| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·语音识别的重要意义 | 第10-11页 |
| ·语音识别的发展与研究现状 | 第11-12页 |
| ·语音识别系统面临的问题 | 第12-14页 |
| ·完成的主要工作 | 第14页 |
| ·本文内容结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 语音识别的基本原理和基本方法 | 第16-28页 |
| ·语音识别概述 | 第16-17页 |
| ·语音信号预处理 | 第17-20页 |
| ·预滤波 | 第18页 |
| ·预加重 | 第18页 |
| ·加窗分帧 | 第18-19页 |
| ·端点检测 | 第19-20页 |
| ·语音信号的特征提取 | 第20-25页 |
| ·线性预测系数(LPC) | 第21-22页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC) | 第22-24页 |
| ·美尔频率倒谱系数(MFCC) | 第24-25页 |
| ·语音识别模型训练及模式匹配 | 第25-27页 |
| ·动态时间规整法 | 第25-26页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第26页 |
| ·人工神经网络 | 第26-27页 |
| ·支持向量机 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 支持向量机原理 | 第28-44页 |
| ·统计学习理论 | 第28-34页 |
| ·机器学习问题的数学模型 | 第28-30页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第30页 |
| ·学习过程一致性的条件 | 第30-32页 |
| ·VC维 | 第32页 |
| ·泛化能力的界 | 第32-33页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第33-34页 |
| ·支持向量机理论基础 | 第34-43页 |
| ·支持向量机的优点 | 第34页 |
| ·支持向量机的研究现状 | 第34-35页 |
| ·最大间隔分类超平面 | 第35-36页 |
| ·线性支持向量机 | 第36-37页 |
| ·非支持向量机 | 第37-39页 |
| ·主要核函数 | 第39-40页 |
| ·多类分类方法 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 纠错输出编码算法 | 第44-60页 |
| ·纠错输出编码算法的发展历史 | 第44-46页 |
| ·纠错输出编码算法 | 第46-50页 |
| ·详尽码 | 第48页 |
| ·在详尽码中取列 | 第48-49页 |
| ·随机登山算法 | 第49页 |
| ·BCH编码 | 第49-50页 |
| ·其他纠错输出编码方式 | 第50-53页 |
| ·Hadamard纠错输出编码 | 第53-57页 |
| ·Hadamard矩阵 | 第54页 |
| ·Hadamard纠错输出编码 | 第54-56页 |
| ·稀疏化的Hadamard纠错输出编码 | 第56-57页 |
| ·解码器 | 第57-59页 |
| ·汉明距离解码 | 第57-58页 |
| ·基于损失解码 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于Hadamard纠错输出编码与支持向量机的语音识别 | 第60-76页 |
| ·语音数据库 | 第60-62页 |
| ·韩语非特定人小词汇量孤立词语音库 | 第60-61页 |
| ·汉语非特定人小词汇量连接词语音库 | 第61-62页 |
| ·基于支持向量机的语音识别系统 | 第62页 |
| ·实验结果及讨论 | 第62-74页 |
| ·韩语非特定人小词汇量孤立词语音库的实验结果 | 第63-72页 |
| ·汉语非特定人小词汇量连接词语音库的实验结果 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·总结 | 第76-77页 |
| ·展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第84页 |