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鲁棒性连续语音识别的研究及其在Android平台的应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 国内外发展现状及研究意义第11-12页
    1.3 论文研究内容第12-13页
    1.4 本论文的主要特色点第13页
    1.5 论文整体结构第13-15页
第二章 语音识别的相关理论与技术第15-32页
    2.1 马尔科夫模型第15-16页
    2.2 隐马尔科夫模型(HMM)简介第16-18页
    2.3 隐马尔科夫模型中的三个基本问题第18-28页
        2.3.1 评估问题第18-22页
        2.3.2 解码问题第22-25页
        2.3.3 学习问题第25-28页
    2.4 隐马尔科夫模型的分类第28-31页
        2.4.1 遍历型与左右型HMM第28-29页
        2.4.2 离散型与连续型HMM第29-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第三章 语音识别系统分析第32-41页
    3.1 语音识别系统分类第32页
    3.2 语音识别系统结构第32-33页
    3.3 采样和量化第33页
    3.4 预滤波第33-34页
    3.5 预加重第34页
    3.6 加窗处理第34-35页
    3.7 端点检测第35-36页
    3.8 特征提取第36-39页
        3.8.1 线性预测倒谱系数(LPCC)第37-38页
        3.8.2 Mel倒谱系数(MFCC)第38-39页
    3.9 模型的建立与训练第39页
    3.10未知语音识别第39-40页
    3.11本章小结第40-41页
第四章 对隐马尔科夫模型的改进第41-45页
    4.1 HMM模型的缺陷第41页
    4.2 条件概率联合模型第41-42页
    4.3 后验概率联合模型第42-43页
    4.4 通过PUM改进HMM第43-44页
    4.5 本章小结第44-45页
第五章 语音识别系统的需求与设计第45-50页
    5.1 系统实现需求分析第45-46页
    5.2 系统整体设计第46-49页
        5.2.1 系统设计要求第46页
        5.2.2 系统架构设计第46-47页
        5.2.3 HMM模型的选择与设计第47-49页
    5.3 本章小结第49-50页
第六章 语音识别系统的实现第50-71页
    6.1 预处理模块的实现第50-55页
        6.1.1 相关类的设计与实现第50-52页
        6.1.2 预处理过程实现第52-55页
    6.2 噪音滤除模块的实现第55-57页
        6.2.1 噪音的分类第55页
        6.2.2 滤除噪音的方法第55-56页
        6.2.3 噪音滤除的实现过程第56-57页
    6.3 特征提取模块的实现第57-61页
        6.3.1 相关类的设计与实现第57-60页
        6.3.2 特征提取的实现过程第60-61页
    6.4 语音识别模块的实现第61-64页
        6.4.1 相关类的设计与实现第61-63页
        6.4.2 语音识别的过程实现第63-64页
    6.5 语音模型的训练模块实现第64-65页
        6.5.1 相关类的设计与实现第64页
        6.5.2 模型训练流程第64-65页
    6.6 原型系统测试与性能比较第65-70页
        6.6.1 模型训练测试第67页
        6.6.2 语音识别测试与性能比较第67-69页
        6.6.3 改进模型性能比较结果第69-70页
    6.7 本章小结第70-71页
第七章 语音识别系统在ANDROID平台的应用第71-79页
    7.1 基于ANDROID平台的应用程序架构第71-72页
    7.2ANDROID平台上JNI的使用第72页
    7.3 将语音识别系统原型应用到ANDROID平台第72-75页
        7.3.1 应用程序的设计第72-73页
        7.3.2 语音的采集第73-74页
        7.3.3 语音库的创建第74-75页
    7.4 系统测试与性能比较第75-78页
        7.4.1 系统功能测试第75-78页
        7.4.2 系统性能比较第78页
    7.5 本章小结第78-79页
第八章 总结与展望第79-81页
    8.1 工作总结第79页
    8.2 工作展望第79-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-84页
攻读硕士学位期间取得的成果第84-85页

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