基于HMM的孤立词语音识别系统的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·语音识别概述 | 第7-8页 |
| ·语音识别研究的重要意义 | 第7页 |
| ·语音识别的发展现状 | 第7-8页 |
| ·语音识别技术的分类 | 第8-9页 |
| ·语音识别的基本方法 | 第9-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 第二章 语音识别的基本原理 | 第12-35页 |
| ·语音信号的产生和感觉机理 | 第12-14页 |
| ·语音信号产生的数学模型 | 第12-13页 |
| ·语音信号的感觉机理 | 第13-14页 |
| ·语音识别的基本原理 | 第14-16页 |
| ·语音信号的预处理 | 第16-21页 |
| ·预加重 | 第16-18页 |
| ·端点检测 | 第18-21页 |
| ·语音信号特征参数提取 | 第21-29页 |
| ·线性预测分析的基本原理 | 第21-24页 |
| ·复倒谱和倒谱 | 第24-25页 |
| ·美尔倒谱参数 | 第25-26页 |
| ·美尔倒谱参数的计算 | 第26-29页 |
| ·模板匹配技术 | 第29-35页 |
| ·相似性度量 | 第30-31页 |
| ·动态时间规整(DTW) | 第31-33页 |
| ·特征模板训练 | 第33-34页 |
| ·隐马尔科夫模型(HMM)的训练和识别 | 第34-35页 |
| 第三章 基于HMM的语音识别系统的研究与设计 | 第35-51页 |
| ·HMM模型的定义 | 第35-38页 |
| ·HMM模型的数学背景 | 第35-36页 |
| ·HMM模型的定义 | 第36-37页 |
| ·HMM的三个基本问题 | 第37-38页 |
| ·基于HMM的孤立词语音识别 | 第38-45页 |
| ·HMM语音识别工作过程 | 第38-40页 |
| ·状态转移的拓扑结构 | 第40-42页 |
| ·HMM模型训练算法 | 第42-44页 |
| ·Viterbi算法 | 第44-45页 |
| ·分段K值法 | 第45页 |
| ·HMM的训练和识别过程的设计 | 第45-51页 |
| ·HMM的训练 | 第45-48页 |
| ·语音识别过程 | 第48-51页 |
| 第四章 实验仿真及结果分析 | 第51-61页 |
| ·仿真实验原理 | 第51-52页 |
| ·录音的数据格式 | 第51-52页 |
| ·语音采集 | 第52页 |
| ·预处理 | 第52-54页 |
| ·预加重 | 第52页 |
| ·端点检测 | 第52-54页 |
| ·训练和识别 | 第54页 |
| ·基于HMM的汉语数字语音识别系统设计 | 第54-58页 |
| ·识别过程及参数选取 | 第54-56页 |
| ·系统仿真界面设计 | 第56-58页 |
| ·HMM和DTW算法实验结果及分析 | 第58-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·主要完成的工作 | 第61页 |
| ·系统存在的问题 | 第61页 |
| ·前景展望 | 第61-63页 |
| 附录 | 第63-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间的学术成果 | 第80页 |
