| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 目录 | 第11-15页 |
| 图索引 | 第15-18页 |
| 表索引 | 第18-20页 |
| 第1章 绪论 | 第20-28页 |
| ·研究背景及意义 | 第20-21页 |
| ·国内外研究现状 | 第21-23页 |
| ·非特定人识别的研究及其面临的困难 | 第23-24页 |
| ·论文研究的主要内容及文章布局 | 第24-28页 |
| 第2章 语音识别的基础理论 | 第28-44页 |
| ·语音信号的声学基础 | 第28-36页 |
| ·语音信号的产生 | 第28-30页 |
| ·语音信号的数学模型 | 第30页 |
| ·语音信号的感知 | 第30-36页 |
| ·语音识别系统框架 | 第36-41页 |
| ·预处理 | 第36-37页 |
| ·特征提取 | 第37-41页 |
| ·常见的时域特征参数 | 第38-39页 |
| ·常见的变换域特征参数 | 第39-41页 |
| ·识别算法 | 第41-43页 |
| ·径向基函数网络 | 第41-42页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第42页 |
| ·支持向量机模型 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第3章 Laguerre滤波器的设计和应用 | 第44-62页 |
| ·ZCPA特征提取过程 | 第44-51页 |
| ·Laguerre滤波器的设计 | 第51-55页 |
| ·Laguerre序列及其性质 | 第51-52页 |
| ·Laguerre滤波器结构 | 第52-53页 |
| ·Laguerre滤波器参数的计算 | 第53-55页 |
| ·Laguerre滤波器提取ZCPA的具体步骤 | 第55-57页 |
| ·仿真实验 | 第57-61页 |
| ·韩语语料库 | 第57页 |
| ·径向基函数网络(RBF) | 第57-59页 |
| ·RBF网络的结构和映射 | 第57-58页 |
| ·RBF网络的学习算法 | 第58-59页 |
| ·RBF网络全监督训练算法 | 第59页 |
| ·实验结果及结论 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第4章 弯折滤波器的设计和应用 | 第62-80页 |
| ·Bark尺度 | 第62-64页 |
| ·ERB尺度 | 第64-65页 |
| ·双线性变换下的频率弯折 | 第65-67页 |
| ·频率弯折与听觉滤波器的设计 | 第67-68页 |
| ·16通道弯折滤波器的设计 | 第68-70页 |
| ·应用于ZCPA特征提取的弯折滤波器组的设计和仿真实验 | 第70-77页 |
| ·应用于ZCPA特征提取的弯折滤波器组的设计 | 第70-72页 |
| ·仿真实验 | 第72-77页 |
| ·小结 | 第77-80页 |
| 第5章 自适应带宽滤波器组的设计和应用 | 第80-96页 |
| ·基本滤波器模型的建立 | 第80-85页 |
| ·Bark尺度滤波器 | 第80-81页 |
| ·基本滤波器模型 | 第81-83页 |
| ·移位和伸缩特性 | 第81页 |
| ·基本16通道滤波器组模型 | 第81-83页 |
| ·采用基本16通道滤波器模型构成Bark尺度滤波器 | 第83-85页 |
| ·采用遗传算法(GA)优化滤波器 | 第85-86页 |
| ·遗传算法 | 第85-86页 |
| ·优化滤波器组 | 第86页 |
| ·实验设置及相关参数 | 第86-93页 |
| ·语料库,ZCPA特征和RBF网络 | 第86-87页 |
| ·其他相关参数 | 第87页 |
| ·实验结果 | 第87-93页 |
| ·小结 | 第93-96页 |
| 第6章 多通道Gammatone滤波器的实现和应用 | 第96-110页 |
| ·Gammatone滤波器 | 第96-98页 |
| ·用于ZCPA特征提取的GT滤波器 | 第98-99页 |
| ·仿真实验 | 第99-107页 |
| ·小结 | 第107-110页 |
| 第7章 多种前端滤波器对语音多变性鲁棒性的应用研究 | 第110-128页 |
| ·语音信号的多变性 | 第110页 |
| ·OLLO语料库 | 第110-112页 |
| ·多种前端滤波器 | 第112-115页 |
| ·FIR滤波器 | 第112-113页 |
| ·Gammatone(GT)滤波器 | 第113-114页 |
| ·Laguerre滤波器 | 第114-115页 |
| ·弯折滤波器 | 第115页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM) | 第115-121页 |
| ·HMM的组成 | 第116-117页 |
| ·HMM的三个基本问题 | 第117-118页 |
| ·HMM基本算法 | 第118-121页 |
| ·支持向量机模型(SVM) | 第121-123页 |
| ·仿真实验 | 第123-125页 |
| ·SVM与HMM对比 | 第123-124页 |
| ·各种前端滤波器的ZCPA实验对比 | 第124-125页 |
| ·小结 | 第125-128页 |
| 第8章 总结与展望 | 第128-132页 |
| ·总结 | 第128-130页 |
| ·工作展望 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-146页 |
| 致谢 | 第146-148页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第148-150页 |
| 攻读博士期间的科研项目 | 第150页 |
