| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究的背景 | 第9页 |
| ·语音识别的历史回溯及展望 | 第9-11页 |
| ·语音识别技术在智能机器人中的应用 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 语音识别技术的理论基础 | 第13-26页 |
| ·语音识别的基本原理 | 第13页 |
| ·预处理 | 第13-21页 |
| ·语音信号的数字化处理 | 第13-14页 |
| ·预加重处理 | 第14-15页 |
| ·分帧加窗 | 第15-16页 |
| ·端点检测 | 第16-19页 |
| ·语音信号的去噪过程 | 第19-21页 |
| ·特征提取的方法 | 第21-24页 |
| ·线性预测倒谱系数LPCC | 第22-23页 |
| ·Mel 倒谱系数（MFCC） | 第23-24页 |
| ·语音识别的基本方法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 改进的特征参数的提取方法 | 第26-31页 |
| ·传统的语音特征参数 | 第26-27页 |
| ·MFCC 的优缺点分析 | 第26页 |
| ·改进算法的理论分析 | 第26-27页 |
| ·新的语音参数的提取过程 | 第27-29页 |
| ·改进LPC 谱估计共振峰参数 | 第27-28页 |
| ·构造新的语音特征参数 | 第28-29页 |
| ·实验结果及分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 改进的语音识别算法 | 第31-46页 |
| ·改进的语音识别算法-TSMS 算法 | 第31-38页 |
| ·HMM 及存在的缺陷 | 第31-34页 |
| ·改进的三步混合（TSMS）训练算法 | 第34-36页 |
| ·TSMS 算法结果及分析 | 第36-38页 |
| ·改进的语音识别算法-DTW 高效算法 | 第38-44页 |
| ·传统的DTW 算法及存在的缺陷 | 第38-40页 |
| ·改进的DTW 高效算法 | 第40-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-44页 |
| ·语音识别系统的建立 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 语音识别在机器人控制上的实现 | 第46-60页 |
| ·系统设备简介 | 第46-48页 |
| ·硬件设备 | 第46-47页 |
| ·软件要求 | 第47页 |
| ·Microsoft Speech SDK 简介 | 第47-48页 |
| ·机器人语音控制系统总体设计 | 第48-50页 |
| ·系统总体结构设计 | 第48页 |
| ·系统各个功能模块的设计 | 第48-49页 |
| ·机器人语音控制的总体流程设计 | 第49-50页 |
| ·基于Microsoft Speech SDK 的机器人控制系统的设计 | 第50-54页 |
| ·Speech SDK 创建程序文件的编写 | 第50-51页 |
| ·系统测试的程序设计 | 第51-54页 |
| ·基于改进语音识别算法的机器人控制系统的设计 | 第54-57页 |
| ·VC++对话框窗体的设计 | 第54-55页 |
| ·与Matlab 接口程序的编写 | 第55-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-59页 |
| ·基于Speech SDK 的机器人运动情况测试及分析 | 第57-58页 |
| ·基于改进语音识别算法的机器人运动情况测试及分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 发表文章目录 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 详细摘要 | 第69-81页 |