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非特定人的语音识别系统研究

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非特定人的语音识别系统研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-14页
· 课题背景及意义	第9页
· 语音识别的发展和现状	第9-11页
· 国外语音识别发展状况	第9-11页
· 国内语音识别发展状况	第11页
· 语音识别系统的分类	第11-12页
· 语音识别存在的问题	第12页
· 本课题研究的主要内容	第12-14页
第二章非特定人语音识别的理论基础	第14-27页
· 非特定人语音识别系统的构成	第14页
· 语音识别方法	第14-16页
· 动态时间规整(DTW)	第14-15页
· 隐马尔科夫模型(HMM)	第15页
· 人工神经网络(ANN)	第15页
· 三种识别方法的对比结果	第15-16页
· 语音信号的预处理	第16-19页
· 语音采样	第16页
· 预滤波	第16页
· 预加重	第16-17页
· 分帧和加窗	第17-19页
· 语音信号的端点检测	第19-22页
· 短时平均能量	第19页
· 短时过零率	第19-20页
· 双门限法语音端点检测算法	第20-22页
· 语音信号的特征提取	第22-26页
· 线性预测系数	第22-24页
· 线性预测倒谱系数	第24-25页
· Mel频率倒谱系数（MFCC）	第25-26页
· 特征提取方法的对比	第26页
· 本章小结	第26-27页
第三章 HMM模型在识别系统中的应用	第27-36页
· 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）	第27-28页
· HMM模型的结构及分类	第28-29页
· HMM的结构	第28页
· HMM模型的分类	第28-29页
· 隐马尔可夫模型的三个问题及基本算法	第29-32页
· 前向-后向算法	第29-30页
· Baum-Welch算法-训练算法	第30-31页
· Viterbi算法-识别算法	第31-32页
· HMM模型基本算法存在的问题及解决方法	第32-34页
· Baum-Welch算法的改进	第32-33页
· 分段K均值算法	第33-34页
· HMM训练及识别	第34-35页
· 本章小结	第35-36页
第四章语音识别系统关键技术的改进	第36-50页
· 基于EMD&SVD差熵法的滤波降噪	第36-45页
· 经验模式分解(EMD)原理	第36-37页
· 奇异值分解降噪原理	第37-39页
· SVD差熵法降噪原理	第39-42页
· 实验结果及分析	第42-45页
· 改进的HHT语音端点检测	第45-49页
· HHT原理	第46页
· Hilbert谱及能量分析	第46-47页
· 实验结果	第47-49页
· 本章小结	第49-50页
第五章语音识别系统性能的分析对比	第50-64页
· 系统的实现平台	第50页
· 非特定人连续语音识别系统的设计与实现	第50-56页
· 系统的结构框图	第50-51页
· 语音信号的预处理	第51-53页
· 语音信号的端点检测	第53-55页
· 语音信号的特征提取	第55-56页
· 语音库建立及HMM参数的选择	第56-58页
· 语音库的建立	第56-57页
· HMM模型参数的选择	第57页
· 性能测试指标	第57-58页
· 识别系统性能的对比分析	第58-63页
· 本章小结	第63-64页
第六章基于非特定人语音识别系统的建立	第64-70页
· 系统结构	第64-65页
· 语音录制模块	第65页
· 系统预处理模块	第65-67页
· 系统的端点检测模块	第67-68页
· 系统语音识别模块	第68-69页
· 本章小结	第69-70页
第七章总结和展望	第70-72页
· 总结	第70-71页
· 工作展望	第71-72页
致谢	第72-73页
攻读硕士学位期间主要的研究成果	第73-74页
参考文献	第74-77页
附录一插图清单	第77-79页
附录二图表清单	第79-80页
附录三程序	第80-109页

本篇论文共109页，点击这进入下载页面。

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