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抗噪连续语音识别的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
主要符号表第11-12页
第一章 引言第12-20页
   ·语音识别简介第12-16页
     ·概述语音识别技术第12-14页
     ·语音识别技术的发展历史第14-16页
   ·抗噪连续语音识别的意义第16-18页
     ·连续语音识别的意义第16页
     ·抗噪在连续语音识别中的重要性和必要性第16-18页
   ·本论文主要工作和创新第18-19页
   ·本文章节安排第19-20页
第二章 基本连续语音识别系统的分析与实现第20-40页
   ·语音识别基本原理第20页
   ·语音预处理与特征提取第20-26页
     ·语音预处理第20-24页
     ·提取MEL 倒谱系数(MFCC)语音特征第24-26页
   ·基于HMM 的连续语音识别第26-39页
     ·隐马尔可夫模型基础理论第26-32页
     ·HMM 应用于连续语音识别第32-39页
   ·小结第39-40页
第三章 语音抗噪技术简介第40-50页
   ·噪声分类第40-41页
     ·加性噪声与乘性噪声第40页
     ·平稳噪声和时变噪声第40-41页
     ·全频带噪声和窄带噪声第41页
   ·噪声对语音识别的影响第41-45页
   ·各种抗噪技术第45-49页
     ·语音增强抗噪方法第45-46页
     ·抗噪声的语音特征法第46页
     ·噪声补偿法第46-48页
     ·丢特征法与后验概率联合模型(PUM)第48-49页
   ·语音增强结合后验概率联合模型(PUM)方法的提出第49页
   ·小结第49-50页
第四章 语音增强的抗噪声方法第50-76页
   ·单麦克风语音增强算法研究第50-56页
     ·WIENER 滤波器第50-54页
     ·改进型WIENER 滤波器第54-56页
   ·双麦克风语音增强算法研究第56-66页
     ·自适应噪声对消(ANC)技术第56-57页
     ·自适应滤波器原理第57-61页
     ·基于LMS 的基本ANC 的算法与实现第61-63页
     ·基本ANC 的缺点第63-64页
     ·改进型ANC第64-66页
   ·实验及结果分析第66-75页
     ·基本WIENER 滤波和各改进型WIENER 滤波方法间的对比测试第67-70页
     ·改进型CTRANC 算法的测试和与改进型重复WIENER 滤波的比较第70-72页
     ·改进型CTRANC 与基本CTRANC 对比测试第72-75页
   ·小结第75-76页
第五章 PUM 模型第76-87页
   ·PUM 模型简介第76页
   ·PUM 模型原理第76-80页
     ·条件概率联合模型(PROBABILISTIC UNION MODEL)第76-79页
     ·后验概率联合模型(POSTERIOR UNION MODEL)第79-80页
   ·PUM 与HMM 的结合第80-82页
   ·实验及结果分析第82-85页
   ·小结第85-87页
第六章 新模型构建第87-90页
   ·改进型重复WIENER 滤波结合PUM 新模型第87-88页
   ·改进型CTRANC 结合PUM 新模型第88-89页
   ·小结第89-90页
第七章 实验和结果分析第90-104页
   ·实验测试平台的构建第90-95页
     ·测试平台组成第90-91页
     ·语音数据库第91页
     ·噪声数据库第91-92页
     ·实验数据的构建第92-95页
   ·对改进型重复WIENER 滤波结合PUM 模型的测试第95-99页
     ·窄带噪声条件下测试第95-97页
     ·宽带噪声条件下测试第97-99页
     ·小结第99页
   ·对改进型CTRANC 结合PUM 模型的测试第99-103页
     ·窄带噪声条件下测试第99-101页
     ·宽带噪声条件下测试第101-103页
     ·小结第103页
   ·小结第103-104页
第八章 结论第104-106页
   ·本论文研究总结第104-106页
致谢第106-107页
参考文献第107-113页
攻硕期间取得的研究成果第113页

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