噪声环境下基于谱减法的语音识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 语音识别的相关理论 | 第10-12页 |
| 1.2.1 语音识别原理和系统的组成 | 第10页 |
| 1.2.2 抗噪声语音识别的方法 | 第10-12页 |
| 1.3 语音识别存在的问题 | 第12页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第12-14页 |
| 第2章 基于HMM的语音识别系统 | 第14-21页 |
| 2.1 HMM模型的基本结构 | 第14-15页 |
| 2.2 HMM的三个基本问题及其解决办法 | 第15-18页 |
| 2.2.1 评估问题 | 第15-16页 |
| 2.2.2 解码问题 | 第16-17页 |
| 2.2.3 学习问题 | 第17-18页 |
| 2.3 隐马尔科夫模型的类型 | 第18-19页 |
| 2.4 论文中使用的实验系统 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 语音识别特征参数的提取技术 | 第21-27页 |
| 3.1 线性预测倒谱系数(LPCC)分析 | 第21-22页 |
| 3.2 Mel频率倒谱系数的分析 | 第22-23页 |
| 3.3 Mel滤波组 | 第23-24页 |
| 3.4 MFCC特征提取 | 第24-25页 |
| 3.5 MFCC参数与LPCC参数对比 | 第25-26页 |
| 3.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 语音信号的减噪处理 | 第27-49页 |
| 4.1 带噪语音和信噪比 | 第27-30页 |
| 4.1.1 纯语音和带噪语音 | 第27-28页 |
| 4.1.2 信噪比 | 第28页 |
| 4.1.3 噪声对纯语音的影响 | 第28-30页 |
| 4.2 基于数字滤波组的语音信号预处理 | 第30-35页 |
| 4.2.1 FIR滤波器的设计 | 第30-31页 |
| 4.2.2 仿真实验 | 第31-35页 |
| 4.3 维纳滤波法减噪 | 第35-40页 |
| 4.3.1 维纳滤波的基本原理 | 第35-38页 |
| 4.3.2 维纳滤波减噪的具体步骤 | 第38-40页 |
| 4.4 谱减法减噪 | 第40-48页 |
| 4.4.1 传统的谱减法 | 第40-42页 |
| 4.4.2 改进的谱减法 | 第42-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实验环境搭建及结果分析 | 第49-62页 |
| 5.1 HTK语音识别原理 | 第49-52页 |
| 5.2 基于HTK的语音识别系统搭建 | 第52-57页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第57-61页 |
| 5.3.1 HMM的状态数确定问题 | 第57页 |
| 5.3.2 特征参数的比较 | 第57-59页 |
| 5.3.3 减噪处理的实验对比 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士期间发表论文和取得科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
