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基于DSP的语音识别技术的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
1.绪论第8-12页
   ·课题的背景和意义第8页
   ·语音识别技术的发展状况第8-9页
   ·语音识别存在的难点问题第9-10页
   ·本文的主要工作第10-11页
   ·本文的主要内容第11-12页
2.语音识别技术的理论知识第12-29页
   ·语音的基础知识第12-17页
     ·语音信号的时域分析第13-15页
     ·语音信号的频域分析第15-17页
   ·语音识别系统的构造第17页
   ·语音信号特征参数的提取第17-23页
     ·语音信号产生的LPC 数字模型的建立第17-18页
     ·线性预测分析的基本原理第18-21页
     ·LPC 的复倒谱第21-22页
     ·线性预测美尔倒谱系数第22-23页
   ·语音信号的模板匹配和训练第23-28页
     ·模板匹配第23-24页
     ·DTW 算法第24-28页
   ·小结第28-29页
3.语音识别系统的硬件结构第29-52页
   ·系统总体方案设计第29-30页
   ·硬件总体结构第30-32页
   ·DSP 芯片基本知识介绍第32-35页
     ·DSP 芯片概述第32-33页
     ·DSP 芯片主要特点第33-35页
   ·TMS320VC5402 简介第35-37页
   ·音频采集模块第37-40页
     ·语音采集芯片TLV320AIC23 介绍第37-39页
     ·DSP 和TLV320AIC23 的接口设计第39-40页
   ·电源模块第40-41页
   ·看门狗电路第41-42页
   ·外部存储器模块第42-45页
     ·DSP 和FLASH 的接口设计第42-44页
     ·DSP 和SRAM 的接口设计第44-45页
   ·数据采集与传送模块第45-47页
   ·CPLD 逻辑控制模块第47-48页
   ·接地设计第48-51页
   ·小结第51-52页
4.语音识别系统的软件设计第52-72页
   ·预处理第53-55页
   ·分帧加窗第55-57页
     ·分帧第55页
     ·加窗第55-57页
   ·语音信号的端点检测第57-61页
     ·短时平均能量第57-58页
     ·短时平均过零率第58页
     ·改进的端点检测算法第58-61页
   ·特征向量提取第61-65页
   ·语音信号的训练和模板匹配第65-70页
     ·改进的DTW 算法第66-69页
     ·实验结果第69-70页
   ·系统程序的开发第70-71页
   ·Boot Loader第71页
   ·小结第71-72页
5.系统调试第72-80页
   ·系统联调第72-79页
     ·系统联调所用软件CCS 简介第72-74页
     ·DSP 软件的开发流程第74-77页
     ·系统的统计实验结果第77-79页
   ·小结第79-80页
6.总结第80-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-84页
研究生期间发表的文章第84页

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