小词汇量非特定人的孤立词语音识别系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·语音识别的研究历史与现状 | 第10-11页 |
| ·语音识别的难点和面临的挑战 | 第11-12页 |
| ·语音识别系统的分类 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 2 语音信号的声学原理和预处理 | 第15-25页 |
| ·语音信号的声学原理 | 第15-17页 |
| ·语音信号的产生 | 第15-16页 |
| ·语音信号产生的数字模型 | 第16-17页 |
| ·语音信号的声学特性 | 第17页 |
| ·语音信号的数字化和预处理 | 第17-23页 |
| ·语音信号的数字化 | 第17-18页 |
| ·语音信号的预处理 | 第18-19页 |
| ·语音信号的时域分析 | 第19-20页 |
| ·短时能量和短时平均幅度 | 第19-20页 |
| ·短时平均过零率 | 第20页 |
| ·端点检测 | 第20-23页 |
| ·传统的双门限端点检测算法 | 第21页 |
| ·改进的双门限端点检测算法 | 第21-23页 |
| ·实验结果及分析 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 3 语音信号的特征提取 | 第25-33页 |
| ·线性预测 | 第25-27页 |
| ·线性预测倒谱系数 | 第27-28页 |
| ·梅尔频率倒谱系数(MFCC) | 第28-31页 |
| ·提高MFCC参数性能的几种方法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 语音信号的识别算法 | 第33-48页 |
| ·动态时间规整(DTW) | 第33-38页 |
| ·动态规划技术(DP) | 第34-37页 |
| ·松弛端点的DTW算法 | 第37-38页 |
| ·隐马尔科夫模型(HMM) | 第38-47页 |
| ·隐马尔科夫模型的概念 | 第38-41页 |
| ·隐马尔科夫模型的信号模型 | 第38-39页 |
| ·隐马尔科夫模型的定义 | 第39-40页 |
| ·隐马尔科夫模型的类型 | 第40-41页 |
| ·隐马尔科夫模型的三个基本问题及其求解 | 第41-45页 |
| ·隐马尔科夫模型的三个基本问题 | 第41-42页 |
| ·"前向—后向"算法—问题1的解决方法 | 第42-43页 |
| ·Viterbi算法—问题2的解决方法 | 第43-44页 |
| ·Baum-Welch算法—问题3的解决方法 | 第44-45页 |
| ·连续隐马尔科夫模型 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 系统的设计与实现 | 第48-64页 |
| ·系统的总体框图 | 第48页 |
| ·语音库的建立 | 第48-49页 |
| ·预处理 | 第49-51页 |
| ·特征提取 | 第51-53页 |
| ·HMM模型的训练 | 第53-59页 |
| ·HMM模型的初始化 | 第54-55页 |
| ·HMM模型的多样本训练 | 第55-59页 |
| ·基于HMM模型的识别 | 第59-61页 |
| ·实验及结果分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70-71页 |
| 发表的学术论文 | 第71页 |
