| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·课题研究现状 | 第15-19页 |
| ·语音特征参数提取方法研究 | 第15-17页 |
| ·嵌入式语音识别研究 | 第17-19页 |
| ·课题主要研究内容及安排 | 第19-20页 |
| 第2章 语音特征提取基础知识 | 第20-28页 |
| ·语音信号的预处理 | 第20-22页 |
| ·预加重 | 第20页 |
| ·分帧 | 第20-21页 |
| ·加窗 | 第21-22页 |
| ·线性预测编码系数及其倒谱系数 | 第22-25页 |
| ·梅尔频率倒谱系数 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于 ICA 的改进 MFCC 特征提取方法 | 第28-42页 |
| ·ICA 基本原理 | 第28-29页 |
| ·ICA 数学定义 | 第28-29页 |
| ·ICA 的若干约束 | 第29页 |
| ·ICA 中的问题 | 第29页 |
| ·极大化非高斯性的 ICA 估计方法 | 第29-34页 |
| ·极大化非高斯性的 ICA 估计方法原理 | 第30页 |
| ·非高斯性的度量 | 第30-31页 |
| ·预处理 | 第31-32页 |
| ·基于负熵的 FastICA 算法 | 第32-33页 |
| ·两种正交化方法 | 第33-34页 |
| ·基于 ICA 的改进 MFCC 方法 | 第34-38页 |
| ·基于特征变换的特征参数提取 | 第34-35页 |
| ·结合对称 ICA 的改进 MFCC 方法 | 第35-37页 |
| ·特征降维 | 第37-38页 |
| ·特征参数补充 | 第38页 |
| ·非线性函数及其系数的选择 | 第38-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于改进算法的特征提取实验 | 第42-50页 |
| ·软硬件环境 | 第42页 |
| ·Aurora 语音库 | 第42页 |
| ·HTK 语音识别系统搭建与应用 | 第42-44页 |
| ·HTK 语音识别工具 | 第42-43页 |
| ·用 HTK 创建语音识别系统 | 第43-44页 |
| ·各种特征参数实验比较 | 第44-47页 |
| ·非线性函数及其系数实验 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于 DSP 的分布式语音识别前端 | 第50-64页 |
| ·软件开发环境 | 第50页 |
| ·硬件平台介绍 | 第50-53页 |
| ·TMS320C6713 DSK 平台 | 第50-51页 |
| ·TMS320C6713 DSP | 第51-52页 |
| ·AIC23 音频编解码器 | 第52-53页 |
| ·系统整体框架及数据流 | 第53-56页 |
| ·系统软件结构 | 第56-62页 |
| ·初始化 | 第57-60页 |
| ·中断控制 | 第60页 |
| ·鲁棒语音特征提取 | 第60-61页 |
| ·软件优化 | 第61-62页 |
| ·实验分析 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与的科研项目 | 第72页 |