水下机器人语音识别仿真系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·语言语音识别技术的发展与应用 | 第8-9页 |
| ·国外发展状况 | 第8页 |
| ·国内的发展状况 | 第8-9页 |
| ·语言语音识别技术的应用 | 第9-11页 |
| ·面临的问题 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作和论文安排 | 第12-14页 |
| 第2章 语言语音识别系统的概述 | 第14-22页 |
| ·语言语音识别的定义 | 第14页 |
| ·语言语音识别的原理 | 第14-16页 |
| ·语言语音识别的分类 | 第16-17页 |
| ·语音信号的分析 | 第17-22页 |
| ·时域分析 | 第17-19页 |
| ·频域分析 | 第19-22页 |
| 第3章 语音信号的处理过程 | 第22-36页 |
| ·语音信号的预处理 | 第22-29页 |
| ·语音信号的采集、抽样和量化 | 第22-24页 |
| ·预加重、分帧和加窗处理 | 第24-25页 |
| ·端点检测 | 第25-26页 |
| ·仿真系统的实现 | 第26-29页 |
| ·语音信号的特征提取 | 第29-36页 |
| ·特征提取简介 | 第29-30页 |
| ·相关特征参数 | 第30-31页 |
| ·特征参数的具体实现 | 第31-36页 |
| 第4章 语音识别算法 | 第36-42页 |
| ·基于语音学和声学的方法 | 第36页 |
| ·模板匹配的方法 | 第36-40页 |
| ·动态时间规整算法 DTW | 第36-37页 |
| ·隐马尔可夫模型法 HMM | 第37-38页 |
| ·高斯混合模型法 GMM | 第38-39页 |
| ·矢量量化 VQ | 第39-40页 |
| ·混合型算法 | 第40页 |
| ·神经网络的方法 | 第40-42页 |
| 第5章 水下机器人中的语音识别仿真系统实现 | 第42-52页 |
| ·系统设计方案和相关技术 | 第42-45页 |
| ·设计方案 | 第42-44页 |
| ·Labview 的介绍 | 第44页 |
| ·Matlab 语言简介 | 第44-45页 |
| ·语音识别系统的具体实现 | 第45-52页 |
| ·DTW 算法的原理和实现 | 第46-49页 |
| ·算法的改进 | 第49-52页 |
| 总结 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
