车载汉语语音控制命令识别算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·语音识别概述 | 第8-10页 |
| ·语音识别的分类 | 第8-9页 |
| ·语音识别的原理 | 第9-10页 |
| ·语音识别的发展历史和现状 | 第10-11页 |
| ·车载语音识别的研究现状 | 第11页 |
| ·车载语音识别的研究意义 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第12页 |
| ·论文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 语音信号的预处理 | 第13-23页 |
| ·建立语音样本集 | 第13页 |
| ·语音信号的采样和量化 | 第13-14页 |
| ·采集数据 | 第14-15页 |
| ·降噪处理 | 第15-17页 |
| ·预加重 | 第17页 |
| ·分帧、加窗 | 第17-18页 |
| ·语音的端点检测 | 第18-21页 |
| ·语音切分 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 语音特征参数的提取 | 第23-25页 |
| ·人耳的听觉特性 | 第23页 |
| ·MFCC 参数的提取 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 语音识别算法 | 第25-45页 |
| ·动词的语音识别算法 | 第25-32页 |
| ·支持向量机 | 第26-28页 |
| ·BP 神经网络 | 第28-31页 |
| ·矩阵灰色关联分析 | 第31-32页 |
| ·名词的语音识别算法 | 第32-42页 |
| ·动态时间规整 | 第33-34页 |
| ·连续隐马尔可夫模型 | 第34-39页 |
| ·连续隐马尔可夫模型与集成神经网络相结合 | 第39-42页 |
| ·语音控制命令的组合识别算法 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 语音识别算法的评估 | 第45-50页 |
| ·灰色定权聚类 | 第47页 |
| ·仿真实验 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论及展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
