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数学形态学在语音识别中的应用研究
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数学形态学在语音识别中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-10 页
第一章 绪论第10-23 页
　　§1-1 选题意义第10-11 页
　　§1-2 语音增强技术研究现状第11-17 页
　　　　1-2-1 语音和噪声的特性第11-12 页
　　　　1-2-2 语音增强方法第12-17 页
　　§1-3 语音识别技术研究现状第17-21 页
　　§1-4 本文的主要研究工作第21-23 页
第二章 基于数学形态学的语音增强第23-38 页
　　§2-1 二值形态学基本变换第23-26 页
　　　　2-1-1 二值膨胀、腐蚀定义第23-24 页
　　　　2-1-2 二值开闭运算定义第24 页
　　　　2-1-3 二值形态变换性质第24-26 页
　　§2-2 灰度形态学第26-27 页
　　　　2-2-1 灰度形态运算定义第26 页
　　　　2-2-2 灰度形态变换性质第26-27 页
　　§2-3 形态滤波器第27-29 页
　　§2-4 形态-小波滤波器第29-32 页
　　　　2-4-1 小波滤波器第29-32 页
　　　　2-4-2 形态-小波滤波器第32 页
　　§2-5 实验结果及分析第32-37 页
　　　　2-5-1 形态滤波结果及分析第32-34 页
　　　　2-5-2 形态-小波滤波结果及分析第34-36 页
　　　　2-5-3 形态滤波器和形态-小波滤波结果比较第36-37 页
　　§2-6 本章小结第37-38 页
第三章 基于数学形态学的特征参数提取第38-52 页
　　§3-1 线性预测系数 LPC第38-41 页
　　§3-2 线性预测倒谱系数 LPCC第41 页
　　§3-3 Mel 频率倒谱系数 MFCC第41-43 页
　　§3-4 基音周期改进算法第43-46 页
　　§3-5 实验结果及分析第46-50 页
　　　　3-5-1 系数特征的提取结果及分析第46-48 页
　　　　3-5-2 基音周期的提取结果及分析第48-50 页
　　§3-6 本章小结第50-52 页
第四章 基于预失真参数的 HMM 语音识别第52-66 页
　　§4-1 HMM 理论第52-60 页
　　　　4-1-1 HMM 的三个基本问题第54 页
　　　　4-1-2 前向-后向算法第54-56 页
　　　　4-1-3 Viterbi 算法第56-57 页
　　　　4-1-4 HMM 参数训练――Baum-Welch 算法第57-58 页
　　　　4-1-5 下溢问题第58-59 页
　　　　4-1-6 HMM 多观察序列的训练算法第59-60 页
　　§4-2 基于 HMM 的语音识别第60-64 页
　　　　4-2-1 语音信号预处理第60-63 页
　　　　4-2-2 语音识别过程第63-64 页
　　§4-3 实验结果及分析第64-65 页
　　§4-4 本章小结第65-66 页
第五章 基于预失真参数的改进 RBF 神经网络语音识别第66-84 页
　　§5-1 人工神经网络概述第66-68 页
　　§5-2 径向基神经网络的基本原理第68-70 页
　　　　5-2-1 径向基函数网络模型第68-69 页
　　　　5-2-2 径向基函数神经元模型第69-70 页
　　§5-3 RBF 神经网络的学习方法第70-71 页
　　§5-4 改进的 RBF 神经网络第71-77 页
　　　　5-4-1改进的RBF神经网络设计流程第71-72 页
　　　　5-4-2 隐层参数的求取第72-73 页
　　　　5-4-3 权值的共轭梯度优化算法第73-75 页
　　　　5-4-4 网络结构的优化第75-76 页
　　　　5-4-5 利用不同信息准则对节点删除结果第76-77 页
　　§5-5 基于改进 RBF 神经网络的语音识别第77-82 页
　　　　5-5-1 基于改进 RBF 神经网络的语音识别总体流程第77 页
　　　　5-5-2 语音信号预处理及参数提取第77-78 页
　　　　5-5-3 基于该改进 RBF 神经网络识别结果及分析第78-79 页
　　　　5-5-4 改进的RBF神经网络与其它方法的结果比较第79-82 页
　　§5-6 基于形态学预失真的带噪语音识别第82-83 页
　　§5-7 本章小结第83-84 页
第六章 结论第84-86 页
　　一、全文总结第84-85 页
　　二、本文主要创新点第85-86 页
参考文献第86-94 页
致谢第94-95 页
攻读博士学位期间所取得的相关科研成果第95 页

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