基于ANN和HMM模型的口吃语音识别研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 论文的研究内容和主要工作 | 第8页 |
| 1.3 论文的组织结构安排 | 第8-10页 |
| 第二章 口吃语音识别研究综述 | 第10-16页 |
| 2.1 语音基础知识 | 第10-11页 |
| 2.2 语音识别概述 | 第11-13页 |
| 2.2.1 语音识别的基本原理 | 第11-12页 |
| 2.2.2 语音识别的主要方法 | 第12页 |
| 2.2.3 口吃语音识别与语音识别的差异 | 第12-13页 |
| 2.3 口吃语音识别概述 | 第13-16页 |
| 2.3.1 口吃的产生和类别 | 第13页 |
| 2.3.2 口吃语音识别研究现状 | 第13-14页 |
| 2.3.3 口吃语音识别的难点 | 第14-16页 |
| 第三章 口吃语音的分析、处理以及特征提取 | 第16-27页 |
| 3.1 口吃语音分析 | 第16页 |
| 3.2 口吃语音预处理设计 | 第16-21页 |
| 3.2.1 口吃语音数字化 | 第17页 |
| 3.2.2 手动切割口吃语音 | 第17-19页 |
| 3.2.3 预加重 | 第19-20页 |
| 3.2.4 口吃语音平稳性分帧 | 第20页 |
| 3.2.5 平滑口吃语音信号 | 第20-21页 |
| 3.3 提取口吃语音特征参数 | 第21-27页 |
| 3.3.1 口吃语音频谱包络分析 | 第21-22页 |
| 3.3.2 口吃语音特征参数提取 | 第22-24页 |
| 3.3.3 特征参数规整方法设计 | 第24-27页 |
| 第四章 口吃语音识别算法设计 | 第27-40页 |
| 4.1 基于ANN 模型的口吃语音识别算法设计 | 第27-33页 |
| 4.1.1 ANN 基本元素确定 | 第27-28页 |
| 4.1.2 ANN 拓扑结构的设计 | 第28-30页 |
| 4.1.3 训练学习算法 | 第30-33页 |
| 4.2 基于HMM 模型的口吃语音识别算法设计 | 第33-40页 |
| 4.2.1 HMM 过程与语音对应关系 | 第34-35页 |
| 4.2.2 搭建HMM 及学习算法 | 第35-37页 |
| 4.2.3 评估求值算法 | 第37-40页 |
| 第五章 口吃语音识别实现及分析 | 第40-58页 |
| 5.1 口吃语音识别语音库准备 | 第40-42页 |
| 5.2 口吃语音预处理及参数提取 | 第42-45页 |
| 5.3 口吃语音识别算法实现 | 第45-55页 |
| 5.3.1 ANN 模型识别算法实现 | 第45-50页 |
| 5.3.2 HMM 模型识别算法实现 | 第50-55页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第55-58页 |
| 5.4.1 实验结果 | 第55-56页 |
| 5.4.2 影响因素 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 工作总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
