| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·语音识别的分类 | 第12-13页 |
| ·国内外研究历史及现状 | 第13页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 语音信号的预处理及特征提取 | 第15-19页 |
| ·语音信号的预处理 | 第15-16页 |
| ·基于发音模型的特征线性预测系数-LPC系数 | 第16-18页 |
| ·基于滤波器组的mel倒谱系数MFCC系数 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 隐马尔可夫模型原理 | 第19-34页 |
| ·马尔可夫链理论及隐马尔可夫模型 | 第19-21页 |
| ·马尔可夫链 | 第19-20页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第20-21页 |
| ·隐马尔可夫模型的几个问题 | 第21-31页 |
| ·关于问题1的求解 | 第22-24页 |
| ·关于问题2的求解 | 第24-26页 |
| ·关于问题3的求解 | 第26-28页 |
| ·隐马尔可夫模型在实际应用中的问题 | 第28-31页 |
| ·隐马尔可夫模型的几种分类 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于隐马尔可夫模型的孤立词识别 | 第34-42页 |
| ·端点检测 | 第34-38页 |
| ·用隐马尔可夫模型进行小词汇量的孤立词的识别 | 第38-41页 |
| ·模型的训练 | 第39-41页 |
| ·实验及结果分析 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于隐马尔可夫模型的连续语音识别 | 第42-59页 |
| ·连续语音识别的系统构成 | 第42-51页 |
| ·数据的预处理及特征提取 | 第42-43页 |
| ·首先是确定用隐马尔可夫模型对什么样的声学单元进行建模 | 第43页 |
| ·声学模型的训练 | 第43-47页 |
| ·识别网络 | 第47-49页 |
| ·搜索与解码 | 第49-51页 |
| ·实验用的语音数据库 | 第51页 |
| ·实验使用的工具 | 第51-52页 |
| ·实验过程 | 第52-59页 |
| ·特征提取 | 第52-53页 |
| ·语言模型的建立 | 第53页 |
| ·识别网络的建立 | 第53-54页 |
| ·声学模型的训练 | 第54页 |
| ·初步的识别结果及其评估 | 第54-55页 |
| ·模型的改进和优化 | 第55-59页 |
| ·三音素单元建模 | 第55-56页 |
| ·对三音素模型的参数进行聚类并且绑定 | 第56-57页 |
| ·增加模型中的高斯混合数目 | 第57-59页 |
| 第6章 总结及展望 | 第59-60页 |
| ·论文总结 | 第59页 |
| ·工作展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录 | 第61-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |