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基于ANN和HMM模型的口吃语音识别研究
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基于ANN和HMM模型的口吃语音识别研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-10页
　　1.1 选题背景及研究意义第7-8页
　　1.2 论文的研究内容和主要工作第8页
　　1.3 论文的组织结构安排第8-10页
第二章 口吃语音识别研究综述第10-16页
　　2.1 语音基础知识第10-11页
　　2.2 语音识别概述第11-13页
　　　　2.2.1 语音识别的基本原理第11-12页
　　　　2.2.2 语音识别的主要方法第12页
　　　　2.2.3 口吃语音识别与语音识别的差异第12-13页
　　2.3 口吃语音识别概述第13-16页
　　　　2.3.1 口吃的产生和类别第13页
　　　　2.3.2 口吃语音识别研究现状第13-14页
　　　　2.3.3 口吃语音识别的难点第14-16页
第三章 口吃语音的分析、处理以及特征提取第16-27页
　　3.1 口吃语音分析第16页
　　3.2 口吃语音预处理设计第16-21页
　　　　3.2.1 口吃语音数字化第17页
　　　　3.2.2 手动切割口吃语音第17-19页
　　　　3.2.3 预加重第19-20页
　　　　3.2.4 口吃语音平稳性分帧第20页
　　　　3.2.5 平滑口吃语音信号第20-21页
　　3.3 提取口吃语音特征参数第21-27页
　　　　3.3.1 口吃语音频谱包络分析第21-22页
　　　　3.3.2 口吃语音特征参数提取第22-24页
　　　　3.3.3 特征参数规整方法设计第24-27页
第四章 口吃语音识别算法设计第27-40页
　　4.1 基于ANN 模型的口吃语音识别算法设计第27-33页
　　　　4.1.1 ANN 基本元素确定第27-28页
　　　　4.1.2 ANN 拓扑结构的设计第28-30页
　　　　4.1.3 训练学习算法第30-33页
　　4.2 基于HMM 模型的口吃语音识别算法设计第33-40页
　　　　4.2.1 HMM 过程与语音对应关系第34-35页
　　　　4.2.2 搭建HMM 及学习算法第35-37页
　　　　4.2.3 评估求值算法第37-40页
第五章 口吃语音识别实现及分析第40-58页
　　5.1 口吃语音识别语音库准备第40-42页
　　5.2 口吃语音预处理及参数提取第42-45页
　　5.3 口吃语音识别算法实现第45-55页
　　　　5.3.1 ANN 模型识别算法实现第45-50页
　　　　5.3.2 HMM 模型识别算法实现第50-55页
　　5.4 实验结果与分析第55-58页
　　　　5.4.1 实验结果第55-56页
　　　　5.4.2 影响因素第56-58页
第六章 总结与展望第58-60页
　　6.1 工作总结第58页
　　6.2 展望第58-60页
参考文献第60-63页
发表论文和参加科研情况说明第63-64页
致谢第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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