基于HMM模型改进算法的语音识别系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究的背景、意义及目的 | 第8页 |
| 1.2 国内外在语音识别技术上的发展情况 | 第8-9页 |
| 1.3 语音识别概述 | 第9-11页 |
| 1.3.1 语音识别的基本原理 | 第9-10页 |
| 1.3.2 语音识别的主要研究方法 | 第10-11页 |
| 1.3.3 语音识别的性能评估 | 第11页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 语音信号的预处理 | 第13-22页 |
| 2.1 语音成分及语音发声模型 | 第13-15页 |
| 2.2 语音的短时帧处理 | 第15页 |
| 2.3 语音信号的短时参数 | 第15-16页 |
| 2.4 语音的有效端点检测 | 第16-17页 |
| 2.5 语音信号的特征参数提取 | 第17-20页 |
| 2.5.1 LPC 模型及参数 | 第17-19页 |
| 2.5.2 MFCC 模型及参数 | 第19-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 隐马尔科夫模型及其改进 | 第22-40页 |
| 3.1 隐马尔科夫模型及其基本算法 | 第22-27页 |
| 3.1.1 马尔科夫链 | 第22-23页 |
| 3.1.2 隐马尔科夫模型的组成 | 第23-24页 |
| 3.1.3 隐马尔科夫模型的算法 | 第24-27页 |
| 3.2 遗传算法 | 第27-29页 |
| 3.2.1 编解码染色体 | 第27-28页 |
| 3.2.2 遗传操作算子 | 第28-29页 |
| 3.3 隐马尔科夫模型训练策略的改进 | 第29-32页 |
| 3.4 算法设计 | 第32-34页 |
| 3.5 算法实现 | 第34-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 优化模型分析 | 第40-48页 |
| 4.1 预处理数据 | 第40-42页 |
| 4.2 HMM 模型训练及识别实验 | 第42-47页 |
| 4.2.1 传统训练模型参数算法的实验 | 第42-44页 |
| 4.2.2 改进 HMM 训练算法的实验 | 第44-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
