基于HMM模型的语音识别系统研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题研究背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·语音识别发展的历史和现状 | 第9-11页 |
| ·本文的工作及文章的安排 | 第11-12页 |
| 第二章 隐马尔可夫模型 | 第12-23页 |
| ·HMM 的基本概念 | 第12-14页 |
| ·马尔可夫（Markov）过程和马尔可夫链 | 第12页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第12-13页 |
| ·HMM 定义 | 第13-14页 |
| ·HMM 的三个基本问题 | 第14页 |
| ·HMM 基本算法 | 第14-20页 |
| ·隐马尔可夫的类型 | 第20-21页 |
| ·本章的小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于隐马尔可夫模型的语音识别系统 | 第23-48页 |
| ·语音信号处理和分析 | 第23-28页 |
| ·语音信号在时域和频域的表示 | 第23-24页 |
| ·语音信号的数学模型 | 第24页 |
| ·语音信号的短时性特点 | 第24-25页 |
| ·语音信号的时域、频域分析 | 第25-27页 |
| ·语音信号的倒谱分析 | 第27-28页 |
| ·语音识别技术 | 第28-33页 |
| ·基于失量量化的识别技术 | 第28-30页 |
| ·动态时间归正的识别技术 | 第30-32页 |
| ·隐马尔可夫模型识别技术 | 第32-33页 |
| ·神经网络识别技术 | 第33页 |
| ·语音识别系统 | 第33-35页 |
| ·语音识别系统的分类 | 第33-34页 |
| ·语音识别系统的结构 | 第34-35页 |
| ·基于HMM 模型语音识别系统的基本实现 | 第35-45页 |
| ·语音识别系统的声学分析 | 第35-40页 |
| ·基于HMM 模型的孤立词识别 | 第40-45页 |
| ·实验结果及其分析 | 第45-47页 |
| ·词汇表的构建 | 第45-46页 |
| ·训练集、测试集的构建 | 第46页 |
| ·实验结果及其分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 噪声环境下识别系统的研究 | 第48-63页 |
| ·噪声环境下的语音识别 | 第48-55页 |
| ·噪声特性 | 第49-50页 |
| ·带噪语音 | 第50页 |
| ·带噪语音识别方法 | 第50-51页 |
| ·语音增强 | 第51-55页 |
| ·噪声环境下的特征提取 | 第55-58页 |
| ·听觉特性 | 第56-57页 |
| ·掩蔽效应 | 第57-58页 |
| ·一种噪声环境下语音识别的具体实现方法 | 第58-60页 |
| ·掩蔽门限的计算 | 第58-59页 |
| ·带噪语音的特征提取 | 第59-60页 |
| ·试验结果及其分析 | 第60-62页 |
| ·试验结果 | 第60-61页 |
| ·实验分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 论文总结和展望 | 第63-65页 |
| ·论文工作总结 | 第63-64页 |
| ·课题工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
