| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 诸论 | 第12-20页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·语音识别技术发展历史及研究现状 | 第13-17页 |
| ·国外研究历史及现状 | 第13-15页 |
| ·国内研究历史及现状 | 第15-16页 |
| ·飞行器语音指令识别技术研究概况 | 第16-17页 |
| ·课题主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 隐马尔可夫模型(HMM)技术 | 第20-29页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·隐马尔可夫模型基本原理 | 第20-22页 |
| ·隐马尔可夫模型的三个基本问题 | 第22-25页 |
| ·问题1 的解决：前向-后向算法 | 第22-24页 |
| ·问题2 的解决：VITERBI 搜索算法 | 第24页 |
| ·问题3 的解决：BAUM-WELCH 参数重估算法 | 第24-25页 |
| ·连续密度隐马尔可夫模型(CDHMM) | 第25-27页 |
| ·隐马尔科夫模型的类型 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 语音识别前端处理 | 第29-41页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·语音信号预处理 | 第29-31页 |
| ·采样与量化 | 第29-30页 |
| ·预加重 | 第30页 |
| ·分帧加窗 | 第30-31页 |
| ·特征参数提取 | 第31-39页 |
| ·几种特征参数的比较 | 第31-33页 |
| ·美尔频率倒谱参数(MFCC) | 第33-35页 |
| ·一种新的MFCC 特征提取改进算法 | 第35-38页 |
| ·特征提取模块界面与功能简介 | 第38-39页 |
| ·实验分析 | 第39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 第四章 航空背景环境下语音端点检测算法 | 第41-54页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·最小美尔尺度频带参数 | 第41-47页 |
| ·基于听觉的美尔尺度滤波器组 | 第42-43页 |
| ·最小能量频带的选择 | 第43-44页 |
| ·MIMSB 参数有效性实验 | 第44-47页 |
| ·增强时频参数 | 第47-48页 |
| ·端点检测算法 | 第48-50页 |
| ·实验分析 | 第50-53页 |
| ·标注法分析 | 第50-51页 |
| ·识别率分析 | 第51-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第五章 飞行器连续语音指令识别系统的实现 | 第54-78页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·语音指令识别系统框架 | 第54-57页 |
| ·基本模型单元的选择 | 第57-58页 |
| ·声学HMM 训练 | 第58-65页 |
| ·模型初始化 | 第58-61页 |
| ·单个模型重估 | 第61-62页 |
| ·嵌入式模型重估 | 第62-65页 |
| ·HMM 训练模块界面与功能简介 | 第65页 |
| ·语言模型 | 第65-67页 |
| ·搜索算法 | 第67-73页 |
| ·VITERBI 全搜索算法 | 第67-69页 |
| ·VITERBI BEAM 搜索算法 | 第69-70页 |
| ·VITERBI BEAM 搜索算法实现 | 第70-72页 |
| ·识别模块界面与功能简介 | 第72-73页 |
| ·系统性能评估 | 第73-77页 |
| ·语音指令库 | 第73-75页 |
| ·识别性能评估标准 | 第75页 |
| ·实验分析与最优参数确定 | 第75-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-81页 |
| ·工作总结 | 第78-79页 |
| ·进一步研究的展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第86-87页 |
| 附录 | 第87-88页 |