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第一章绪论

语音识别技术的国内外研究历史、现状以及面临的问题等，最后阐述了本课题的研究背景和内容。

第二章语音识别系统概述，首先介绍了语音的声学基础、汉语语音基础和语音识别系统的组成，然后分别介绍了语音识别系统的预处理、特征提取、识别模型、后处理阶段的功能以及各阶段用到的关键技术。

第三章基元分割算法的研究与实现，针对传统声韵母分割算法中存在的问题，综合考虑语音与噪声的特性以及汉语连续语音的特点，利用熵与汉语元音的共振峰能量设计了一种基于元音检测的汉语连续语音声韵母分割方法并进行了实验对比。实验结果表明：基于元音检测的汉语连续语音声韵母分割方法比其它分割方法具有更高的分割正确率，更适合汉语连续语音识别系统。

第四章动态时间规整在语音识别中的应用，首先介绍了传统动态时间规整技术在语音识别中的应用并分析了存在的问题，针对传统动态时间规整算法计算量大、响应时间长这一问题，提出了两种带阈值的动态时间规整改进算法并进行了实验对比。实验结果表明：改进后的算法可以有效减少计算量，缩短系统的响应时间。

第五章汉语连续语音识别系统的实现，首先介绍了本文实现的中等词汇量、非特定人的汉语连续语音识别系统的运行环境、语音库建立、系统模型、关键技术及参数设置等，然后利用本文设计和改进的算法对系统进行改进，并将改进后的系统与原有系统进行实验对比。实验结果表明：改进后系统的识别率与实时性都优于原来的系统。

第六章总结与展望，首先总结了本文所做的工作以及取得的成果，分析了存在的问题和不足之处，然后对汉语连续语音识别的发展进行了展望，并提出了下一步的研究方向。６