语音识别算法及应用技术研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景及学术意义 | 第8页 |
| ·语音识别发展历史及国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外研究历史与现状 | 第9页 |
| ·国内研究历史与现状 | 第9-10页 |
| ·语音识别系统面临的问题 | 第10-11页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第11-12页 |
| 2 语音识别的基本原理 | 第12-28页 |
| ·概述 | 第12-13页 |
| ·预处理 | 第13-17页 |
| ·预滤波 | 第13-14页 |
| ·预加重 | 第14页 |
| ·短时加窗处理 | 第14-16页 |
| ·端点检测 | 第16-17页 |
| ·特征参数提取 | 第17-19页 |
| ·概述 | 第17-18页 |
| ·Mel 倒谱分析 | 第18-19页 |
| ·声学建模 | 第19-25页 |
| ·模型概述 | 第19-20页 |
| ·HMM 的基本原理 | 第20-21页 |
| ·HMM 模型的三个基本问题及解决方案 | 第21-24页 |
| ·马尔可夫链的形状以及HMM 类型 | 第24-25页 |
| ·语音识别系统的性能评测 | 第25-26页 |
| ·识别精度 | 第25-26页 |
| ·识别速度 | 第26页 |
| ·小结 | 第26-28页 |
| 3 孤立词语音识别算法的研究 | 第28-36页 |
| ·CHMM 的原理 | 第28页 |
| ·CHMM 的主要算法 | 第28-30页 |
| ·CHMM 关键算法的修正 | 第30-32页 |
| ·前向-后向算法的修正 | 第30-31页 |
| ·Viterbi 算法的修正 | 第31-32页 |
| ·重估公式的修正 | 第32页 |
| ·基于CHMM 的语音识别算法 | 第32-35页 |
| ·模型参数的选择 | 第32-34页 |
| ·训练 | 第34-35页 |
| ·识别 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 4 鲁棒语音识别算法的研究 | 第36-46页 |
| ·环境噪声模型 | 第36-37页 |
| ·鲁棒语音识别算法原理 | 第37-43页 |
| ·信号空间 | 第37-38页 |
| ·特征空间 | 第38-39页 |
| ·模型空间 | 第39-43页 |
| ·鲁棒语音识别算法的改进 | 第43页 |
| ·小结 | 第43-46页 |
| 5 基于语音识别技术的家电集中控制平台的设计 | 第46-56页 |
| ·系统总体框架 | 第46页 |
| ·系统的硬件实现平台 | 第46-49页 |
| ·DSP 处理芯片的选型 | 第46-47页 |
| ·DSP 处理芯片介绍 | 第47页 |
| ·外围电路设计 | 第47-49页 |
| ·系统的软件设计 | 第49-54页 |
| ·软件的开发环境 | 第49-50页 |
| ·接口的初始化程序设计 | 第50-52页 |
| ·语音识别程序设计 | 第52-53页 |
| ·系统工作流程 | 第53-54页 |
| ·程序编译和调试 | 第54页 |
| ·总结 | 第54-56页 |
| 6 系统测试与结果分析 | 第56-68页 |
| ·语音识别算法的MATLAB 仿真 | 第56-60页 |
| ·端点检测算法 | 第56页 |
| ·MFCC 特征提取 | 第56-57页 |
| ·维纳滤波算法 | 第57-58页 |
| ·模型训练 | 第58-60页 |
| ·语音识别算法的鲁棒性测试 | 第60-63页 |
| ·算法测试环境 | 第60页 |
| ·算法测试过程 | 第60-61页 |
| ·算法测试结果及分析 | 第61-63页 |
| ·室内环境中的系统的测试 | 第63-67页 |
| ·测试环境 | 第63-64页 |
| ·测试过程 | 第64-66页 |
| ·结果分析 | 第66-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 7 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 | 第76-77页 |
| A. 作者在攻读硕士期间发表的论文目录 | 第76页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第76-77页 |
| C. 系统控制平台实物图 | 第77页 |
| D. 无线收发模块实物图 | 第77页 |
