| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题概述 | 第9-11页 |
| ·课题的题目及来源 | 第9页 |
| ·课题研究的背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·说话人识别综述 | 第11-15页 |
| ·说话人识别基本概念 | 第11页 |
| ·说话人识别分类及其优缺点 | 第11-13页 |
| ·说话人识别的应用前景 | 第13-14页 |
| ·DSP在说话人识别上的应用 | 第14-15页 |
| ·论文主要工作 | 第15-18页 |
| 第2章 说话人识别研究 | 第18-26页 |
| ·说话人识别原理 | 第18-21页 |
| ·说话人识别系统 | 第18-19页 |
| ·说话人识别的性能指标 | 第19-21页 |
| ·说话人识别处理步骤 | 第21-22页 |
| ·预处理 | 第21-22页 |
| ·端点检测 | 第22页 |
| ·特征提取 | 第22页 |
| ·模式匹配 | 第22页 |
| ·语音识别方法的选取 | 第22-25页 |
| ·声学—语音学方法 | 第23-24页 |
| ·模式识别方法 | 第24页 |
| ·人工智能方法 | 第24-25页 |
| ·方法选定 | 第25页 |
| ·本章小节 | 第25-26页 |
| 第3章 说话人识别系统软件系统 | 第26-55页 |
| ·说话人识别软件系统 | 第26页 |
| ·语音信号分析与数字信号模型 | 第26-31页 |
| ·语音产生的机理 | 第26-28页 |
| ·语音信号的数字化和采集 | 第28-29页 |
| ·语音信号的数字模型 | 第29-31页 |
| ·语音信号的预处理 | 第31-38页 |
| ·语音信号的预加重处理 | 第31-32页 |
| ·端点检测 | 第32-36页 |
| ·声音的预处理的实现 | 第36-38页 |
| ·特征提取 | 第38-44页 |
| ·线性预测系数 LPC | 第39-40页 |
| ·线性预测基本原理 | 第40-43页 |
| ·特征提取的实现 | 第43-44页 |
| ·说话人识别算法 | 第44-54页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·动态时间弯折技术的基本原理 | 第45-48页 |
| ·模扳匹配法的训练方法 | 第48-52页 |
| ·DTW方法的实现与改进 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 硬件系统的设计 | 第55-68页 |
| ·DSP系统简介 | 第55-61页 |
| ·引言 | 第55-57页 |
| ·TMS320VC5402芯片的简介 | 第57-59页 |
| ·TMS320VC5402的结构特点 | 第59-60页 |
| ·TMS320VC5402的供电及接口设计 | 第60-61页 |
| ·说话人识别系统的结构 | 第61-62页 |
| ·DSP与模数转换器的接口设计 | 第62-67页 |
| ·TMS320VC5402的McBSP | 第62-64页 |
| ·音频模拟接口芯片 TLC320AD20C | 第64页 |
| ·TMS320VC5402与 TLC320AD50C硬件连接及软件实现 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 OSP系统软件开发 | 第68-75页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·集成开发环境 CCS | 第68-70页 |
| ·语音处理的算法实现程序 | 第70-72页 |
| ·基于 CCS2.2的软件开发流程 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 总结和展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |