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基于车载语音识别关键技术的研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-12页
    1.1 本课题研究的目的和意义第9页
    1.2 语音识别的发展与研究现状第9-10页
    1.3 语音识别存在的问题第10页
    1.4 本课题研究的主要内容与结构安排第10-12页
第二章 语音识别技术的基础理论第12-28页
    2.1 语音识别系统概述第12-13页
        2.1.1 语音识别系统的基本框架第12页
        2.1.2 语音三种识别方法简介第12-13页
    2.2 语音信号的声学原理第13-15页
        2.2.1 语音信号的声学模型第13-15页
        2.2.2 语音信号的非线性模型第15页
        2.2.3 语音信号的产生及特征分析第15页
    2.3 语音信号的预处理第15-18页
        2.3.1 采样和量化第15-16页
        2.3.2 预加重第16页
        2.3.3 加窗分帧第16-18页
    2.4 语音的特征提取第18-20页
    2.5 HMM的技术第20-27页
        2.5.1 HMM的结构与类型第21-22页
        2.5.2 HMM的三个核心问题的提出第22-23页
        2.5.3 HMM基本算法第23-25页
        2.5.4 HMM模型基本算法存在的问题及解决方法第25-27页
    2.6 本章小结第27-28页
第三章 在低信噪比下语音端点检测技术的改进第28-55页
    3.1 传统语音端点检测方法第28-33页
        3.1.1 短时平均能量第28-29页
        3.1.2 短时过零率第29-30页
        3.1.3 基于谱熵法端点检测第30-31页
        3.1.4 双门限法端点检测算法第31-33页
    3.2 改进的EMD-Teager能量和子带谱熵法的语音端点检测方法第33-43页
        3.2.1 经验模式分解(EMD)原理第33-35页
        3.2.2 Teager能量算子第35-36页
        3.2.3 子带谱熵的基本定义第36-37页
        3.2.4 改进的子带谱熵法的端点检测的实验的步骤第37-38页
        3.2.5 实验结果分析第38-43页
    3.3 一种改进的Bark小波包谱减子带方差的语音端点检测方法第43-52页
        3.3.1 谱减法第43-44页
        3.3.2 Bark小波包第44-45页
        3.3.3 方差法的语音端点检测技术第45-46页
        3.3.4 改进的bark小波包谱减子带方差语音端点检测第46-48页
        3.3.5 实验结果第48-52页
    3.4 豹式坦克(leopard)噪声情况下两种改进的端点检测的对比第52-54页
    3.5 本章小结第54-55页
第四章 孤立词语音识别系统的搭建第55-65页
    4.1 孤立词识别系统第55页
    4.2 基于HMM的声学建模及训练第55-57页
    4.3 实验结果与分析第57-64页
        4.3.1 语音库的准备第57页
        4.3.2 实验配置第57页
        4.3.3 语音的预处理第57-60页
        4.3.4 语音的端点检测第60页
        4.3.5 语音的特征提取第60-61页
        4.3.6 实验结果及分析第61-64页
    4.4 本章小结第64-65页
第五章 基于MATLAB的GUI的孤立词识别系统实现第65-73页
    5.1 MATLAB平台的介绍第65页
    5.2 GUI设计简介第65页
    5.3 系统结构第65-66页
    5.4 语音录制模块第66-67页
    5.5 系统预处理模块第67-69页
    5.6 系统的端点检测模块第69-71页
    5.7 系统语音识别模块第71-72页
    5.8 本章小结第72-73页
第六章 总结和展望第73-75页
    6.1 总结第73页
    6.2 展望第73-75页
致谢第75-76页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第76-77页
参考文献第77-80页
附录一 插图清单第80-82页
附录二 表格清单第82页

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