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基于DTW模型的非特定人孤立词语音识别研究

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基于DTW模型的非特定人孤立词语音识别研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 语音识别技术的发展历程和研究现状第10-11页
  1.2 孤立词语音识别概述第11-13页
    1.2.1 孤立词语音识别技术应用第11-12页
    1.2.2 孤立词语音识别技术原理和技术第12-13页
  1.3 非特定人语音识别研究的难点第13-14页
  1.4 本论文的研究目的和意义第14-15页
  1.5 本论文的主要研究工作第15-16页
第二章 语音识别相关理论和关键技术第16-36页
  2.1 发声机理和数学模型第16-17页
  2.2 预处理第17-23页
    2.2.1 预加重第17-18页
    2.2.2 分帧加窗第18-20页
    2.2.3 传统的端点检测算法第20-21页
    2.2.4 向前多次搜索的过渡区检测算法第21-23页
  2.3 特征提取第23-28页
    2.3.1 听觉模型第23-25页
    2.3.2 线性预测倒谱系数第25页
    2.3.3 美尔频率倒谱系数第25-27页
    2.3.4 两种特征提取方法的比较第27-28页
  2.4 模板匹配模式第28-29页
  2.5 识别模型第29-33页
    2.5.1 人工神经网络模型第29-31页
    2.5.2 隐马尔可夫模型第31页
    2.5.3 矢量量化模型第31-32页
    2.5.4 动态时间规整模型第32-33页
  2.6 本章小结第33-36页
第三章 基于改进的DTW识别模型第36-46页
  3.1 一般的DTW算法第36-37页
  3.2 解除端点对齐限制的DTW模型第37-40页
    3.2.1 模型描述第37-38页
    3.2.2 算法设计第38-40页
  3.3 改进前后算法实验结果第40-44页
  3.4 改进前后算法比较分析第44-45页
  3.5 本章小结第45-46页
第四章 系统软件实现与实验结果分析第46-58页
  4.1 系统软件设计第46-48页
  4.2 实验数据选择和设置第48-50页
    4.2.1 采样第48-49页
    4.2.2 预处理及参数设置第49-50页
  4.3 端点检测与特征提取实验第50-52页
  4.4 语音识别实验与结果分析第52-57页
    4.4.1 改进算法的验证第52-54页
    4.4.2 加噪情况下的实验与结果分析第54-56页
    4.4.3 各模型识别结果比较第56-57页
  4.5 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-60页
  5.1 论文工作成果第58页
  5.2 下一步工作计划第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64页

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