汉语普通话中双音节词水平测试系统的设计与研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·前言 | 第8页 |
| ·语音识别技术的发展和现状 | 第8-9页 |
| ·语音识别的分类及系统概述 | 第9-11页 |
| ·语音识别目前存在的问题 | 第11-12页 |
| ·论文内容安排 | 第12-13页 |
| 2 语音信号预处理与特征参数提取 | 第13-29页 |
| ·语音信号产生的数学模型 | 第13-14页 |
| ·语音信号预处理 | 第14-21页 |
| ·语音信号的采样和预加重 | 第14-15页 |
| ·加窗与分帧处理 | 第15-16页 |
| ·短时能量与短时平均过零率 | 第16-19页 |
| ·短时自相关函数 | 第19页 |
| ·语音信号的端点检测 | 第19-21页 |
| ·几种常用的特征参数提取方法 | 第21-29页 |
| ·线性预测系数(LPC) | 第21-23页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC)及其仿真实验 | 第23-25页 |
| ·美尔频率倒谱系数(MFCC)及其仿真实验 | 第25-28页 |
| ·MFCC和LPCC性能比较 | 第28-29页 |
| 3 连续概率密度隐马尔可夫模型 | 第29-46页 |
| ·HMM概述 | 第29-33页 |
| ·Markov链 | 第29-30页 |
| ·HMM模型的基本思想 | 第30-31页 |
| ·HMM定义 | 第31-32页 |
| ·隐Markov模型的分类 | 第32-33页 |
| ·连续混合密度隐马尔可夫模型 | 第33-37页 |
| ·CDHMM的原理 | 第33-34页 |
| ·CDHMM的主要算法 | 第34-37页 |
| ·算法中存在的基本问题 | 第37-41页 |
| ·问题的提出 | 第37-38页 |
| ·修正重估公式 | 第38-39页 |
| ·计算中的下溢问题 | 第39-40页 |
| ·Markov链的选择 | 第40-41页 |
| ·本系统使用的语音识别算法 | 第41-46页 |
| ·CDHMM模型参数训练 | 第41-44页 |
| ·模型识别 | 第44-46页 |
| 4 系统总体设计 | 第46-51页 |
| ·系统模型 | 第46-47页 |
| ·系统描述 | 第46页 |
| ·系统基本框架 | 第46-47页 |
| ·语音数据库 | 第47-48页 |
| ·测试者成绩标准 | 第48页 |
| ·系统的实现 | 第48-51页 |
| 5 系统应用与结果讨论 | 第51-56页 |
| ·实验测试 | 第51-55页 |
| ·测试结论 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第61-62页 |
| 后记 | 第62页 |
