| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国内语音识别发展概况 | 第11页 |
| 1.2.2 语音识别研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 语音识别发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 研究思路及创新点 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究思路和研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文创新点 | 第15页 |
| 1.4 本文内容结构 | 第15-17页 |
| 2 语音发声研究 | 第17-21页 |
| 2.1 语音发声的原理 | 第17-18页 |
| 2.2 语音发声的模型 | 第18-20页 |
| 2.2.1 激励模型 | 第19页 |
| 2.2.2 声道模型 | 第19-20页 |
| 2.2.3 辐射模型 | 第20页 |
| 2.2.4 发音模型 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 汉语拼音基础知识 | 第21-28页 |
| 3.1 拼音组成与分类 | 第21-25页 |
| 3.2 拼音分析 | 第25-26页 |
| 3.3 汉语拼音输入法 | 第26-27页 |
| 3.4 带声调的汉语拼音输入方案 | 第27页 |
| 3.5 汉语拼音输入法的弱点 | 第27页 |
| 3.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 常用的语音识别方法 | 第28-43页 |
| 4.1 语音识别系统基本模型 | 第28-29页 |
| 4.2 语音信号预处理 | 第29-31页 |
| 4.3 语音识别单元的选取 | 第31-32页 |
| 4.4 特征参数提取技术 | 第32-38页 |
| 4.4.1 LPC 系数特征的研究 | 第32-35页 |
| 4.4.2 LPCC 倒谱特征的研究 | 第35-36页 |
| 4.4.3 MFCC 系数特征的研究 | 第36-38页 |
| 4.4.4 LPCC 与 MFCC 系数特征的比较 | 第38页 |
| 4.5 模式匹配及模型训练技术（常用匹配算法） | 第38-42页 |
| 4.5.1 DTW 算法 | 第39-41页 |
| 4.5.2 VQ 算法 | 第41页 |
| 4.5.3 HMM 算法 | 第41-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 基于音元的语音识别方法 | 第43-65页 |
| 5.1 声韵母分割 | 第43-45页 |
| 5.2 音元分割 | 第45-55页 |
| 5.2.1 ACF 基音检测法 | 第48页 |
| 5.2.2 AMDF 基音检测法 | 第48页 |
| 5.2.3 基于语音包络的基音分割方法 | 第48-51页 |
| 5.2.4 基于极值的音元分割方法 | 第51-55页 |
| 5.2.5 各种基音周期估计算法分析 | 第55页 |
| 5.3 特征的选择和提取 | 第55-58页 |
| 5.3.1 LPC 特征求解 | 第55-57页 |
| 5.3.2 LPCC 倒谱特征求解 | 第57-58页 |
| 5.3.3 MFCC 倒谱特征求解 | 第58页 |
| 5.4 查找音节声调 | 第58-60页 |
| 5.5 语音训练和特征库生成 | 第60页 |
| 5.6 语音识别与匹配算法 | 第60-61页 |
| 5.7 语音字库 | 第61-64页 |
| 5.7.1 Bigram 模型 | 第62页 |
| 5.7.2 字库查询 | 第62-64页 |
| 5.8 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 实验结果与分析 | 第65-72页 |
| 6.1 基于音元分割的语音识别系统搭建 | 第65-66页 |
| 6.2 实验设计及结果分析 | 第66-71页 |
| 6.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 7 主要结论与应用前景展望 | 第72-74页 |
| 7.1 主要结论 | 第72页 |
| 7.2 应用前景展望 | 第72-73页 |
| 7.3 进一步的工作 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 附录 | 第78页 |
| A．作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第78页 |
| B．作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目目录 | 第78页 |
| C．作者在攻读硕士学位期间取得的实用新型专利目录 | 第78页 |