| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 语音识别发展现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外语音技术发展概况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究历史及现状 | 第11-12页 |
| 1.3 机器人发展简介 | 第12页 |
| 1.4 机器人语音识别面临的技术难点 | 第12-13页 |
| 1.5 本文主要的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.6 本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 语音识别的基本原理与技术分析 | 第16-36页 |
| 2.1 语音识别基本原理 | 第16-17页 |
| 2.2 语音识别的分类 | 第17页 |
| 2.3 语音信号预处理 | 第17-21页 |
| 2.3.1 语音采样与量化 | 第17-18页 |
| 2.3.2 预加重与归一化 | 第18-19页 |
| 2.3.3 分帧加窗 | 第19-21页 |
| 2.4 语音信号的端点检测 | 第21-26页 |
| 2.4.1 短时能量和短时平均幅度 | 第21-23页 |
| 2.4.2 短时平均过零率 | 第23-24页 |
| 2.4.3 双门限法原理及其改进 | 第24-26页 |
| 2.5 语音信号的特征提取 | 第26-35页 |
| 2.5.1 线性预测系数 | 第26-29页 |
| 2.5.2 线性预测倒谱系数 | 第29-30页 |
| 2.5.3 Mel频率倒谱系数 | 第30-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 语音识别算法 | 第36-75页 |
| 3.1 常用语音识别和训练方法 | 第36-38页 |
| 3.1.1 动态时间规整 | 第36页 |
| 3.1.2 隐马尔可夫模型 | 第36-37页 |
| 3.1.3 人工神经网络 | 第37-38页 |
| 3.1.4 上述方法的优缺点 | 第38页 |
| 3.2 基于DTW的语音识别算法 | 第38-44页 |
| 3.2.1 DTW基本原理 | 第38-41页 |
| 3.2.2 模板匹配的训练方法 | 第41-44页 |
| 3.3 DTW算法改进 | 第44-48页 |
| 3.3.1 整体路径约束 | 第44-46页 |
| 3.3.2 搜索宽度限制 | 第46-48页 |
| 3.4 DTW实验结果及分析 | 第48-52页 |
| 3.4.1 整体路径约束DTW算法实验 | 第48-49页 |
| 3.4.2 搜索宽度限制DTW算法实验 | 第49-51页 |
| 3.4.3 针对不同特征提取参数(LPCC、MFCC)的DTW算法实验 | 第51-52页 |
| 3.5 基于HMM模型的语音识别算法 | 第52-57页 |
| 3.5.1 HMM模型 | 第52-53页 |
| 3.5.2 HMM定义 | 第53-54页 |
| 3.5.3 HMM模型结构 | 第54-55页 |
| 3.5.4 HMM模型的分类 | 第55-57页 |
| 3.6 HMM模型的三个基本问题 | 第57-64页 |
| 3.6.1 前向-后向算法—第一个问题的求解 | 第57-60页 |
| 3.6.2 Viterbi算法—第二个问题的求解 | 第60-61页 |
| 3.6.3 Baum-Welch算法—第三个问题的求解 | 第61-64页 |
| 3.7 求解HMM时应该注意的问题 | 第64-68页 |
| 3.8 HMM算法实验仿真结果及分析 | 第68-74页 |
| 3.9 本章小结 | 第74-75页 |
| 第四章 NAO机器人语音识别系统联合实验平台的搭建 | 第75-85页 |
| 4.1 硬软件平台 | 第75-77页 |
| 4.1.1 NAO机器人简介 | 第75页 |
| 4.1.2 NAO机器人一般特征 | 第75-76页 |
| 4.1.3 官方软件平台Choregraphe介绍 | 第76-77页 |
| 4.2 联合实验平台的搭建过程 | 第77-81页 |
| 4.2.1 语音的捕获 | 第77-79页 |
| 4.2.2 语音的转移 | 第79-80页 |
| 4.2.3 模型的训练 | 第80-81页 |
| 4.3 语音的识别与传输 | 第81-84页 |
| 4.3.1 服务器端的建立 | 第81-83页 |
| 4.3.2 客户端的建立 | 第83页 |
| 4.3.3 客户端和服务端通信的建立 | 第83-84页 |
| 4.4 本章小结 | 第84-85页 |
| 第五章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 5.1 总结 | 第85-86页 |
| 5.2 展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第93页 |
