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基于HMM噪声背景下的语音识别方法的研究
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基于HMM噪声背景下的语音识别方法的研究
论文目录
 
第1章 绪论第1-18 页
　　1．1 引言第8-9 页
　　1．2 语音识别技术的发展史及其研究现状第9-11 页
　　1．3 语音识别系统的研究目的、意义第11-12 页
　　1．4 语音识别系统的结构第12-16 页
　　　　1．4．1 语音识别单元的选取第13-14 页
　　　　1．4．2 特征参数提取技术第14-15 页
　　　　1．4．3 模式匹配及模型训练技术第15-16 页
　　1．5 本论文所完成的主要工作第16-18 页
第2章 语音信号的预处理第18-28 页
　　2．1 引言第18-19 页
　　2．2 传统的语音端点检测方法第19-20 页
　　2．3 基于小波变换的语音端点检测方法第20-22 页
　　2．4 实验结果及分析第22-27 页
　　2．5 本章小结第27-28 页
第3章 语音信号的特征参数及提取第28-37 页
　　3．1 引言第28-29 页
　　3．2 用特征参数 LPC进行特征提取第29-32 页
　　3．3 用特征参数 LPCC进行特征提取第32-33 页
　　3．4 用特征参数 MFCC进行特征提取第33-35 页
　　3．5 仿真结果第35-36 页
　　3．6 本章小结第36-37 页
第4章 基于 HMM模型的语音识别方法第37-50 页
　　4．1 引言第37-39 页
　　4．2 HMM模型中的三个基本问题第39-41 页
　　4．3 前向-后向算法第41-43 页
　　　　4．3．1 前向算法第41-42 页
　　　　4．3．2 后向算法第42-43 页
　　　　4．3．3 前向-后向算法第43 页
　　4．4 寻找最佳状态序列第43-45 页
　　4．5 第三个问题:参数估计问题第45-47 页
　　4．6 实验结果及分析第47-49 页
　　4．7 本章小结第49-50 页
第5章 基于 HMM/ANN混合模型的语音识别系统第50-59 页
　　5．1 神经网络的基本原理第50-52 页
　　5．2 自组织特征映射神经网络应用于语音识别第52-55 页
　　5．3 将 HMM与 SOFM相结合的方法第55-57 页
　　5．4 实验结果及分析第57-58 页
　　5．5 本章小结第58-59 页
结论第59-61 页
参考文献第61-65 页
攻读硕士学位期间所发表的论文和取得的科技成果第65-66 页
致谢第66页

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