语音识别特征提取算法的研究及实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·语音识别技术及其应用 | 第9-10页 |
| ·国内外语音识别技术的发展历史及其现状 | 第10-12页 |
| ·国内外语音识别技术的发展历程 | 第10-11页 |
| ·语音识别技术发展现状 | 第11页 |
| ·语音识别面临的主要问题 | 第11-12页 |
| ·本课题研究的背景及内容 | 第12-13页 |
| ·本文的内容结构 | 第13-15页 |
| 第二章 语音识别的基础 | 第15-25页 |
| ·语音信号的预处理 | 第15-20页 |
| ·语音信号的采样和量化 | 第15页 |
| ·语音信号的预加重 | 第15-16页 |
| ·语音信号的加窗处理 | 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20-24页 |
| ·语音信号的时域特征参数 | 第20-21页 |
| ·语音信号的频域特征参数 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 语音识别的模型及其训练方法 | 第25-42页 |
| ·动态时间规整算法(DTW) | 第25-28页 |
| ·改进的动态时间规整算法 | 第27-28页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第28-38页 |
| ·HMM的种类 | 第29-30页 |
| ·HMM模型三参数 | 第30-32页 |
| ·HMM模型三问题 | 第32页 |
| ·HMM模型三算法 | 第32-38页 |
| ·人工神经网络 | 第38-39页 |
| ·语音识别训练方法 | 第39-41页 |
| ·偶然训练法 | 第40页 |
| ·鲁棒性训练法 | 第40-41页 |
| ·聚类训练法 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 特征提取方法的研究及实现 | 第42-55页 |
| ·特征参数实验 | 第42-46页 |
| ·实验语音库的构成 | 第42-43页 |
| ·MFCC各参数实验 | 第43-45页 |
| ·结论 | 第45-46页 |
| ·系统的实现及实验结果 | 第46-53页 |
| ·系统预处理实现原理 | 第47-48页 |
| ·语音信号预处理的实现 | 第47页 |
| ·语音信号特性提取算法的实现 | 第47页 |
| ·端点检测算法的实现 | 第47-48页 |
| ·语音信号模板匹配算法的实现 | 第48-50页 |
| ·语音信号模板训练算法的实现 | 第50页 |
| ·语音识别的后处理 | 第50页 |
| ·系统部分实验结果 | 第50-52页 |
| ·系统总结 | 第52-53页 |
| ·采用DSP实现的实时语音识别系统 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 语音识别系统的改进 | 第55-62页 |
| ·改进的鲁棒性训练法 | 第55-57页 |
| ·系统参考模板的改进 | 第57-59页 |
| ·系统改进实验结果 | 第59-60页 |
| ·汉语连续语音识别中的声学模型 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文的总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
