基于人工神经网络的语音识别研究
| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·神经网络的研究状况 | 第9-10页 |
| ·语音识别的研究状况 | 第10-13页 |
| ·神经网络在语音识别中的应用 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 语音识别基本原理与技术 | 第16-27页 |
| ·语音识别技术的分类 | 第16-17页 |
| ·语音识别系统构成 | 第17-18页 |
| ·语音信号的预处理 | 第18-26页 |
| ·抗混叠滤波与预加重 | 第18页 |
| ·加窗 | 第18-19页 |
| ·端点检测 | 第19-21页 |
| ·双门限比较法 | 第20-21页 |
| ·窗长动态改变的语音端点检测技术 | 第21页 |
| ·语音特征提取方法 | 第21-26页 |
| ·线性预测倒谱参数LPCC 的提取方法 | 第22-24页 |
| ·美尔频率倒谱系数MFCC 的提取方法 | 第24-25页 |
| ·小波分析技术用于特征提取 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 概率神经网络模型 | 第27-34页 |
| ·人工神经网络 | 第27-29页 |
| ·概率神经网络建模 | 第29-31页 |
| ·一个针对英语元音识别的实验 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 模糊神经网络模型 | 第34-52页 |
| ·模糊神经网络的起源与发展 | 第34-35页 |
| ·多层前向神经网络及BP 算法 | 第35-40页 |
| ·模糊逻辑理论与方法 | 第40-49页 |
| ·经典集合与模糊集合 | 第40-44页 |
| ·模糊逻辑系统 | 第44-48页 |
| ·去模糊化方法 | 第48-49页 |
| ·模糊神经网络的构造 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 学习数值与模糊规则的神经网络算法 | 第52-62页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·学习数值与规则的MLP 及BP 算法 | 第52-60页 |
| ·神经网络分类器设计 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 全文总结 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
