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非特定人语音识别特征提取算法的研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究的背景及意义第9页
    1.2 语音识别技术发展与现状第9-11页
        1.2.1 国外语音识别的发展状况第9-11页
        1.2.2 国内语音识别的发展状况第11页
    1.3 语音识别存在问题与困难第11-13页
    1.4 本文所做的工作和创新点第13页
    1.5 论文的组织结构第13-15页
第二章 非特定人语音识别技术理论基础第15-28页
    2.1 语音识别的概述第15-17页
        2.1.1 语音识别的分类第15页
        2.1.2 语音信号的数字模型第15-16页
        2.1.3 语音识别的系统构成第16-17页
    2.2 语音信号的预处理第17-23页
        2.2.1 预滤波第17-18页
        2.2.2 语音信号的数字化第18页
        2.2.3 预加重第18-19页
        2.2.4 分帧加窗第19-21页
        2.2.5 端点检测第21-23页
    2.3 语音特征提取第23-25页
        2.3.1 语音的特征参数分类第24页
        2.3.2 特征参数选择标准第24-25页
    2.4 隐马尔科夫模型(HMM)技术第25-27页
        2.4.1 HMM的五个元素及三个问题第25-26页
        2.4.2 HMM的结构和初始参数的确定第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 基于提升小波加权自相关函数的基音提取算法第28-41页
    3.1 引言第28页
    3.2 传统基音检测算法第28-29页
        3.2.1 短时自相关函数法第28-29页
        3.2.2 短时平均幅度差函数的基音检测算法第29页
    3.3 改进基音提取算法的原理第29-35页
        3.3.1 提升小波变换原理第30-31页
        3.3.2 阈值的估计和阈值函数的选取第31-32页
        3.3.3 多级提升小波近似分量加权求和第32-33页
        3.3.4 线性预测误差自相关函数第33-34页
        3.3.5 加权平方处理第34页
        3.3.6 算法的流程第34-35页
    3.4 实验结果分析与对比第35-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 基于EMD分解的MFCC组合特征参数提取算法第41-56页
    4.1 引言第41页
    4.2 线性预测倒谱系数(LPCC)第41-44页
    4.3 美尔频率倒谱系数(MFCC)第44-46页
        4.3.1 MFCC的分析第44-45页
        4.3.2 Mel滤波器组第45页
        4.3.3 MFCC特征参数提取第45-46页
    4.4 基于EMD分解的MFCC组合特征参数第46-50页
        4.4.1 经验模式分解(EMD)第46-48页
        4.4.2 改进MFCC参数的提取第48-49页
        4.4.3 基音轮廓特征参数第49-50页
        4.4.4 改进MFCC特征算法步骤第50页
    4.5 对比实验与结果分析第50-55页
        4.5.1 实验平台设备第50-51页
        4.5.2 实验语音样本库第51-52页
        4.5.3 实验结果分析第52-55页
    4.6 本章小结第55-56页
第五章 语音识别系统的实现第56-69页
    5.1 非特定人语音识别系统的实现第56-61页
        5.1.1 语音系统主界面第56-57页
        5.1.2 语音信号的录入第57-58页
        5.1.3 语音信号的预处理第58-60页
        5.1.4 语音信号的特征提取第60-61页
    5.2 HMM的训练与识别第61-65页
    5.3 系统识别结果及识别性能分析第65-68页
    5.4 本章小节第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69-70页
    6.2 展望第70-71页
致谢第71-72页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第72-73页
参考文献第73-76页
附录一 插图清单第76-78页
附录二 图表清单第78页

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