| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·语音识别的发展历史和研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外语音识别的发展状况 | 第9-10页 |
| ·国内语音识别的发展状况 | 第10页 |
| ·语音识别的分类 | 第10-11页 |
| ·噪声对语音识别的影响 | 第11-13页 |
| ·本文的内容及章节安排 | 第13-14页 |
| ·文章的内容 | 第13页 |
| ·本文的章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 语音信号的预处理 | 第14-22页 |
| ·采样和量化 | 第14-16页 |
| ·端点检测 | 第16-22页 |
| ·短时能量分析 | 第16-18页 |
| ·短时平均过零率 | 第18-20页 |
| ·短时平均幅度差 | 第20-22页 |
| 第三章 语音信号的特征参数 | 第22-28页 |
| ·线性预测系数(LPC) | 第22-24页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC) | 第24-25页 |
| ·基于听觉特性的MEL频率倒谱系数(MFCC) | 第25-28页 |
| 第四章 抗噪处理技术 | 第28-57页 |
| ·语音增强 | 第28-40页 |
| ·谱减法 | 第28-30页 |
| ·维纳(Weiner)滤波法 | 第30-31页 |
| ·小波变换法 | 第31-40页 |
| ·小波变换的定义和特性 | 第31-33页 |
| ·多分辨率分析 | 第33-35页 |
| ·Mallat算法 | 第35-37页 |
| ·基于小波变换的多尺度多阈值的去噪方法 | 第37-40页 |
| ·特征参数级去噪法 | 第40-41页 |
| ·基于模型补偿的去噪方法 | 第41-57页 |
| ·HMM分解 | 第42-50页 |
| ·HMM模型 | 第42-48页 |
| ·HMM分解 | 第48-50页 |
| ·矢量泰勒级数(vetor taylor series，VTS)方法 | 第50-54页 |
| ·并行模型混合PMC(parallel model combination) | 第54-57页 |
| 第五章 噪声环境下语音识别系统 | 第57-69页 |
| ·性能评价标准 | 第57-58页 |
| ·识别系统的组成 | 第58-62页 |
| ·预处理 | 第59页 |
| ·基于小波变换的多尺度多阈值语音增强法 | 第59-61页 |
| ·端点检测 | 第61页 |
| ·特征提取 | 第61-62页 |
| ·PMC模型 | 第62页 |
| ·仿真实验 | 第62-69页 |
| ·语音增强实验及结果分析 | 第63-65页 |
| ·端点检测实验及结果分析 | 第65页 |
| ·识别实验及结果分析 | 第65-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |