强噪声环境下语音识别方法的研究

目录

摘要

第1章绪论

1．1课题研究背景及意义

1．2．1语音识别国内外发展

1．2．2语音降噪国内外发展

1．3课题主要研究内容及章节安排

第2章语音识别相关原理

2．1语音识别整体架构

2．2MFCC语音特征提取算法

2．2．1语音预处理模块

2．2．2MFCC特征提取模块

2．3语言模型

2．3．2LSTM语言模型

2．4声学模型

2．4．1HMM模型分析

2．4．2多音素HMM模型

2．4．3GMM-HMM声学模型

2．4．4DNN-HMM声学模型

2．5本章小结

第3章降噪模块的研究与搭建

3．1．1谱减法

3．1．2维纳滤波法

3．2基于深度学习的降噪

3．2．1深度残差收缩网络

3．2．2噪声数据集制作

3．2．3使用语谱图作为特征输入

3．2．4DRSN的语音降噪模块搭建

3．3语音降噪模块波形分析

3．4语音降噪模块PESQ和信噪比分析

3．5本章小结

第4章基于DRSN语音识别系统搭建与优化

4．1语言模型的优化及训练

4．1．1Word2Vec训练及优化

4．1．1语言模型的评价方法

4．1．2LSTM语言模型的训练

4．1．3语言模型实验结果分析

4．2声学模型的优化及训练

4．2．1说话人自适应技术

4．2．2序列鉴别性训练

4．2．3语音识别评价指标

4．2．4DRSN-HMM声学模型

4．3纯净语音识别CER分析

4．4含噪语音识别CER分析

4．5本章小结

结论

参考文献

致谢

攻读学位期间取得学术成果

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