| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号说明 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-29页 |
| ·语音识别的学科背景和发展概况 | 第12-16页 |
| ·国外语音识别的发展概况 | 第12-14页 |
| ·国内语音识别的发展概况 | 第14-16页 |
| ·语音识别系统 | 第16-21页 |
| ·语音识别系统的分类 | 第16-19页 |
| ·语音识别系统的结构 | 第19-21页 |
| ·语音识别面临的难点和发展趋势 | 第21-24页 |
| ·语音识别的难点 | 第21-23页 |
| ·发展趋势 | 第23-24页 |
| ·本论文的选题依据和意义 | 第24-27页 |
| ·本文采用的方法 | 第24-26页 |
| ·本文所研究的内容 | 第26-27页 |
| ·课题的创新点 | 第27页 |
| ·本文的内容及结构 | 第27-29页 |
| 第二章 语音识别中的隐马尔可夫模型理论及高维空间理论 | 第29-51页 |
| ·隐马尔可夫模型的基本原理 | 第29-40页 |
| ·HMM基本概念 | 第29-32页 |
| ·HMM的三个基本问题 | 第32-37页 |
| ·HMM的结构与类型 | 第37-38页 |
| ·HMM在语音识别中的应用 | 第38-40页 |
| ·高维特征空间理论与算法 | 第40-46页 |
| ·用点或点集来表示高维空间中的子空间的必要性 | 第41-42页 |
| ·高维空间几何的一些基本概念 | 第42-43页 |
| ·基本定义 | 第42-43页 |
| ·高维空间几何算法 | 第43-46页 |
| ·传统上超平面的一般表示、点到超平面垂足与距离的算法 | 第43页 |
| ·高维空间中直线外一点到该直线的垂足和距离的算法 | 第43-44页 |
| ·高维空间中线段平移的算法 | 第44-46页 |
| ·高维空间点覆盖理论 | 第46-50页 |
| ·覆盖 | 第46页 |
| ·高维空间点覆盖覆盖比 | 第46-48页 |
| ·定义 | 第46-47页 |
| ·高维空间局部顶点覆盖 | 第47-48页 |
| ·高维空间覆盖积 | 第48页 |
| ·问候语语音点在高维空间中的分布概况 | 第48-50页 |
| ·本章总结 | 第50-51页 |
| 第三章 基于问候语语音的特征提取 | 第51-68页 |
| ·问候语语音库的建立 | 第51-65页 |
| ·语音信号获取 | 第51-52页 |
| ·语音切分 | 第52-54页 |
| ·预处理 | 第54-56页 |
| ·特征提取 | 第56-65页 |
| ·本系统采用的训练算法 | 第65-67页 |
| ·神经元的多维空间几何对应 | 第65-66页 |
| ·基于问候语的高维空间复杂几何形体的构筑 | 第66-67页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| 第四章 非特定人问候语连续语音识别算法及结果分析 | 第68-80页 |
| ·被识别的连续语音库的建立 | 第68-69页 |
| ·被识别的问候语连续语音库的建立 | 第68-69页 |
| ·被识别的连续语音的特征提取方法 | 第69页 |
| ·高维空间点覆盖动态搜索识别方法 | 第69-73页 |
| ·高维空间点覆盖神经网络的识别方法 | 第69-70页 |
| ·基于问候语的高维空间点覆盖动态搜索识别方法 | 第70-73页 |
| ·实验结果 | 第73-74页 |
| ·其他方法与本系统的比较 | 第74-80页 |
| ·HMM模型与本系统的建模情况 | 第74-75页 |
| ·HMM模型系统与本系统的实验结果比较 | 第75-80页 |
| 第五章 总结 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第90页 |