语音识别技术的关键问题研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 问题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 语音识别技术概况 | 第10-12页 |
| 1.2.1 语音识别技术的发展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 语音识别的分类 | 第11-12页 |
| 1.3 语音识别中的主要问题 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 语音识别的人为因素 | 第15-21页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 语音的发音机制及主要特征 | 第15-16页 |
| 2.3 区域性发音对语言的影响 | 第16-18页 |
| 2.4 生理特征对语言的影响 | 第18-19页 |
| 2.5 心理因素及说话习惯对语言的影响 | 第19-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 语音识别中的噪音 | 第21-27页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 人耳听觉及感知特性 | 第21-22页 |
| 3.3 躁声分类及特性 | 第22-24页 |
| 3.4 噪音的处理方法 | 第24-26页 |
| 3.4.1 参数方法 | 第24-25页 |
| 3.4.2 非参数方法 | 第25-26页 |
| 3.4.3 统计方法及其他方法 | 第26页 |
| 3.5 本章总结 | 第26-27页 |
| 第4章 语音识别的关键算法 | 第27-51页 |
| 4.1 引言 | 第27-28页 |
| 4.2 语音信号的预处理 | 第28-33页 |
| 4.2.1 信号采样 | 第28页 |
| 4.2.2 预加重 | 第28页 |
| 4.2.3 分帧加窗 | 第28-29页 |
| 4.2.4 信号的时域分析 | 第29-32页 |
| 4.2.5 自相关函数 | 第32页 |
| 4.2.6 端点检测 | 第32-33页 |
| 4.3 语音信号的特征参数 | 第33-38页 |
| 4.3.1 线性预测编码(LPC) | 第33-34页 |
| 4.3.2 LPCC | 第34-36页 |
| 4.3.3 Mel频率倒谱系数 | 第36-38页 |
| 4.4 语音信号的识别算法 | 第38-45页 |
| 4.4.1 矢量量化技术 | 第38-40页 |
| 4.4.2 动态时间规整的识别技术 | 第40-41页 |
| 4.4.3 HMM 模型 | 第41-45页 |
| 4.5 实验与分析 | 第45-50页 |
| 4.5.1 语音库 | 第46-47页 |
| 4.5.2 信号预处理 | 第47-48页 |
| 4.5.3 特征值提取及模式识别 | 第48页 |
| 4.5.4 实验结果 | 第48-49页 |
| 4.5.5 结果分析 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第59页 |
