基于数学形态学的语音识别系统的研究与实现
| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| §1.1 课题背景及意义 | 第7页 |
| §1.2 语音识别的发展及应用 | 第7-9页 |
| ·语音识别的发展与现状 | 第7-8页 |
| ·语音识别的应用 | 第8-9页 |
| §1.3 本文的主要研究内容和组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 语音识别原理和系统组成 | 第10-19页 |
| §2.1 语音识别基础 | 第10-12页 |
| ·语音的基本特性 | 第10页 |
| ·语音识别基本原理 | 第10-11页 |
| ·语音识别分类 | 第11-12页 |
| §2.2 隐马尔可夫模型 | 第12-17页 |
| ·HMM的基本思想 | 第12-13页 |
| ·HMM基本算法 | 第13-17页 |
| §2.3 语音识别系统的鲁棒性研究 | 第17-18页 |
| ·影响语音识别性能的因素 | 第17页 |
| ·稳健语音识别技术 | 第17-18页 |
| §2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 数字形态学简介 | 第19-26页 |
| §3.1 数学形态学的产生及发展 | 第19-20页 |
| §3.2 数学形态学基本原理 | 第20-23页 |
| ·二值形态学 | 第21-22页 |
| ·灰度形态学 | 第22-23页 |
| §3.3 数字形态滤波器 | 第23-24页 |
| §3.4 数学形态学在语音处理中的应用 | 第24-25页 |
| §3.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于数学形态学的抗噪声语音识别方法 | 第26-34页 |
| §4.1 形态学滤波增强 | 第26-30页 |
| ·语音增强概述 | 第26页 |
| ·语音信号的形态学滤波 | 第26-28页 |
| ·仿真实验 | 第28-30页 |
| §4.2 基于数学形态学的抗噪声语音识别方法 | 第30-33页 |
| ·基本算法思想 | 第30页 |
| ·形态滤波器 | 第30-31页 |
| ·算法分析 | 第31-33页 |
| §4.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 语音识别系统设计与构建 | 第34-43页 |
| §5.1 基本语音识别系统设计与构建 | 第34-40页 |
| ·语音信号的预处理 | 第34-36页 |
| ·特征参数选取 | 第36-37页 |
| ·HMM的应用 | 第37-40页 |
| §5.2 基于数学形态学语音识别系统的设计与构建 | 第40页 |
| §5.3 实验结果及分析 | 第40-41页 |
| §5.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-45页 |
| §6.1 论文总结 | 第43-44页 |
| §6.2 研究展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 攻读学位期间取得的相关科研成果 | 第50页 |
