基于DTW和WMFCC的语音识别技术的研究

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基于DTW和WMFCC的语音识别技术的研究

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基于DTW和WMFCC的语音识别技术的研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-13页
1.1 课题的研究背景	第9-11页
1.1.1 语音识别概述	第9-10页
1.1.2 语音识别发展现状及趋势	第10页
1.1.3 语音识别的实际应用及存在的问题	第10-11页
1.2 课题主要研究内容及意义	第11-12页
1.3 论文的组织结构	第12-13页
第2章语音识别的关键技术	第13-25页
2.1 语音信号的预处理	第13-18页
2.1.1 语音信号的采样	第13-14页
2.1.2 语音信号的预加重	第14-15页
2.1.3 语音信号的分帧加窗	第15页
2.1.4 端点检测	第15-18页
2.2 语音信号特征参数分析	第18-24页
2.2.1 语音信号的时域特征分析	第18-20页
2.2.2 语音信号的频域特征分析	第20-24页
2.3 本章小结	第24-25页
第3章语音信号的特征参数提取	第25-31页
3.1 特征参数的提取	第25-27页
3.1.1 语音信号线性预测系数分析	第25-26页
3.1.2 倒谱分析	第26-27页
3.2 LPC倒谱系数	第27页
3.3 美尔频率倒谱系数	第27-28页
3.4 加权美尔倒谱系数	第28-30页
3.5 本章小结	第30-31页
第4章语音识别算法的研究与分析	第31-45页
4.1 动态时间规整算法(DTW)	第31-35页
4.2 隐马尔科夫模型(HMM)	第35-40页
4.3 人工神经网络(ANN)	第40-41页
4.4 三种算法比较分析	第41页
4.5 DTW算法的改进	第41-44页
4.6 本章小结	第44-45页
第5章基于DTW的语音识别算法设计与仿真	第45-65页
5.1 设计与仿真实验环境	第45-46页
5.2 语音信号获取	第46-47页
5.3 语音信号预处理	第47-50页
5.4 特征参数提取	第50-52页
5.5 改进的DTW算法的仿真	第52-64页
5.5.1 DTW算法的设计思想	第52-54页
5.5.2 未改进与改进的DTW算法的测试与比较	第54-64页
5.6 本章小结	第64-65页
第6章结论	第65-67页
6.1 论文总结	第65页
6.2 工作展望	第65-67页
参考文献	第67-71页
致谢	第71页

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