基于无线通讯的语音识别算法研究及软件开发
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·研究历史及现状 | 第10-12页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 语音信号的特征提取 | 第13-27页 |
| ·语音信号的产生 | 第13-17页 |
| ·语音信号产生的机理 | 第13-15页 |
| ·语音信号产生的数学模型 | 第15-17页 |
| ·语音信号的预处理 | 第17-19页 |
| ·增益控制、预滤波、模/数(A/D)转换 | 第17页 |
| ·预加重 | 第17页 |
| ·加窗 | 第17-18页 |
| ·端点检测 | 第18-19页 |
| ·语音信号的时域特征 | 第19-20页 |
| ·语音信号的频域特征 | 第20-23页 |
| ·基于线性预测的倒谱系数(LPCC) | 第20-21页 |
| ·基于Mel 频率的倒谱系数(MFCC) | 第21-23页 |
| ·MVDR 谱估计方法 | 第23-26页 |
| ·简介 | 第23-24页 |
| ·MVDR 谱的计算 | 第24-25页 |
| ·滤波器介绍 | 第25-26页 |
| ·基频提取 | 第26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 语音识别 | 第27-35页 |
| ·ICA 方法 | 第27-33页 |
| ·ICA 的基本原理 | 第27-30页 |
| ·ICA 的主要算法 | 第30-33页 |
| ·时间归整 | 第33-35页 |
| 第四章 说话人识别 | 第35-42页 |
| ·高斯混合模型 | 第35页 |
| ·SVM 方法 | 第35-42页 |
| ·简介 | 第35-36页 |
| ·支撑向量机的基本原理 | 第36-42页 |
| 第五章 数字通信的信道衰落模拟 | 第42-47页 |
| ·信道衰落模拟方法 | 第42-45页 |
| ·结论 | 第45-47页 |
| 第六章 语音信号处理的算法研究 | 第47-67页 |
| ·算法的提出(一)--语音识别方面 | 第47-55页 |
| ·算法思想 | 第47页 |
| ·算法流程 | 第47-48页 |
| ·计算机仿真 | 第48-54页 |
| ·算法实现 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55页 |
| ·算法的提出(二)――说话人识别方面 | 第55-67页 |
| ·算法思想 | 第55-64页 |
| ·计算机仿真 | 第64-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第七章 语音信号处理的软件设计与实现 | 第67-72页 |
| ·需求 | 第67页 |
| ·总体设计思路、系统结构和程序组织 | 第67-70页 |
| ·软件实现的关键方法和技术 | 第70-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 第八章 总结与建议 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
