| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 语音识别技术及其应用 | 第10页 |
| 1.2 国内外语音识别技术的发展历史及其现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本课题研究的背景及内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 语音信号采集系统设计与预处理研究 | 第14-32页 |
| 2.1 语音识别系统概述 | 第14-15页 |
| 2.1.1 语音识别原理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 语音识别相关算法 | 第15页 |
| 2.2 语音信号采集系统设计与实现 | 第15-20页 |
| 2.2.1 Android软件架构 | 第15-17页 |
| 2.2.2 语音采集原理 | 第17-18页 |
| 2.2.3 语音采集系统实现 | 第18-20页 |
| 2.3 语音信号预处理研究与实现 | 第20-31页 |
| 2.3.1 语音信号预滤波 | 第21-23页 |
| 2.3.2 语音信号预加重 | 第23-24页 |
| 2.3.3 语音信号分帧与加窗 | 第24-25页 |
| 2.3.4 语音信号端点检测 | 第25-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 语音信号特征提取算法改进与实现 | 第32-50页 |
| 3.1 快速傅立叶变换算法的实现 | 第33-39页 |
| 3.1.1 倒序算法的实现 | 第33-35页 |
| 3.1.2 蝶形算法 | 第35-36页 |
| 3.1.3 时域抽取的基2快速傅立叶变换算法实现 | 第36-39页 |
| 3.2 语音信号频谱对称性证明 | 第39-40页 |
| 3.2.1 基2快速傅立叶变换算法的语音信号频域图特点 | 第39页 |
| 3.2.2 语音信号频域图对称性证明 | 第39-40页 |
| 3.3 语音信号的梅尔倒谱系数特征提取算法 | 第40-48页 |
| 3.3.1 传统的MFCC特征提取算法 | 第40-42页 |
| 3.3.2 改进的MFCC特征提取算法 | 第42页 |
| 3.3.3 改进的MFCC算法的实现 | 第42-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 语音识别模型及其算法实现 | 第50-70页 |
| 4.1 动态时间规整算法 | 第50-56页 |
| 4.1.1 匹配模式 | 第50-51页 |
| 4.1.2 DTW算法思想 | 第51-55页 |
| 4.1.3 模板匹配 | 第55-56页 |
| 4.2 隐马尔可夫模型 | 第56-67页 |
| 4.2.1 隐马尔可夫的离散过程 | 第56-57页 |
| 4.2.2 隐马尔可夫模型 | 第57-58页 |
| 4.2.3 隐马尔可夫模型基本算法及其实现 | 第58-67页 |
| 4.3 DTW、HMM算法识别结果对比 | 第67-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |