基于隐马尔可夫模型的语音识别方法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 符号说明 | 第8-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-11页 |
| ·选题意义 | 第9页 |
| ·各章概要 | 第9-11页 |
| 第二章 语音信息和语音识别概述 | 第11-17页 |
| ·语音信息处理和语言识别 | 第11-12页 |
| ·语音识别的应用 | 第12页 |
| ·语音识别的分类 | 第12-13页 |
| ·国内外语音识别研究的历史及现状 | 第13-14页 |
| ·语音识别系统 | 第14-15页 |
| ·语音识别方法 | 第15-17页 |
| 第三章 语音信号分析 | 第17-31页 |
| ·声学模型 | 第17页 |
| ·语音信号的时域分析 | 第17-19页 |
| ·语音信号的预处理 | 第17-18页 |
| ·语音信号的时域分析 | 第18-19页 |
| ·端点检测 | 第19-23页 |
| ·端点检测方法 | 第19-20页 |
| ·端点检测方法的改进 | 第20-23页 |
| ·汉语语音特征分析 | 第23-26页 |
| ·汉语音节的一般结构 | 第23页 |
| ·汉语声母、韵母的结构 | 第23-24页 |
| ·汉语音节语音波形及分析 | 第24-26页 |
| ·过渡点检测法 | 第26-31页 |
| ·短时平均过零率与过渡点的关系 | 第26-29页 |
| ·过渡点检测方法 | 第29-31页 |
| 第四章 特征参数提取及矢量量化 | 第31-39页 |
| ·语音信号的线性预测分析 | 第31-33页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC) | 第33-35页 |
| ·矢量量化原理 | 第35-36页 |
| ·矢量量化LBG算法 | 第36-37页 |
| ·初始码本的选取问题 | 第37页 |
| ·随机初始码本 | 第37页 |
| ·分裂初始码本 | 第37页 |
| ·码本容量的选取问题 | 第37-39页 |
| 第五章 基于DHMM语音识别的研究 | 第39-53页 |
| ·HMM的概念 | 第39-40页 |
| ·HMM的结构和类型 | 第40-41页 |
| ·DHMM在语音识别中的三个基本问题 | 第41-45页 |
| ·观察序列概率的计算 | 第41-43页 |
| ·最佳状态链的确定 | 第43-44页 |
| ·DHMM参数优化问题 | 第44-45页 |
| ·基于DHMM语音识别系统的设计 | 第45-49页 |
| ·DHMM在语音识别中的建模 | 第45-46页 |
| ·参数模型的获取—DHMM的训练 | 第46-48页 |
| ·分类器的设计 | 第48-49页 |
| ·基于DHMM语音识别系统的改进 | 第49-53页 |
| ·标准DHMM模型用于语音识别的不足 | 第49-51页 |
| ·两段式DHMM模型语音识别 | 第51-53页 |
| 第六章 试验结果与分析 | 第53-66页 |
| ·试验环境 | 第53-54页 |
| ·以DTW为方法的试验结果 | 第54-59页 |
| ·基于不同特征参数的试验 | 第54页 |
| ·基于不同大小词汇表的试验 | 第54-55页 |
| ·基于不同路径限制方式的试验 | 第55-58页 |
| ·基于不同说话人范围的试验 | 第58-59页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·以DHMM为方法的试验结果 | 第59-66页 |
| ·基于不同特征参数的试验 | 第59-60页 |
| ·基于不同码本容量的试验 | 第60-61页 |
| ·标准HMM中不同状态数的试验 | 第61-64页 |
| ·两段式HMM识别率的试验 | 第64-66页 |
| 第七章 结论及展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第70-71页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第71页 |
