融合LPCC和MFCC特征参数的语音识别技术的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 语音识别技术发展状况 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究发展状况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究发展状况 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要的研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文主要的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 语音识别技术的基本理论 | 第14-28页 |
| 2.1 语音识别技术的概述 | 第14-15页 |
| 2.2 语音信号的预处理 | 第15-17页 |
| 2.3 语音信号的端点检测 | 第17-20页 |
| 2.4 语音信号的特征参数 | 第20-21页 |
| 2.5 语音信号的识别模型 | 第21-27页 |
| 2.5.1 矢量量化模型 | 第21-23页 |
| 2.5.2 动态时间规整模型 | 第23-25页 |
| 2.5.3 隐马尔可夫模型 | 第25-26页 |
| 2.5.4 人工神经网络模型 | 第26-27页 |
| 2.6 本章总结 | 第27-28页 |
| 第3章 语音识别的特征参数提取算法 | 第28-41页 |
| 3.1 线性预测倒谱系数LPCC | 第28-33页 |
| 3.1.1 线性预测编码LPC | 第28-30页 |
| 3.1.2 线性预测倒谱系数LPCC | 第30-33页 |
| 3.2 梅尔倒谱系数MFCC | 第33-36页 |
| 3.2.1 MFCC参数原理 | 第33-35页 |
| 3.2.2 MFCC参数提取 | 第35-36页 |
| 3.3 线性预测梅尔倒谱系数LPMFCC | 第36-37页 |
| 3.4 实验仿真与分析 | 第37-40页 |
| 3.4.1 实验准备 | 第37-38页 |
| 3.4.2 实验内容 | 第38页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章总结 | 第40-41页 |
| 第4章 融合LPCC和MFCC特征参数提取算法 | 第41-49页 |
| 4.1 Fisher准则 | 第41-42页 |
| 4.2 基于Fisher准则的融合特征提取算法 | 第42-45页 |
| 4.3 实验仿真与分析 | 第45-48页 |
| 4.3.1 实验准备 | 第45-46页 |
| 4.3.2 实验内容 | 第46页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录A 攻读研究生期间参与的科研项目和研究成果 | 第55页 |
