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第一章绪论
1.1语音识别的定义
1.2语音识别的发展简介
1.3语音识别技术的应用
1.3.1语音信息检索
1.3.2发音学习技术
1.3.3基于语音的情感处理
1.3.4网络环境下的语音识别
1.3.5嵌入式语音识别技术
1.4语音识别基本原理
1.5语音识别系统的分类
1.5.1按照词汇表大小分
1.5.2按照发音方式分
1.5.3按照说话人的限定范围分
1.5.4按照识别方法分
1.6语音识别面临的主要的问题
1.6.1语音识别的方言和口音问题
1.6.2信道问题
1.6.3背景噪音问题
1.6.4自然语音理解领域
1.6.5语音合成
1.7本论文要完成的内容
第二章语音信号处理基本原理
2.1语音信号产生的生理机制
2.1.1语音信号产生及特征
2.1.2人耳感知特性和噪音特性
2.1.3语音信号产生的数学模型
2.2语料库
2.2.1语料库的概述
2.2.2语音语料库的建立和收集要点
2.3语音识别单元的选取
2.4语音信号数字化及预处理
2.4.1语音信号预滤波、语音采样、A/D变换
2.4.2语音信号预处理
2.5语音信号分析方法
2.5.1时域处理方法
2.5.2频域处理方法
2.5.3同态处理及倒谱域特征提取方法
2.6小结
第三章语音识别的主要模型
3.1概述
3.2高斯混合模型
3.2.1高斯混合模型的定义
3.2.2高斯混合模型的迭代算法
3.3隐马尔可夫模型(HMM)
3.3.1隐马尔可夫模型的数学描述
3.3.2隐马尔可夫模型的结构类型
3.3.3 HMM算法实现的问题
3.4小结
第四章噪音情况下的端点检测
4.1端点检测原理
4.2经典方法的比较
4.3分析与改进设想
4.4基于LPC距离的综合研究方法
4.5小结
第五章系统仿真
5.1强噪音环境下端点检测平台的建立
5.1.1软件平台
5.1.2语音库
5.2实验结果及分析
5.3展望
5.4小节
结论
参考文献
攻读学位期间发表论文和获奖
致谢