基于概率神经网络的汉语耳语音识别的研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| ·耳语音识别的研究目的和意义 | 第9页 |
| ·耳语音识别的国内外研究状况 | 第9-10页 |
| ·耳语音识别难点分析 | 第10页 |
| ·本文的主要工作和内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 耳语音的相关知识 | 第12-16页 |
| ·耳语音的相关知识 | 第12-13页 |
| ·耳语音的声学特性 | 第13-16页 |
| 第三章 语音识别的理论基础 | 第16-26页 |
| ·语音信号产生的声学基础 | 第16页 |
| ·语音信号产生的数字模型 | 第16-17页 |
| ·语音信号的预处理 | 第17-18页 |
| ·语音信号的特征提取 | 第18-22页 |
| ·LPCC参数 | 第18-19页 |
| ·MFCC参数 | 第19-20页 |
| ·修正的MFCC参数 | 第20-21页 |
| ·特征参数的提取 | 第21-22页 |
| ·基于动态时间规划(DTW)的语音识别算法 | 第22-26页 |
| ·DTW算法介绍 | 第22-24页 |
| ·改进的DTW算法 | 第24-26页 |
| 第四章 神经网络的基本理论 | 第26-32页 |
| ·神经网络简介 | 第26页 |
| ·人工神经网络的基本概念 | 第26-28页 |
| ·概率神经网络(PNN) | 第28-29页 |
| ·概率神经网络结构 | 第29-32页 |
| 第五章 基于概率神经网络的耳语音识别建模 | 第32-35页 |
| ·概率神经网络(PNN)在耳语音建模中的应用 | 第32-33页 |
| ·网络设计的原则和准则 | 第33页 |
| ·PNN的训练 | 第33-35页 |
| 第六章 耳语音识别系统仿真和实验结果分析 | 第35-54页 |
| ·语音样本库的建立 | 第35页 |
| ·语音预加重 | 第35-36页 |
| ·端点检测 | 第36-40页 |
| ·短时能量的计算 | 第36-37页 |
| ·过零率的计算 | 第37-38页 |
| ·熵函数的计算 | 第38-40页 |
| ·语音增强 | 第40-41页 |
| ·特征参数的提取 | 第41-46页 |
| ·LPCC与MFCC参数 | 第41-42页 |
| ·共振峰、语谱、频谱参数 | 第42-46页 |
| ·基于DTW与PNN的汉语耳语音识别实验 | 第46-50页 |
| ·基于DTW模型的耳语音识别系统的建立 | 第46-47页 |
| ·基于概率神经网络(PNN)模型的耳语音识别系统 | 第47-48页 |
| ·基于DTW与PNN的耳语音识别实验结果比较 | 第48页 |
| ·对识别率较低的个别耳语音进行识别率的提高 | 第48-50页 |
| ·基于DTW的汉语耳语音说话人识别实验 | 第50-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-54页 |
| 第七章 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 详细摘要 | 第61-63页 |
