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语音变化分析及其在孤立词识别中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第1章 绪论第12-20页
   ·课题背景与研究意义第12-13页
   ·孤立词识别介绍第13-14页
   ·语音变化第14-16页
   ·实用语音识别技术研究现状第16-18页
     ·特征域第16-17页
     ·模型域第17页
     ·得分域第17页
     ·其他方法第17-18页
   ·本文研究内容和组织结构第18-19页
   ·本章小结第19-20页
第2章 实验语料库第20-23页
   ·汉语普通话情感语料库 MASC第20-21页
   ·汉语孤立词库 MIWAC第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 语音变化分析第23-46页
   ·分析特征的选择第23-27页
     ·基音频率第23-24页
     ·能量第24页
     ·共振峰第24-25页
     ·梅尔倒谱系数第25-26页
     ·特征统计方法第26-27页
   ·特征层语音变化分析结果第27-39页
     ·基音频率分析结果第27-28页
     ·能量分析结果第28-29页
     ·共振峰分析结果第29-32页
     ·MFCC分析结果第32-39页
   ·模型层语音变化分析第39-42页
     ·Kullback-Leibler散度第39-40页
     ·Fisher F-ratio第40页
     ·语音变化下模型差异第40-41页
     ·通道特性影响下模型分析结果第41页
     ·说话人情感影响下模型分析结果第41-42页
   ·得分层语音变化分析第42-45页
     ·通道特性影响下的得分分析结果第43-44页
     ·说话人情感影响下的得分分析结果第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第4章 鲁棒孤立词识别技术研究第46-68页
   ·基于 DTW的孤立词识别方法概述第46-47页
   ·基于 HMM的孤立词识别方法概述第47-48页
   ·基频包络在模板方法中的应用第48-52页
     ·算法基本思想第48-49页
     ·基频修正算法第49-51页
     ·实验及结果分析第51-52页
   ·基于聚类选择模板的孤立词识别方法第52-59页
     ·模板选择算法第52-53页
     ·特征统计量的选取第53-55页
     ·实验及结果分析第55-59页
   ·通用向量方法第59-62页
     ·算法基本思想及流程第60-61页
     ·实验及结果分析第61-62页
   ·对通道变化鲁棒的 HMM孤立词识别方法第62-67页
     ·倒谱均值减(CMS)第63页
     ·得分规整第63-64页
     ·CMS相关实验及结果分析第64-66页
     ·得分规整的相关实验及结果分析第66-67页
   ·本章小结第67-68页
第5章 系统应用第68-76页
   ·基于移动媒体的信息检索系统第68-73页
     ·韵河第69-71页
     ·基于移动媒体的信息检索系统的实现第71-73页
   ·在多模态通用遥控器GeeAir中的应用第73-75页
   ·本章小结第75-76页
第6章 总结与展望第76-78页
参考文献第78-82页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第82-83页
致谢第83页

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