| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 语音识别的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关技术研究 | 第16-34页 |
| 2.1 语音识别技术相关简介 | 第16-18页 |
| 2.1.1 语音识别系统的基本结构 | 第16-17页 |
| 2.1.2 语音识别系统的分类 | 第17-18页 |
| 2.2 混合高斯模型 | 第18-20页 |
| 2.2.1 混合高斯模型定义 | 第18-19页 |
| 2.2.2 混合高斯模型的学习问题 | 第19-20页 |
| 2.3 隐马尔科夫模型 | 第20-26页 |
| 2.3.1 隐马尔科夫模型定义 | 第20-23页 |
| 2.3.2 隐马尔科夫模型的三个基本问题 | 第23-26页 |
| 2.4 信号处理和特征提取 | 第26-33页 |
| 2.4.1 信号预处理 | 第28-30页 |
| 2.4.2 语音信号端点检测 | 第30-31页 |
| 2.4.3 特征参数的提取 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小节 | 第33-34页 |
| 第3章 需求分析与设计 | 第34-42页 |
| 3.1 需求分析 | 第34页 |
| 3.2 方法分析与模型设计 | 第34-39页 |
| 3.2.1 识别方式分析 | 第34-36页 |
| 3.2.2 GMM-HMM声学模型分析 | 第36-37页 |
| 3.2.3 模型拓扑结构的设计 | 第37-39页 |
| 3.3 开源技术方案分析 | 第39-41页 |
| 3.3.1 HTK与Kaldi比较 | 第39页 |
| 3.3.2 HTK软件结构 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小节 | 第41-42页 |
| 第4章 HTK搭建连续数字语音识别系统 | 第42-56页 |
| 4.1 系统的体系结构 | 第42页 |
| 4.2 数据准备 | 第42-45页 |
| 4.2.1 任务语法 | 第43-44页 |
| 4.2.2 字典准备和文本标注 | 第44页 |
| 4.2.3 信号处理与特征提取 | 第44-45页 |
| 4.3 建立单音素模型 | 第45-47页 |
| 4.3.1 初步建立模型 | 第45-47页 |
| 4.3.2 静音模型的确定 | 第47页 |
| 4.4 建立绑定状态三音素模型 | 第47-49页 |
| 4.5 识别与识别原理研究 | 第49-53页 |
| 4.6 识别结果分析 | 第53-55页 |
| 4.7 本章小节 | 第55-56页 |
| 第5章 连续数字语音识别系统在Android平台的应用 | 第56-62页 |
| 5.1 基于Android平台的应用程序架构 | 第56-57页 |
| 5.2 Android平台JNI的使用 | 第57页 |
| 5.3 IP电话自动语音拨号的实现 | 第57-61页 |
| 5.3.1 应用程序的设计 | 第57-59页 |
| 5.3.2 语音采集 | 第59-60页 |
| 5.3.3 语音识别 | 第60页 |
| 5.3.4 库的创建 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 结论和展望 | 第62-64页 |
| 6.1 全文结论 | 第62页 |
| 6.2 未来展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第67页 |