基于骨导麦克风的生活音信号采集、特征参数提取与建模
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题背景 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文创新工作 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·论文结构 | 第9-11页 |
| 第二章 相关背景综述 | 第11-14页 |
| ·语音识别原理 | 第11-13页 |
| ·语音识别的实现 | 第11-12页 |
| ·语音识别的方法 | 第12页 |
| ·语音识别的应用 | 第12-13页 |
| ·饮食行为方面的研究 | 第13-14页 |
| 第三章 生活音信号采集 | 第14-23页 |
| ·采集位置 | 第14-16页 |
| ·骨导音语料库 | 第16-23页 |
| 第四章 特征参数提取 | 第23-31页 |
| ·Mel 非线性频率尺度变换 | 第23-25页 |
| ·生活音自适应频率尺度变换 | 第25-27页 |
| ·均匀子带的滤波输出 | 第25页 |
| ·每个频率子带对声音识别的贡献率 | 第25-26页 |
| ·自适应频率变换的非均匀状态分布 | 第26-27页 |
| ·实验结果和分析 | 第27-31页 |
| 第五章 信号建模 | 第31-47页 |
| ·基于 HMM 的生活音建模 | 第31-37页 |
| ·用 HTK 的 HMM 建模方法 | 第31-35页 |
| ·HTK 简介 | 第35-37页 |
| ·构建生活音模型 | 第37页 |
| ·动态模型 | 第37-41页 |
| ·n-gram 语言模型 | 第39-40页 |
| ·n-gram 语言模型的平滑 | 第40-41页 |
| ·动态模型设计与验证 | 第41-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
