| 摘要 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·语音识别的意义 | 第8-9页 |
| ·语音识别应用背景及学科基础 | 第9-10页 |
| ·语音识别发展历史及现状 | 第10-11页 |
| ·本论文的选题依据及实现方法 | 第11-13页 |
| 第二章 语音识别技术概述 | 第13-18页 |
| ·语音信号数字处理的基本常识 | 第13-14页 |
| ·语音信号的频谱 | 第14页 |
| ·音素和音节 | 第14页 |
| ·语音信号的短时性 | 第14-15页 |
| ·语音识别中的声学模型和语言模型 | 第15-18页 |
| ·隐马尔科夫模型(HMM) | 第15-16页 |
| ·神经网络 | 第16-17页 |
| ·语言模型 | 第17-18页 |
| 第三章 道路名语音信号的预处理 | 第18-34页 |
| ·道路名语音信号端点检测 | 第18-20页 |
| ·短时能量检测法 | 第18-19页 |
| ·短时过零率检测 | 第19-20页 |
| ·男女声基频信息检测 | 第20-28页 |
| ·语音信号的短时自关函数 | 第21-24页 |
| ·基于短时AMDF的基音周期估计 | 第24-28页 |
| ·城市道路语音信号特征抽取 | 第28-34页 |
| ·倒谱 | 第29页 |
| ·DFT以及FFT | 第29-30页 |
| ·MFCC参数的基本概念及实现 | 第30-34页 |
| 第四章 基于HMM的道路名称语音识别方法 | 第34-61页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM) | 第34-42页 |
| ·HMM的基本概念 | 第34页 |
| ·HMM的定义 | 第34-35页 |
| ·HMM的三个基本问题 | 第35-36页 |
| ·HMM基本算法 | 第36-41页 |
| ·HMM的类型 | 第41-42页 |
| ·城市道路名称HMM模型的实现方案 | 第42-46页 |
| ·初始模型参数设定 | 第42-44页 |
| ·对混合密度分布的HMM模型状态分布B的估计(Segmental K-means Procedure) | 第44-46页 |
| ·克服训练数据的不足 | 第46页 |
| ·城市道路名称HMM模型的构造 | 第46-61页 |
| ·基于城市道路名的HMM模型 | 第48-56页 |
| ·基于音素的HMM模型 | 第56-58页 |
| ·实验结果对比和分析 | 第58-61页 |
| 第五章 城市道路语音识别系统的描述 | 第61-64页 |
| 结束语 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |