理 | 第44-46页 |
| ·特征提取 | 第46-47页 |
| ·基于多层激励函数的量子神经网络的特定人语音识别算法 | 第47-48页 |
| ·系统功能 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·实验设计 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·未来的研究方向 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |