| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| ·语音识别的发展和现状 | 第8-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·孤立词语音识别存在的难点问题 | 第13-14页 |
| ·本文研究的主要内容及研究成果 | 第14-15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 端点检测 | 第16-30页 |
| ·几种常见的端点检测方法 | 第16-20页 |
| ·以能量和过零率为特征的方法 | 第16-18页 |
| ·短时能频值相对门限法 | 第18页 |
| ·基于多特征的方法 | 第18-20页 |
| ·用于端点检测的鲁棒性特征提取新方法 | 第20-25页 |
| ·算法简要回顾 | 第20-22页 |
| ·本节提出的鲁棒性特征 | 第22-23页 |
| ·计算机仿真实验 | 第23-25页 |
| ·VOLVO 汽车噪声环境下语音端点检测方法 | 第25-30页 |
| ·本节提出的新特征 | 第25-26页 |
| ·计算机仿真试验 | 第26-30页 |
| 第三章 基于 CDHMM 的语音识别系统 | 第30-49页 |
| ·隐马尔可夫模型概述 | 第30-43页 |
| ·隐马尔可夫模型的基本原理 | 第30-31页 |
| ·隐马尔可夫模型的分类 | 第31-32页 |
| ·隐马尔可夫链的形状 | 第32-33页 |
| ·隐马尔可夫模型的基本算法 | 第33-37页 |
| ·算法中需要考虑的问题 | 第37-43页 |
| ·语音识别的预处理 | 第43-44页 |
| ·本文采用的基于CDHMM 的语音识别系统 | 第44-49页 |
| ·CDHMM 模型参数训练 | 第45-48页 |
| ·CDHMM 的识别过程 | 第48-49页 |
| 第四章 抗噪声语音识别方法 | 第49-67页 |
| ·语音和噪声的特性 | 第50-52页 |
| ·语音特性 | 第50-51页 |
| ·噪声特性 | 第51-52页 |
| ·冲击噪声环境下基于信号子空间的多通道语音增强方法 | 第52-60页 |
| ·本文提出的增强方法 | 第53-57页 |
| ·计算机仿真实验 | 第57-60页 |
| ·噪声鲁棒性语音特征 | 第60-67页 |
| ·MFCC 提取方法 | 第61-63页 |
| ·AMFCC 提取过程 | 第63-64页 |
| ·DPSMFCC 提取过程 | 第64-65页 |
| ·本文提出的特征参数提取过程 | 第65-66页 |
| ·计算机仿真试验 | 第66-67页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第67-69页 |
| ·全文总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 硕士期间论文成果 | 第73-74页 |
| 摘要 | 第74-77页 |
| ABSTRACT | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 导师及作者简介 | 第81页 |