語(yǔ)音識(shí)別及其在農(nóng)業(yè)信息采集中的應(yīng)用

第一章引言（）

第一節(jié)問(wèn)題的提出及研究意義（）

第二節(jié)語(yǔ)音識(shí)別概述（）

一、語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展（）

二、語(yǔ)音識(shí)別的分類（）

三、基于統(tǒng)計(jì)模型的語(yǔ)音識(shí)別（）

第三節(jié)影響語(yǔ)音識(shí)別魯棒性的因素（）

第四節(jié)語(yǔ)音識(shí)別及聲學(xué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用（）

一、國(guó)外研究情況（）

二、國(guó)內(nèi)研究情況（）

第五節(jié)研究?jī)?nèi)容（）

第六節(jié)章節(jié)安排（）

第二章噪聲魯棒性語(yǔ)音識(shí)別的研究現(xiàn)狀（）

第一節(jié)噪聲分類（）

一、加性噪聲與乘性噪聲（）

二、噪聲特性分析（）

第二節(jié)噪聲魯棒性方法研究現(xiàn)狀（）

一、語(yǔ)音增強(qiáng)（）

二、魯棒性特征提?。ǎ?/p>

三、模型補(bǔ)償（）

第三章基于HMM框架的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格語(yǔ)音識(shí)別（）

第一節(jié)HMM模型（）

一、HMM的概述（）

二、HMM的數(shù)學(xué)定義（）

三、HMM的三個(gè)基本問(wèn)題（）

第二節(jié)基于HTK的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)構(gòu)建（）

一、語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)（）

二、MFCC特征提?。ǎ?/p>

三、聲學(xué)模型的設(shè)置（）

四、識(shí)別性能的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)（）

第四章系統(tǒng)的三音子模型優(yōu)化及特征規(guī)整（）

第一節(jié)擴(kuò)展的聲韻母建?；ǎ?/p>

一、漢語(yǔ)語(yǔ)音學(xué)特點(diǎn)（）

二、漢語(yǔ)聲母結(jié)構(gòu)（）

三、漢語(yǔ)韻母結(jié)構(gòu)（）

四、擴(kuò)展的聲韻母識(shí)別基元定義（）

第二節(jié)基于決策樹(shù)的狀態(tài)共享（）

一、決策樹(shù)的構(gòu)造（）

二、二值問(wèn)題集的設(shè)計(jì)（）

三、結(jié)點(diǎn)分裂準(zhǔn)則（）

四、結(jié)點(diǎn)停止分裂（）

五、結(jié)點(diǎn)合并（）

第三節(jié)增加高斯混合分量（）

第四節(jié)倒譜特征歸一化（）

第五節(jié)實(shí)驗(yàn)及分析（）

一、三音子模型識(shí)別實(shí)驗(yàn)（）

二、決策樹(shù)狀態(tài)聚類（）

三、高斯混合分量增加（）

四、倒譜均值方差（CMVN）歸一化（）

第五章聯(lián)合譜減增強(qiáng)和失真補(bǔ)償?shù)聂敯粜苑椒ǎǎ?/p>

第一節(jié)譜減法（）

一、譜減的基本原理（）

二、使用過(guò)減（over subtraction）技術(shù)的譜減算法（）

第二節(jié)多帶（multi band）譜減法（）

第三節(jié)MMSE譜減算法（）

第四節(jié)實(shí)驗(yàn)（）

一、MMSE譜減法參數(shù)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)（）

二、不同環(huán)境下聯(lián)合算法實(shí)驗(yàn)（）

第六章基于統(tǒng)計(jì)模型的前端增強(qiáng)與失真補(bǔ)償?shù)慕Y(jié)合（）

第一節(jié)MMSE幅度譜估計(jì)（）

一、MMSE幅度估計(jì)器（）

二、先驗(yàn)SNR的估計(jì)（）

第二節(jié)對(duì)數(shù)MMSE估計(jì)器（）

第三節(jié)MMSE估計(jì)的實(shí)現(xiàn)（）

第四節(jié)實(shí)驗(yàn)（）

一、采用MMSE估計(jì)器與logMMSE方法增強(qiáng)（）

二、MMSE、logMMSE與CMVN聯(lián)合實(shí)驗(yàn)（）

三、實(shí)際環(huán)境語(yǔ)音測(cè)試（）

第五節(jié)算法綜合比較（）

第七章結(jié)論及展望（）

第一節(jié)研究總結(jié)（）

第二節(jié)展望（）

參考文獻(xiàn)（）