| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| ·语音识别技术 | 第11-15页 |
| ·语音识别概述 | 第11-12页 |
| ·语音识别技术的发展与现状 | 第12-14页 |
| ·语音识别的困难 | 第14-15页 |
| ·神经网络在语音识别中的应用 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 语音识别系统主要技术 | 第18-28页 |
| ·语音识别原理 | 第18-19页 |
| ·语音识别技术 | 第19-27页 |
| ·预处理 | 第19-20页 |
| ·特征提取 | 第20-25页 |
| ·模式匹配及模型训练技术 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 改进的基于 LP倒谱特征的语音识别方法研究 | 第28-39页 |
| ·预处理 | 第28-29页 |
| ·倒谱分析 | 第29-31页 |
| ·LP倒谱参数 | 第31-34页 |
| ·LP分析 | 第31-33页 |
| ·LPCC求解 | 第33-34页 |
| ·LPMCC参数 | 第34-36页 |
| ·人耳的听觉感受性 | 第34-35页 |
| ·Mel频率 | 第35页 |
| ·LPMCC求解 | 第35-36页 |
| ·仿真实验 | 第36-38页 |
| ·实验环境 | 第36-37页 |
| ·实验结果及结论 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第四章 RBF神经网络用于语音识别的研究 | 第39-60页 |
| ·人工神经网络概述 | 第39-42页 |
| ·人工神经网络的发展概要 | 第39-40页 |
| ·人工神经网络的特点和基本原理 | 第40-41页 |
| ·人工神经网络的工作方式 | 第41-42页 |
| ·RBF神经网络的结构和特点 | 第42-44页 |
| ·RBF神经网络的结构 | 第42页 |
| ·RBF神经网络的映射关系 | 第42-43页 |
| ·RBF神经网络的映射机理 | 第43-44页 |
| ·RBF神经网络和 BP神经网络的比较 | 第44-46页 |
| ·BP神经网络的简介 | 第44-45页 |
| ·RBF神经网络和 BP神经网络的比较 | 第45-46页 |
| ·RBF神经网络的训练方法及分析 | 第46-53页 |
| ·RBF神经网络训练问题 | 第46-47页 |
| ·RBF神经网络主要训练算法 | 第47-49页 |
| ·RBF神经网络聚类算法 | 第49-51页 |
| ·RBF全监督训练算法 | 第51-53页 |
| ·基于 RBF神经网络的语音识别系统仿真实验 | 第53-58页 |
| ·实验环境 | 第53-55页 |
| ·网络训练与识别 | 第55-58页 |
| ·实验结果及结论 | 第58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 第五章 小波神经网络用于语音识别的研究 | 第60-72页 |
| ·小波神经网络概述 | 第60-62页 |
| ·小波神经网络的产生和发展 | 第60页 |
| ·小波神经网络特征 | 第60-61页 |
| ·小波网络与其他神经网络的比较 | 第61-62页 |
| ·小波神经网络模型的构建与训练 | 第62-66页 |
| ·小波神经网络模型的构建 | 第62-63页 |
| ·小波神经网络的训练 | 第63-66页 |
| ·基于小波神经网络的语音识别仿真实验 | 第66-70页 |
| ·实验数据和特征矢量 | 第66页 |
| ·小波神经网络模型的设计 | 第66-69页 |
| ·实验结果和结论 | 第69-70页 |
| ·实验结果综合比较 | 第70页 |
| ·小结 | 第70-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-75页 |
| ·总结 | 第72页 |
| ·展望 | 第72-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第79页 |