摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
第1章 绪论 | 第9-19页 |
·课题研究的目的及意义 | 第9-10页 |
·语音降噪技术研究现状 | 第10-11页 |
·噪声特性及其对语音识别的影响 | 第11-12页 |
·语音识别关键技术简介 | 第12-17页 |
·预处理 | 第12-14页 |
·特征提取 | 第14-16页 |
·模板匹配 | 第16-17页 |
·本文研究内容及论文结构 | 第17-19页 |
第2章 子带滤波器组的分析与比较 | 第19-35页 |
·子带滤波器组简介 | 第19-24页 |
·分析部分 | 第19-21页 |
·综合部分 | 第21-22页 |
·完全重构条件 | 第22-24页 |
·滤波器组的实现与分析 | 第24-29页 |
·均匀 DFT 滤波器组 | 第25-26页 |
·QMF 滤波器组 | 第26页 |
·Wavelet 滤波器组 | 第26-28页 |
·CMF 滤波器组 | 第28-29页 |
·仿真结果与分析 | 第29-34页 |
·语音质量评价方法 | 第29-32页 |
·仿真分析比较 | 第32-34页 |
·本章小结 | 第34-35页 |
第3章 子带自适应滤波器的实现及性能分析 | 第35-48页 |
·自适应算法基础 | 第35-44页 |
·维纳-霍夫方程 | 第36-37页 |
·最速下降算法 | 第37页 |
·LMS 算法性能分析与实验仿真 | 第37-43页 |
·NLMS 算法性能分析与实验仿真 | 第43-44页 |
·噪声估计 | 第44页 |
·子带自适应滤波器的实现与性能分析 | 第44-46页 |
·子带自适应滤波器与 NLMS 的收敛性仿真分析比较 | 第45-46页 |
·子带自适应滤波器与 NLMS 运算复杂度分析比较 | 第46页 |
·本章小结 | 第46-48页 |
第4章 应用子带自适应滤波的语音识别 | 第48-57页 |
·语音的采集 | 第48-49页 |
·语音识别系统的实现 | 第49-51页 |
·优化 DTW 算法的实验对比和分析 | 第51-54页 |
·匹配距离对比 | 第53页 |
·识别率和识别速度对比 | 第53-54页 |
·应用子带自适应滤波器的语音识别识别率对比和分析 | 第54-56页 |
·实验结果分析 | 第56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
·全文工作总结 | 第57-58页 |
·未来工作展望 | 第58-59页 |
致谢 | 第59-60页 |
参考文献 | 第60-63页 |
附录 各噪声频谱图 | 第63页 |