| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·国内外语音识别技术的历史发展及研究 | 第12-17页 |
| ·国外研究历史及现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究历史及现状 | 第13-14页 |
| ·语音识别技术的前景和应用 | 第14-17页 |
| ·基于FPGA 的嵌入式系统简介 | 第17-18页 |
| ·本文的主要内容 | 第18-19页 |
| 2 基于HMM 的语音识别技术介绍 | 第19-31页 |
| ·语音识别技术简介 | 第19-24页 |
| ·语音识别基础 | 第19-20页 |
| ·语音识别系统的分类 | 第20-21页 |
| ·语音识别的几种基本方法 | 第21-24页 |
| ·基于HMM 统计概率模型的语音识别系统 | 第24-31页 |
| ·语音信号预处理与特征提取 | 第24-27页 |
| ·声学模型与模式匹配 | 第27-29页 |
| ·语言模型与语言处理 | 第29-31页 |
| 3 HMM 模型参数的提取 | 第31-46页 |
| ·语音信号数字处理的基本常识 | 第31-39页 |
| ·语音和语言 | 第31-33页 |
| ·语音信号的频谱 | 第33-36页 |
| ·语音信号的短时特性 | 第36-39页 |
| ·语音信号特征矢量的获取 | 第39-46页 |
| ·倒谱 | 第41页 |
| ·离散傅立叶变换（DFT）和快速傅立叶变换（FFT） | 第41-43页 |
| ·线性预测编码（LPC）和线性预测倒谱系数（LPCC） | 第43-44页 |
| ·Mel 倒谱系数（MFCC） | 第44-46页 |
| 4 HMM 模型算法的改进 | 第46-54页 |
| ·HMM 模型概述 | 第46-48页 |
| ·HMM 模型定义 | 第47页 |
| ·HMM 模型的结构和类型 | 第47-48页 |
| ·HMM 模型的改进算法 | 第48-54页 |
| ·P(O|M)的解决算法 | 第49-50页 |
| ·最佳状态序列的选择 | 第50-51页 |
| ·HMM 的训练 | 第51-54页 |
| 5 基于FPGA 的HMM 孤立词语音识别系统实现 | 第54-64页 |
| ·FPGA 硬件实验平台介绍 | 第54-56页 |
| ·HMM 语音识别算法的FPGA 实现 | 第56-61页 |
| ·HMM 孤立词语音识别的基本原理 | 第56-57页 |
| ·HMM 孤立词语音识别算法的设计 | 第57-59页 |
| ·基于FPGA 的语音识别算法移植及实现 | 第59-61页 |
| ·实验结果及总结 | 第61-64页 |
| 6 工作总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-72页 |
| 答辩决议书 | 第72页 |
