| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·语音识别概述 | 第8-10页 |
| ·语音识别技术的研究与发展 | 第10-11页 |
| ·本课题研究背景和内容 | 第11-12页 |
| ·本文的内容结构 | 第12-14页 |
| 第二章 语音识别系统概述 | 第14-34页 |
| ·语音的声学基础及汉语语音基础 | 第14-16页 |
| ·语音的产生 | 第14页 |
| ·汉语语音基本特征 | 第14-16页 |
| ·语音识别原理和识别系统组成 | 第16-18页 |
| ·语音识别基本原理 | 第16-17页 |
| ·语音识别系统的组成 | 第17-18页 |
| ·语音识别的预处理 | 第18-25页 |
| ·语音识别基元的选取 | 第18-20页 |
| ·语音信号的预滤波和数字化 | 第20页 |
| ·语音信号的预加重 | 第20-21页 |
| ·短时加窗处理 | 第21-22页 |
| ·端点检测 | 第22-25页 |
| ·语音信号特征参数提取 | 第25-29页 |
| ·线性预测系数(Linear Prediction Coefficient,LPC) | 第25-27页 |
| ·线性预测倒谱系数(Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC) | 第27-28页 |
| ·Mel频标倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC) | 第28-29页 |
| ·语音识别模型 | 第29-31页 |
| ·动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW) | 第29-30页 |
| ·隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) | 第30页 |
| ·人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN) | 第30-31页 |
| ·语音识别的后处理 | 第31-33页 |
| ·搜索策略 | 第31-32页 |
| ·语言模型 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基元分割算法的研究与实现 | 第34-42页 |
| ·汉语声韵母特性 | 第34页 |
| ·基于元音检测的汉语连续语音声韵母分割 | 第34-39页 |
| ·语音段检测 | 第34-35页 |
| ·元音段检测 | 第35-36页 |
| ·声韵母分割 | 第36-37页 |
| ·重叠分割策略 | 第37页 |
| ·参数设置 | 第37页 |
| ·基于元音检测的汉语连续语音声韵母分割流程 | 第37-39页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 动态时间规整在语音识别中的应用 | 第42-52页 |
| ·动态规划技术(Dynamic Programming,DP) | 第42-45页 |
| ·DTW算法存在的问题 | 第45页 |
| ·DTW算法改进 | 第45-49页 |
| ·基于模板阈值的DTW算法 | 第46-47页 |
| ·基于待测语音特征矢量阈值的DTW算法 | 第47-49页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-52页 |
| 第五章 汉语连续语音识别系统的实现 | 第52-58页 |
| ·语音数据库的建立 | 第52页 |
| ·汉语连续语音识别系统的实现 | 第52-54页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 论文总结 | 第58页 |
| 进一步工作 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
