| 表目录 | 第1-8页 |
| 图目录 | 第8-10页 |
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·语音识别技术的发展历程 | 第13-14页 |
| ·下一代语音识别系统 | 第14-15页 |
| ·下一代语音识别系统的研究现状 | 第15-20页 |
| ·语音知识属性的检测 | 第16-17页 |
| ·语音知识属性的整合 | 第17-20页 |
| ·论文的主要工作和组织安排 | 第20-23页 |
| ·论文的主要工作 | 第20-21页 |
| ·论文的结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 基于Seneff 听觉谱特征的汉语连续语音声韵母边界检测 | 第23-39页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·Seneff 听觉感知模型 | 第24-28页 |
| ·基于听觉感知模型的声韵母边界特征参数表示 | 第28-31页 |
| ·Seneff 听觉谱频带的划分 | 第28页 |
| ·基于听觉谱特征参数的静音段去除 | 第28-29页 |
| ·基于听觉谱的声韵母边界特征参数选取 | 第29-30页 |
| ·特征参数的平滑 | 第30-31页 |
| ·特征参数突变点的确定 | 第31页 |
| ·声韵母边界检测 | 第31-34页 |
| ·实验及结果分析 | 第34-37页 |
| ·实验语料 | 第34-35页 |
| ·评估指标 | 第35页 |
| ·实验结果 | 第35-37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第三章 基于能量和共振峰结构信息的响音检测分类 | 第39-49页 |
| ·响音与阻塞音的分类 | 第39-40页 |
| ·基于能量和共振峰结构信息的鼻音检测 | 第40-42页 |
| ·基于听觉谱的能量和共振峰结构信息特征参数选取 | 第41-42页 |
| ·基于谱特征的鼻音检测 | 第42页 |
| ·鼻音检测结果的后处理 | 第42-44页 |
| ·测试评估 | 第44-48页 |
| ·实验语料及评估指标 | 第44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于发音过程特性的阻塞音检测分类 | 第49-60页 |
| ·基于能量变化率的塞音检测 | 第49-52页 |
| ·基于听觉谱的能量变化参数选取 | 第50-51页 |
| ·特征参数变换 | 第51-52页 |
| ·基于KNN 的塞音分类 | 第52页 |
| ·塞音检测实验及结果分析 | 第52-55页 |
| ·实验语料 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-54页 |
| ·模型的交叉验证 | 第54-55页 |
| ·基于音段能量分布特性和谱统计量的非塞音分类 | 第55-58页 |
| ·基于听觉谱的音段能量分布特性和谱统计量参数选取 | 第55-57页 |
| ·非塞音分类实验及结果分析 | 第57-58页 |
| ·汉语连续语音声韵母类别检测混淆矩阵 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第五章 声韵母边界和类别属性在语音识别中的应用 | 第60-68页 |
| ·基于统计模型的语音识别 | 第60-61页 |
| ·基于属性检测的语音识别 | 第61-63页 |
| ·基于SCRF 模型的语音识别 | 第63-65页 |
| ·SCRF 模型的基本理论 | 第63-64页 |
| ·特征构建 | 第64-65页 |
| ·测试评估 | 第65-67页 |
| ·实验准备 | 第65页 |
| ·基于SCRF 模型识别器的构建 | 第65-66页 |
| ·实验结果 | 第66-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 结束语 | 第68-70页 |
| 一、论文工作总结 | 第68-69页 |
| 二、前景和展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |