声明
摘要
1绪论
1.1引言
1.2研究背景与意义
1.3连续语音识别技术的发展及研究现状
1.3.1国外连续语音识别技术的发展
1.3.2我国连续语音识别技术发展简介
1.3.3语音识别技术的研究现状
1.4连续语音识别技术的难点
1.5论文组织结构
2语音信号分析
2.1预处理
2.2语音信号的时域特征分析
2.2.1短时能量
2.2.2短时平均过零率
2.3语音信号的频域特征分析
2.4语音信号的倒谱域特征分析
2.4.1绘制基音周期轨迹
2.4.2梅尔频率倒谱系数
2.5本章小结
3语音识别模型
3.1矢量量化
3.2高斯混合模型
3.2.1高斯混合模型的原理
3.2.2高斯混合模型的参数估计
3.2.3高斯混合模型的初始化
3.2.4高斯混合模型的识别
3.3隐马尔可夫模型
3.3.1隐马尔可夫模型的基本思想
3.3.2隐马尔可夫模型的的基本问题
3.3.3基于高斯混合模型的隐马尔可夫模型
3.4本章小结
4汉语连续语音切分技术
4.1双门限端点检测技术
4.2基于倒谱的端点检测技术
4.3汉语连续语音切分
4.3.1相干分析
4.3.2基音周期轨迹检测
4.3.3语谱图灰度均值分析
4.3.4汉语连续语音的多级切分方法
4.4本章小结
5汉语语音识别的语言模型
5.1声学模型
5.1.1基本声学单元
5.1.2词典
5.1.3声调
5.1.4基于子词单元的HMM训练
5.2语言学模型
5.2.1 N元文法语言学模型
5.2.2语言学模型的平滑技术
5.2.3语音识别的搜索算法
5.3汉语连续语音识别系统实现
5.3.1系统框架设计
5.3.2系统测试
5.4本章小结
6总结与展望
致谢
参考文献
附录
南京理工大学;