基于小波和PNCC特征参数的语音识别技术研究

语音识别论文 特征提取论文 小波变换论文
论文详情
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第10-16页
    1.1 课题研究的背景与意义第10-12页
    1.2 语音识别技术研究现状第12-14页
        1.2.1 特征参数提取领域研究现状第12-13页
        1.2.2 语音增强领域研究现状第13页
        1.2.3 模型补偿领域研究现状第13页
        1.2.4 语音识别领域研究现状第13-14页
        1.2.5 难点与不足第14页
    1.3 论文的主要研究内容及组织结构第14-16页
2 语音识别技术的基本理论第16-26页
    2.1 语音识别技术基本原理及框架第16页
    2.2 语音信号预处理第16-20页
        2.2.1 语音信号的预滤波第17页
        2.2.2 语音信号的采样与量化第17页
        2.2.3 语音信号的预加重第17页
        2.2.4 语音信号的加窗分帧第17-18页
        2.2.5 语音信号的端点检测第18-20页
    2.3 语音信号的特征参数第20-21页
        2.3.1 语音信号的特征参数选择标准第20页
        2.3.2 语音信号特征参数的分类第20-21页
    2.4 语音信号的识别模型第21-25页
        2.4.1 矢量量化模型第21-22页
        2.4.2 动态时间规整模型第22-23页
        2.4.3 隐马尔科夫模型第23-24页
        2.4.4 人工神经网络模型第24-25页
    2.5 本章小结第25-26页
3 语音识别的特征参数提取第26-36页
    3.1 线性预测倒谱系数LPCC第26-27页
    3.2 梅尔倒谱系数MFCC第27-28页
    3.3 能量规整谱系数PNCC第28-30页
    3.4 基于小波改进的PNCC特征参数提取第30-35页
        3.4.1 频率变换理论第30-32页
        3.4.2 基于小波变换的PNCC语音特征改进第32-33页
        3.4.3 改进的PNCC语音特征提取算法第33-35页
    3.5 本章小结第35-36页
4 基于BP神经网络的语音识别第36-50页
    4.1 BP神经网络第36页
    4.2 基于BP神经网络的语音识别算法第36-41页
    4.3 实验仿真与分析第41-49页
        4.3.1 实验准备第41-42页
        4.3.2 实验内容第42页
        4.3.3 实验结果及分析第42-49页
    4.4 本章小结第49-50页
5 总结与展望第50-52页
    5.1 总结第50页
    5.2 研究展望第50-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-58页
附录第58页
    A.作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第58页
    B.作者在攻读学位期间参与的科研项目第58页
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