| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-25页 |
| ·选题的背景与意义 | 第17页 |
| ·语音识别技术和移动机器人技术的现状和发展趋势 | 第17-19页 |
| ·语音识别控制机器人系统的结构 | 第19-20页 |
| ·语音识别系统 | 第20-23页 |
| ·语音识别系统的分类 | 第20-21页 |
| ·典型的语音识别系统 | 第21-22页 |
| ·语音识别相关技术 | 第22-23页 |
| ·研究内容和方法 | 第23-25页 |
| 第二章 语音信号的预处理及端点检测 | 第25-35页 |
| ·语音信号的预处理 | 第25-27页 |
| ·语音信号的滤波和采样 | 第25-26页 |
| ·语音信号的分帧加窗 | 第26-27页 |
| ·语音信号的端点检测 | 第27-33页 |
| ·语音的短时能量和平均幅度 | 第28-29页 |
| ·语音的短时过零率和短时过门限率 | 第29-31页 |
| ·双门限法原理 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 特征参数的提取 | 第35-47页 |
| ·几种特征参数的提取 | 第35-43页 |
| ·线性预测系数的提取 | 第35-38页 |
| ·线性预测倒谱系数的提取 | 第38-40页 |
| ·梅尔频率倒谱系数的提取 | 第40-42页 |
| ·LPC梅尔频率倒谱系数的提取 | 第42-43页 |
| ·特征参数提取的仿真实验 | 第43-45页 |
| ·不同特征参数对识别率的影响 | 第43页 |
| ·差分参数对识别率的影响 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 DTW算法及其改进方法 | 第47-57页 |
| ·DTW算法基本原理 | 第47-50页 |
| ·DTW的改进方法 | 第50-52页 |
| ·整体路径约束 | 第50-51页 |
| ·搜索宽度限制 | 第51-52页 |
| ·DTW在应用中的改进 | 第52-54页 |
| ·实时录音对语音识别的影响 | 第52-53页 |
| ·DTW的改进 | 第53-54页 |
| ·DTW的仿真实验 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 HMM算法及其改进方法 | 第57-73页 |
| ·HMM模型的介绍 | 第57-59页 |
| ·马尔可夫(Markov)链 | 第57-58页 |
| ·隐马尔可夫模型HMM | 第58-59页 |
| ·隐马尔可夫模型的使用 | 第59-66页 |
| ·HMM模型各主要部分的计算 | 第59-60页 |
| ·输出概率P的计算 | 第60-62页 |
| ·求解状态转移序列 | 第62-63页 |
| ·模型参数训练 | 第63-65页 |
| ·HMM在本系统中的问题 | 第65-66页 |
| ·HMM训练过程的改进 | 第66-67页 |
| ·传统HMM模型状态的初值选取 | 第66-67页 |
| ·改进HMM模型状态的初值选取 | 第67页 |
| ·HMM及其改进方法的仿真比较 | 第67-71页 |
| ·HMM与其改进方法训练部分仿真比较 | 第68-69页 |
| ·HMM与其改进方法以及DTW算法识别效果仿真比较 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 移动机器人语音识别系统 | 第73-87页 |
| ·语音识别系统程序设计 | 第73-79页 |
| ·语音识别系统的结构设计 | 第73-74页 |
| ·录音子系统的程序设计 | 第74-78页 |
| ·语音识别算法子系统 | 第78-79页 |
| ·本课题使用的移动机器人系统介绍 | 第79-82页 |
| ·移动机器人硬件介绍 | 第79-80页 |
| ·移动机器人控制系统介绍 | 第80-82页 |
| ·移动机器人语音识别系统效果检验 | 第82-85页 |
| ·移动机器人语音识别系统运行过程介绍 | 第82页 |
| ·移动机器人语音识别系统实验 | 第82-83页 |
| ·系统参数对识别效果的影响 | 第83-84页 |
| ·参数的动态调整方法对识别效果的影响 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第七章 总结与展望 | 第87-89页 |
| ·结论 | 第87-88页 |
| ·展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第95-97页 |
| 作者及导师简介 | 第97-98页 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第98-99页 |