基于HMM的连续语音识别系统的设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 语音识别的分类 | 第10页 |
| 1.4 主要研究方法 | 第10-12页 |
| 1.4.1 基于语音学和声学 | 第11页 |
| 1.4.2 模板匹配 | 第11-12页 |
| 1.4.3 人工神经网络 | 第12页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 隐马尔可夫模型（HMM） | 第14-20页 |
| 2.1 概述 | 第14页 |
| 2.2 HMM的定义 | 第14-15页 |
| 2.3 HMM的三个问题 | 第15-16页 |
| 2.4 HMM的基本算法 | 第16-20页 |
| 2.4.1 前向—后向算法 | 第16-18页 |
| 2.4.2 维特比（Viterbi）算法 | 第18-19页 |
| 2.4.3 Baum-Welch算法 | 第19-20页 |
| 第3章 基于HMM的语音前端处理 | 第20-30页 |
| 3.1 语音信号数字化和预处理 | 第20-21页 |
| 3.2 语音信号的时域分析 | 第21-24页 |
| 3.3 语音信号的频域分析 | 第24页 |
| 3.4 倒谱域分析 | 第24-25页 |
| 3.5 线性预测分析 | 第25-26页 |
| 3.6 MFCC参数 | 第26-30页 |
| 第4章 HMM的软件平台——HTK | 第30-40页 |
| 4.1 HTK概述 | 第30-31页 |
| 4.2 HTK软件结构 | 第31-32页 |
| 4.3 简单的孤立词识别 | 第32-39页 |
| 4.3.1 搭建HTK平台 | 第32-34页 |
| 4.3.2 孤立词识别的实现 | 第34-39页 |
| 4.4 小结 | 第39-40页 |
| 第5章 基于HMM的连续语音识别系统的设计 | 第40-58页 |
| 5.1 系统的整体框架 | 第40页 |
| 5.2 数据准备 | 第40-47页 |
| 5.3 创建单音素HMM模型 | 第47-50页 |
| 5.4 建立决策树绑定状态的三音素 | 第50-55页 |
| 5.5 识别结果 | 第55-56页 |
| 5.6 小结 | 第56-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
