| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 语音关键词识别技术概况 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外关键词识别的历史及研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 本文的主要工作和组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 关键词识别理论与方法 | 第14-23页 |
| 2.1 语音信号预处理 | 第14-15页 |
| 2.2 语音信号时域分析 | 第15-16页 |
| 2.3 语音信号频域分析 | 第16-19页 |
| 2.3.1 短时傅里叶变换 | 第16-17页 |
| 2.3.2 倒谱分析 | 第17-19页 |
| 2.4 动态时间规整及几种语音识别常用算法 | 第19-22页 |
| 2.4.1 动态时间规整 | 第19-20页 |
| 2.4.2 矢量量化 | 第20页 |
| 2.4.3 隐马尔可夫模型 | 第20-21页 |
| 2.4.4 人工神经网络 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 语音信号预处理及时域、频域特征参数提取研究 | 第23-33页 |
| 3.1 语音信号预处理 | 第23-27页 |
| 3.1.1 语音降噪 | 第23-24页 |
| 3.1.2 端点检测 | 第24-26页 |
| 3.1.3 个性特征模糊化 | 第26页 |
| 3.1.4 分段幅度值归一化 | 第26-27页 |
| 3.2 关键词语音特征提取与重构 | 第27-32页 |
| 3.2.1 时域特征 | 第27-28页 |
| 3.2.2 频域特征 | 第28-29页 |
| 3.2.3 特征参数的加权重构实验及分析 | 第29-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 改进的DTW时域频域联合关键词识别算法研究 | 第33-39页 |
| 4.1 DTW关键词识别算法 | 第33-35页 |
| 4.2 改进的基于DTW时域频域联合关键词识别算法 | 第35-36页 |
| 4.2.1 基于时域峰值特征的改进DTW连续语音关键词识别算法 | 第35页 |
| 4.2.2 频域特征DTW的两步式连续语音关键词识别算法 | 第35-36页 |
| 4.2.3 时域频域联合识别算法 | 第36页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第36-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于时域频域联合的连续语音关键词识别系统的实现 | 第39-46页 |
| 5.1 语音情报的特殊性与解决思路 | 第39-40页 |
| 5.2 语音情报关键词识别系统设计 | 第40-41页 |
| 5.3 系统实现 | 第41-43页 |
| 5.3.1 软硬件环境 | 第41页 |
| 5.3.2 语料库的建立 | 第41-42页 |
| 5.3.3 声学模型 | 第42-43页 |
| 5.3.4 性能测试 | 第43页 |
| 5.4 系统界面 | 第43-45页 |
| 5.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第46页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
