噪音环境下的语音识别方法研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景和意义 | 第7页 |
| ·语音识别技术的研究与应用现状 | 第7-8页 |
| ·国外研究历史及现状 | 第7-8页 |
| ·国内研究历史及现状 | 第8页 |
| ·语音识别的基本概念 | 第8-9页 |
| ·语音识别所面临的问题 | 第9页 |
| ·本文研究的内容 | 第9-11页 |
| 第2章 语音识别系统概述 | 第11-21页 |
| ·语音识别原理 | 第11页 |
| ·语音信号预处理 | 第11-13页 |
| ·采样 | 第11-12页 |
| ·预加重 | 第12页 |
| ·加窗分帧 | 第12-13页 |
| ·语音信号的时域分析 | 第13-16页 |
| ·短时能量分析 | 第13-14页 |
| ·短时平均过零率 | 第14-15页 |
| ·短时自相关函数 | 第15页 |
| ·短时平均幅度差函数 | 第15-16页 |
| ·语音信号的端点检测 | 第16-21页 |
| ·基于短时能量和短时平均过零率的双门限端点检测 | 第16-19页 |
| ·频带方差检测法 | 第19-21页 |
| 第3章 语音特征提取和匹配方法 | 第21-27页 |
| ·特征提取 | 第21-24页 |
| ·线性预测编码系数(LPC)算法分析 | 第21-22页 |
| ·线性预测倒谱系数(LPCC)算法分析 | 第22-23页 |
| ·美尔频率倒谱系数(MFCC)算法分析 | 第23-24页 |
| ·模式匹配方法 | 第24-27页 |
| ·动态时间规整(DTW) | 第24-27页 |
| 第4章 语音增强技术 | 第27-37页 |
| ·谱相减法 | 第27-28页 |
| ·参数方法 | 第28-30页 |
| ·维纳滤波法 | 第28-29页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第29-30页 |
| ·基于人耳听觉掩蔽模型 | 第30-34页 |
| ·人耳听觉生理系统简述 | 第30页 |
| ·听觉掩蔽介绍 | 第30-34页 |
| ·小波去噪的基本原理 | 第34-37页 |
| ·阈值去噪法 | 第34页 |
| ·阈值函数算法 | 第34-35页 |
| ·几种改进的阈值函数 | 第35-37页 |
| 第5章 设计与实现 | 第37-49页 |
| ·语音增强 | 第37-44页 |
| ·一种阈值函数改进算法 | 第38-39页 |
| ·基于小波变换的卡尔曼滤波方法 | 第39-40页 |
| ·基于小波变换的卡尔曼滤波改进方法 | 第40-42页 |
| ·基于听觉掩蔽特性的小波变换 | 第42-44页 |
| ·端点检测 | 第44-46页 |
| ·模式识别 | 第46-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·研究工作总结 | 第49页 |
| ·研究工作展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 摘要 | 第55-57页 |
| Abstract | 第57-59页 |
