语音信号MP稀疏分解快速算法及在语音识别中的初步应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·语音识别系统发展历史与现状 | 第12-13页 |
| ·信号稀疏分解发展历史与现状 | 第13-14页 |
| ·本论文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 语音识别的基础 | 第16-23页 |
| ·语音识别系统结构 | 第16页 |
| ·语音识别前期处理 | 第16-22页 |
| ·语音信号的预处理 | 第16-18页 |
| ·语音信号的端点检测 | 第18-20页 |
| ·语音信号特征参数的提取 | 第20-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第3章 语音信号的稀疏分解 | 第23-33页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·语音信号分解 | 第23-24页 |
| ·信号的正交分解 | 第24-27页 |
| ·正交信号集 | 第24-25页 |
| ·信号的正交分解 | 第25-27页 |
| ·信号的稀疏分解 | 第27-33页 |
| ·过完备原子库的描述 | 第27-28页 |
| ·过完备原子库的形成 | 第28-29页 |
| ·信号的稀疏分解 | 第29-33页 |
| 第4章 基于MP的语音信号稀疏分解快速算法 | 第33-51页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基于MP的语音信号稀疏分解 | 第33-36页 |
| ·基于MP的信号稀疏分解改进算法 | 第36-37页 |
| ·利用智能算法改进信号MP稀疏分解 | 第36页 |
| ·利用FFT改进信号MP稀疏分解 | 第36-37页 |
| ·基于余弦原子库的语音信号MP稀疏分解 | 第37-44页 |
| ·余弦原子库 | 第38-39页 |
| ·算法描述 | 第39-40页 |
| ·仿真结果与分析 | 第40-44页 |
| ·利用FHT改进语音信号MP稀疏分解 | 第44-50页 |
| ·离散哈特莱变换 | 第45页 |
| ·利用FHT实现基于MP的语音信号稀疏分解 | 第45-46页 |
| ·计算量比较 | 第46-48页 |
| ·仿真结果与分析 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第5章 利用语音信号MP稀疏分解实现语音识别 | 第51-58页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·利用语音信号MP稀疏分解提取语音信号特征 | 第51-53页 |
| ·模型训练及模型匹配 | 第53-55页 |
| ·模型训练及模型匹配 | 第53页 |
| ·支持向量机 | 第53-55页 |
| ·算法描述 | 第55页 |
| ·计算机仿真 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64页 |
