| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·语音识别技术的发展现状和面临的挑战 | 第12-14页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 语音识别的信号处理基础 | 第16-35页 |
| ·语音信号的声学基础 | 第16-22页 |
| ·语音的产生和感知 | 第16-19页 |
| ·语音信号的产生模型 | 第19-21页 |
| ·语音信号的感知 | 第21-22页 |
| ·语音信号的时域处理方法 | 第22-32页 |
| ·语音信号的短时分析 | 第23-25页 |
| ·短时能量分析 | 第25-26页 |
| ·短时平均过零率 | 第26-27页 |
| ·自相关函数 | 第27-28页 |
| ·语音的端点检测 | 第28-32页 |
| ·语音信号频域分析 | 第32-35页 |
| ·短时傅立叶变换的定义和物理意义 | 第32-33页 |
| ·基于短时傅立叶变换的语谱图及其时频分辨率 | 第33页 |
| ·倒谱同态处理 | 第33-35页 |
| 第三章 非特定人孤立词语音识别技术 | 第35-51页 |
| ·孤立词语音识别系统 | 第35-38页 |
| ·语音识别的基本原理 | 第35-37页 |
| ·孤立词语音识别系统的原理 | 第37-38页 |
| ·语音识别的预处理 | 第38-39页 |
| ·语音识别的信号特征参数 | 第39-44页 |
| ·线性预测的基本原理 | 第39-40页 |
| ·线性预测方程的建立 | 第40-42页 |
| ·线性预测方程组的解法 | 第42-44页 |
| ·模板匹配技术 | 第44-47页 |
| ·模板训练方法 | 第47-51页 |
| 第四章 非特定人孤立词语音识别算法在嵌入式系统中的实现 | 第51-57页 |
| ·DSP技术在实时语音识别处理上的优势 | 第51-52页 |
| ·TMS320C5000~(TM)开发平台 | 第52-53页 |
| ·语音识别模块 | 第53-54页 |
| ·孤立词语音识别系统 | 第54-57页 |
| 第五章 系统仿真结果与分析 | 第57-67页 |
| ·语音端点检测算法 | 第57-62页 |
| ·非特定人语音识别算法 | 第62-63页 |
| ·对数字语音的识别分析 | 第63-67页 |
| 第六章 论文总结和展望 | 第67-69页 |
| ·主要研究工作总结 | 第67页 |
| ·有待进一步研究的问题 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读学位期间发表论文及获奖 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |