声明
摘要
第一章 绪论
1．1 语音识别的研究背景
1．2 国内外语音识别技术的发展历史及现状
1．2．1 国外发展历史和研究现状
1．2．2 国内发展历史和研究现状
1．3 语音识别的难点
1．4 论文的主要内容与组织结构
第二章 语音识别系统的原理
2．1 语音识别系统的结构和分类
2．1．1 语音识别系统的结构
2．1．2 语音识别系统的分类
2．2 预处理
2．2．1 语音信号的数字化
2．2．2 预加重
2．2．3 分帧加窗
2．2．4 端点检测
2．3 特征提取
2．4 声学模型
2．4．1 HMM的定义
2．4．2 HMM基本算法
2．4．3 基于HMM的语音识别
2．5 小结
第三章 噪声鲁棒语音识别研究概述
3．1 语音识别系统的性能评价
3．1．1 识别率
3．1．2 鲁棒性
3．1．3 系统复杂度
3．2 鲁棒性语音识别研究
3．3 信号空间的鲁棒性语音识别技术
3．3．1 谱减法
3．3．2 维纳滤波
3．4 特征空间的鲁棒性语音识别技术
3．4．1 鲁棒性特征提取
3．4．2 特征补偿
3．4．3 特征规整
3．5 模型空间的鲁棒性语音识别技术
3．5．1 说话人自适应技术
3．5．2 环境补偿
3．6 小结
第四章 基于矢量泰勒级数的鲁棒性语音识别
4．1 引言
4．2 基于VTS的倒谱域特征补偿算法
4．2．1 环境模型描述
4．2．2 倒谱域矢量泰勒级数关系
4．2．3 倒谱域特征概率描述
4．2．4 噪声均值估计
4．2．5 噪声方差估计
4．2．6 纯净语音的MMSE估计
4．3 基于MATLAB环境的仿真实验
4．3．1 数据库介绍
4．3．2 实验参数
4．3．3 实验仿真和分析
4．4 小结
第5章 基于C平台的矢量泰勒级数非特定人语音识别系统实现
5．1 系统软件的总体设计
5．2 基于MATLAB平台的模型训练
5．3 基于C平台的实时识别系统
5．3．1 语音采集模块
5．3．2 端点检测
5．3．3 特征参数提取
5．3．4 特征补偿
5．3．5 孤立词识别模块
5．4 实验结果与分析
5．4．1 系统开发环境
5．4．2 实验语音库
5．4．3 指标参数
5．4．4 识别过程以及参数选取
5．4．5 实验结果以及分析
5．5 本章小结
第六章 总结与展望
6．1 全文总结
6．2 研究展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间参加的科研项目和完成的论文
