| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1． 1 课题来源及发展前景 | 第9-13页 |
| 1． 2 本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 2 语音识别系统概述 | 第15-21页 |
| 2． 1 语音识别的主要步骤 | 第16-17页 |
| 2． 1． 1 预处理 | 第17页 |
| 2． 1． 2 端点检测 | 第17页 |
| 2． 1． 3 特征提取 | 第17页 |
| 2． 1． 4 模式匹配 | 第17页 |
| 2． 2 语音识别方法 | 第17-21页 |
| 3 小词汇量语音识别系统的设计与实现 | 第21-59页 |
| 3． 1 本系统的基本流程 | 第21页 |
| 3． 2 端点检测的实现 | 第21-26页 |
| 3． 2． 1 汉语特点 | 第21-22页 |
| 3． 2． 2 录音的数据格式 | 第22-23页 |
| 3． 2． 3 语音采集 | 第23页 |
| 3． 2． 4 端点检测 | 第23-24页 |
| 3． 2． 5 端点检测实验效果图 | 第24-26页 |
| 3． 3 特征提取的实现 | 第26-38页 |
| 3． 3． 1 语音信号短时分析技术 | 第26-29页 |
| 3． 3． 2 语音信号的线性预测编码(LPC)分析 | 第29-30页 |
| 3． 3． 3 线性预测编码(LPC)分析的应用 | 第30-33页 |
| 3． 3． 4 LPC倒谱特征 | 第33-38页 |
| 3． 4 模式匹配的实现 | 第38-55页 |
| 3． 4． 1 采用DTW实现模式匹配 | 第38-47页 |
| 3． 4． 2 隐马尔可夫模型HMM | 第47-55页 |
| 3． 5 DTW算法的改进与实现 | 第55-57页 |
| 3． 5． 1 有导师信号的动态时间弯折算法 | 第55-57页 |
| 3． 6 语音识别系统与仿真鱼项目相结合 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第64页 |