| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| §1-1 语音增强简述 | 第8-11页 |
| §1-2 语音识别 | 第11-13页 |
| 1-2-1 语音识别的意义 | 第11页 |
| 1-2-2 语音识别的历史与现状 | 第11-12页 |
| 1-2-3 语音识别的基本原理 | 第12-13页 |
| §1-3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 数学形态学 | 第14-23页 |
| §2-1 数学形态学的产生与发展 | 第14-15页 |
| §2-2 数学形态学的基本原理 | 第15-19页 |
| 2-2-1 二值形态学 | 第16-18页 |
| 2-2-2 灰度形态学 | 第18-19页 |
| §2-3 数字形态滤波器理论 | 第19-21页 |
| 2-3-1 形态滤波器的研究与发展 | 第19-21页 |
| 2-3-2 数字形态变换 | 第21页 |
| §2-4 形态学在语音信号处理中的应用 | 第21-23页 |
| 第三章 基于数学形态学和小波变换的语音增强 | 第23-34页 |
| §3-1 语音和噪声特性 | 第23-25页 |
| 3-1-1 语音和人耳感知的特性 | 第23-24页 |
| 3-1-2 语音处理时涉及的噪声特性 | 第24-25页 |
| §3-2 带噪语音模型 | 第25页 |
| §3-3 语音增强算法的研究 | 第25-31页 |
| 3-3-1 形态学滤波算法设计 | 第25-27页 |
| 3-3-2 小波变换 | 第27-28页 |
| 3-3-3 形态小波滤波器设计 | 第28-30页 |
| 3-3-4 仿真实验结果讨论 | 第30-31页 |
| §3-4 本章小结 | 第31-34页 |
| 第四章 基于数学形态学的子带语音增强研究 | 第34-39页 |
| §4-1 子带分解 | 第34-36页 |
| 4-1-1 子带编码的基本原理述 | 第34-35页 |
| 4-1-2 滤波器组 | 第35页 |
| 4-1-3 语音信号的子带分解 | 第35-36页 |
| §4-2 基于形态学的子带语音去噪 | 第36-37页 |
| §4-3 仿真实验结果与分析 | 第37-38页 |
| §4-4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 语音识别系统设计 | 第39-47页 |
| §5-1 基本的语音识别系统 | 第40-44页 |
| 5-1-1 语音信号的预处理 | 第40-41页 |
| 5-1-2 语音特征参数提取 | 第41-42页 |
| 5-1-3 HMM的应用 | 第42-44页 |
| §5-2 基于数学形态学和小波变换的子带特征语音识别方法 | 第44-45页 |
| 5-2-1 子带特征 | 第44-45页 |
| 5-2-2 语音识别算法 | 第45页 |
| §5-3 仿真实验结果与分析 | 第45-46页 |
| §5-4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间取得的相关科研成果 | 第53页 |