基于DSP的非特定人孤立词语音识别系统的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 引言 | 第8-10页 |
| 1.1.1 国外语音识别领域现状 | 第9页 |
| 1.1.2 国内语音识别领域现状 | 第9-10页 |
| 1.2 语音识别系统存在的问题及困难 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的组织结构和主要内容 | 第11-12页 |
| 第二章 语音识别的基本理论的概述 | 第12-27页 |
| 2.1 语音识别系统的组成框架 | 第12页 |
| 2.2 语音信号的预处理 | 第12-13页 |
| 2.2.1 语音信号的数字化 | 第12-13页 |
| 2.2.2 预加重处理 | 第13页 |
| 2.2.3 防混叠滤波 | 第13页 |
| 2.3 语音信号的加窗处理 | 第13-14页 |
| 2.4 语音信号的端点检测 | 第14-16页 |
| 2.4.1 短时能量分析 | 第15页 |
| 2.4.2 短时平均过零率 | 第15-16页 |
| 2.5 语音信号的特征参数分析 | 第16-19页 |
| 2.5.1 线性预测倒谱参数LPCC | 第16-17页 |
| 2.5.2 Mel倒谱系数MFCC | 第17-19页 |
| 2.6 语音识别的算法 | 第19-26页 |
| 2.6.1 动态时间规整算法（DTW） | 第19-20页 |
| 2.6.2 隐马尔科夫模型（HMM） | 第20-26页 |
| 2.6.3 HTK介绍 | 第26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 语音识别的算法研究 | 第27-42页 |
| 3.1 预处理参数的选取与仿真 | 第27-28页 |
| 3.2 语音信号的加窗 | 第28-31页 |
| 3.3 语音信号的端点检测及其改进 | 第31-34页 |
| 3.4 语音信号的MFCC特征参数研究 | 第34-36页 |
| 3.4.1 MFCC参数的仿真 | 第34-35页 |
| 3.4.2 MFCC参数的改进 | 第35-36页 |
| 3.5 HMM算法的仿真及建立语音模板 | 第36-41页 |
| 3.5.1 自定义HMM语音模板 | 第36-38页 |
| 3.5.2 HMM模型算法分析与仿真 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 语音识别系统的硬件介绍 | 第42-48页 |
| 4.1 硬件平台概况 | 第42-43页 |
| 4.2 主处理器（TMS320DM642）的介绍 | 第43-45页 |
| 4.3 存储模块及其配置 | 第45-47页 |
| 4.3.1 音频模块 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 系统的集成实现 | 第48-56页 |
| 5.1 CCS开发环境 | 第48-50页 |
| 5.2 音频采集功能的实现及存储空间的分配 | 第50-53页 |
| 5.3 系统工程概况 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第56页 |
| 6.2 系统展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
