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语音识别中的抗噪声技术

中文摘要第1-4页
ABSTRACT(英文摘要)第4-10页
第一章 引言第10-18页
 1.1 语音识别简介第10-13页
  1.1.1 语音识别概念第10-12页
  1.1.2 语音识别技术概况第12-13页
 1.2 噪声对语音识别的影响第13-15页
 1.3 论文研究工作概述第15-16页
 1.4 论文内容安排第16-18页
第二章 基于MFCC和HMM的语音识别系统第18-34页
 2.1 语音信号特征提取及MFCC第18-22页
 2.2 隐含马尔可夫模型(HMM)第22-30页
  2.2.1 隐含马尔可夫模型的基本概念第23-24页
  2.2.2 隐含马尔可夫模型的参数第24-25页
  2.2.3 隐含马尔可夫模型的三个基本问题第25-30页
 2.3 实验测试平台的构建第30-33页
  2.3.1 语音数据库第31页
  2.3.2 MFCC特征提取的声学设置第31页
  2.3.3 声学模型设置第31-32页
  2.3.4 训练过程第32-33页
  2.3.5 识别性能评价标准第33页
 2.4 小结第33-34页
第三章 噪声对语音识别的影响及抗噪声语音识别研究现状第34-51页
 3.1 噪声分类第34-35页
  3.1.1 加性噪声与乘性噪声第34-35页
  3.1.2 平稳噪声、缓变噪声与冲激噪声第35页
 3.2 噪声对语音识别的影响第35-41页
 3.3 抗噪声语音识别研究现状第41-50页
  3.3.1 信号空间的消噪第42-44页
  3.3.2 特征空间的稳健特征与特征补偿第44-48页
  3.3.3 模型空间的参数调整第48-50页
 3.4 小结第50-51页
第四章 基于语音增强失真补偿的多空间融合抗噪声算法第51-85页
 4.1 基于STSA估计的语音增强算法第51-55页
  4.1.1 减谱法第52-53页
  4.1.2 最小均方误差估计方法第53-55页
 4.2 语音增强失真分析第55-60页
  4.2.1 剩余噪声与语音频谱变形第56-57页
  4.2.2 语音增强失真频谱特性第57-60页
 4.3 模型空间并行模型合并算法第60-66页
  4.3.1 并行模型合并算法理论框架第60-62页
  4.3.2 对数相加近似算法第62-66页
 4.4 特征空间倒谱均值归一化算法第66-68页
 4.5 基于语音增强失真补偿的多空间融合抗噪声语音识别算法第68-70页
 4.6 实验结果与分析第70-84页
  4.6.1 白噪声环境下的实验结果及分析第71-75页
  4.6.2 其他噪声环境下的实验结果及分析第75-84页
 4.7 小结第84-85页
第五章 冲激噪声环境下的稳健语音识别第85-117页
 5.1 研究背景第85-86页
 5.2 抗冲激噪声语音识别研究现状第86-87页
 5.3 冲激噪声对语音识别的影响与观测概率限值算法的提出第87-91页
 5.4 观测概率限值算法公式描述第91-93页
 5.5 特征噪声敏感度分析及特征划分第93-98页
  5.5.1 语音模型分散指数第93-95页
  5.5.2 结合纯净语音模型和冲激噪声特性的特征敏感度分析第95-98页
 5.6 敏感特征子向量限值门限的计算方法 .第98-103页
 5.7 实验结果与分析第103-116页
  5.7.1 观测概率限值算法的实现框图第103页
  5.7.2 实验设置第103-104页
  5.7.3 TiDigits数据库测试第104-113页
   5.7.3.1 噪声敏感特征子向量的门限测试实验第104-109页
   5.7.3.2 观测概率限值算法在仿真冲激噪声环境中的测试第109-110页
   5.7.3.3 观测概率限值算法在机关枪噪声环境中的测试第110-113页
  5.7.4 Aurora2数据库测试第113-116页
 5.8 小结第116-117页
总结第117-122页
参考文献第122-130页
致谢及声明第130-132页
附录一 噪声倒谱分布直方图第132-136页
附录二 各类噪声的语谱图第136-138页

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