基于组合去噪方法的鲁棒性语音识别

摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第1章 绪论	第11-17页
·研究现状及意义	第11-16页
·本文主要内容及结构安排	第16-17页
第2章 语音识别系统的基本原理	第17-34页
·语音识别系统基本框架	第17页
·语音识别的预处理技术	第17-24页
·预加重	第17-18页
·加窗和分帧	第18-19页
·端点检测	第19-24页
·常用语音特征分析方法	第24-26页
·线性预测分析	第24页
·倒谱系数	第24-25页
·美频率倒谱分析	第25-26页
·基于HMM的模板训练与识别技术	第26-33页
·隐马尔科夫模型概述	第26-31页
·基于隐马尔科夫模型的模板训练	第31-32页
·基于隐马尔科夫模型的识别技术	第32-33页
·本章小结	第33-34页
第3章 基于小波分析的鲁棒性语音识别	第34-58页
·鲁棒性语音识别研究	第34页
·离散小波变换	第34-35页
·基于小波分析的语音降噪增强技术	第35-55页
·语音信号的小波去噪方法	第35-36页
·小波基的选择及仿真结果分析	第36-38页
·分解层数的选择及仿真结果分析	第38-40页
·改进的一种阈值选择规则	第40-48页
·改进的一种阈值函数	第48-55页
·基于小波分析的改进语音特征参数提取技术	第55-57页
·直接小波系数特征参数提取	第55-56页
·基于小波分析的改进特征参数提取	第56-57页
·本章小结	第57-58页
第4章 组合去噪方法及仿真实验	第58-74页
·实验测试平台的构建	第58-63页
·基准语音识别系统	第58-59页
·基于组合降噪技术的鲁棒性语音识别系统	第59-61页
·基于单一去噪技术的鲁棒性语音识别系统	第61-62页
·纯净语音数据库与带噪语音数据库	第62页
·语音识别系统的HMM模板训练	第62-63页
·识别性能评价标准	第63页
·基于小波变换的语音增强实验及结果分析	第63-72页
·基于小波变换的语音特征提取实验及结果分析	第72页
·基于小波变换的组合去噪方法实验及结果分析	第72-73页
·本章小结	第73-74页
结论	第74-75页
致谢	第75-76页
参考文献	第76-80页
攻读学位期间发表的论文	第80页