孤立词语音识别系统关键问题的研究
| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第8页 |
| ·语音识别简介 | 第8-13页 |
| ·语音识别研究的历史与现状 | 第8-10页 |
| ·语音识别的分类 | 第10-11页 |
| ·语音识别技术的应用领域与前景 | 第11-12页 |
| ·语音识别的难点和所面临的挑战 | 第12-13页 |
| ·课题的主要内容和研究成果 | 第13-14页 |
| ·论文结构和内容 | 第14-15页 |
| 第二章 语音识别理论基础 | 第15-29页 |
| ·语音识别系统模型 | 第15-16页 |
| ·语音声学特征提取 | 第16-21页 |
| ·时域特征分析 | 第17-18页 |
| ·频域特征分析 | 第18-21页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM)及其在语音识别中的应用 | 第21-29页 |
| ·HMM基本概念与原理 | 第21-23页 |
| ·HMM模型的三个基本问题及关键算法 | 第23-28页 |
| ·HMM在语音识别系统中的应用 | 第28-29页 |
| 第三章 基线系统的搭建 | 第29-40页 |
| ·功能要求 | 第30页 |
| ·系统设计与实现 | 第30-40页 |
| ·系统结构 | 第30-31页 |
| ·声学模型训练 | 第31-36页 |
| ·词典编辑和模型拼接 | 第36-38页 |
| ·系统实现 | 第38-40页 |
| 第四章 语音端点检测算法的研究 | 第40-53页 |
| ·概述 | 第40-41页 |
| ·语音端点检测的作用 | 第40-41页 |
| ·语音检测特征的研究 | 第41页 |
| ·基于短时能量语音端点检测算法的研究 | 第41-47页 |
| ·预加重在端点检测中的作用 | 第42-43页 |
| ·“经验公式”端点检测算法[29] | 第43-44页 |
| ·改进的基于“经验公式”的端点检测算法 | 第44-47页 |
| ·在线端点检测算法 | 第47-52页 |
| ·欧洲电信标准学会VAD算法 | 第47-50页 |
| ·自动录音系统的搭建 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 搜索算法的优化 | 第53-61页 |
| ·选取最大高斯混合分量法 | 第53-55页 |
| ·局部失真估计法 | 第55-56页 |
| ·局部失真估计的基本原理 | 第55-56页 |
| ·最佳高斯混合分量预测 | 第56页 |
| ·特征参数层面的优化算法 | 第56-59页 |
| ·特征参数重排序 | 第56-57页 |
| ·特征重排序后新顺序的确定 | 第57-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-64页 |
| ·本文工作总结 | 第61页 |
| ·今后工作的展望 | 第61-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
