| 第1章 绪论 | 第1-19页 |
| 1．1 课题的来源、背景及意义 | 第10-11页 |
| 1．2 潜艇航行数据记录仪系统概述 | 第11-13页 |
| 1．2．1 航行数据记录仪的发展现状 | 第11-12页 |
| 1．2．2 航行数据记录仪的主要功能及意义 | 第12-13页 |
| 1．3 人声识别技术 | 第13-17页 |
| 1．3．1 语音识别技术的发展现状 | 第14-16页 |
| 1．3．2 汉语语音结构的特征 | 第16-17页 |
| 1．4 论文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 语音、语音信号及语音识别技术的基本理论 | 第19-34页 |
| 2．1 语音信号及其产生过程 | 第19-24页 |
| 2．1．1 语音声学基础 | 第19-22页 |
| 2．1．2 语音的产生 | 第22-24页 |
| 2．2 语音信号的数字处理 | 第24-26页 |
| 2．3 语音信号的数学模型 | 第26-31页 |
| 2．3．1 语音信号激励模型 | 第26-27页 |
| 2．3．2 语音信号辐射模型 | 第27页 |
| 2．3．3 语音信号声管模型 | 第27-30页 |
| 2．3．4 语音信号共振峰模型 | 第30-31页 |
| 2．4 语音识别研究的方法和内容 | 第31-33页 |
| 2．5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 语音信号的基本研究方法 | 第34-53页 |
| 3．1 语音信号的时域分析和预处理 | 第35-40页 |
| 3．1．1 语音信号的短时分析与预处理 | 第35-36页 |
| 3．1．2 语音信号的短时能量、短时平均幅度和短时过零率 | 第36-37页 |
| 3．1．3 语音的端点检测 | 第37-38页 |
| 3．1．4 语音信号的短时自关函数以及短时基音周期 | 第38-40页 |
| 3．2 语音信号的频域分析 | 第40-46页 |
| 3．2．1 短时傅里叶变换的定义和物理意义 | 第41页 |
| 3．2．2 基于短时傅里叶变换的语谱图及时频分辨率 | 第41-43页 |
| 3．2．3 基于短时频谱的基音检测 | 第43页 |
| 3．2．4 同态信号处理的基本原理 | 第43-45页 |
| 3．2．5 复倒谱和倒谱 | 第45-46页 |
| 3．3 语音信号中的噪声及自适应滤波处理办法 | 第46-51页 |
| 3．3．1 常见的噪声及其特性 | 第47-48页 |
| 3．3．2 自适应滤波 | 第48-50页 |
| 3．3．3 自适应陷波器及其在语音信号滤波中的应用 | 第50-51页 |
| 3．4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 语音信号的特征提取与匹配技术 | 第53-69页 |
| 4．1 语音信号的线性预测分析 | 第54-59页 |
| 4．1．1 线性预测的基本原理 | 第54-57页 |
| 4．1．2 线性预测倒谱系数 | 第57-58页 |
| 4．1．3 线性预测倒谱系数的求解过程 | 第58-59页 |
| 4．1．4 线性预测中的注意事项 | 第59页 |
| 4．2 Mel频率倒谱系数 | 第59-62页 |
| 4．2．1 Mel频率 | 第59-60页 |
| 4．2．2 Mel滤波器 | 第60-61页 |
| 4．2．3 Mel倒谱系数的求解 | 第61-62页 |
| 4．3 模板匹配技术 | 第62-67页 |
| 4．3．1 相似性度量 | 第64-65页 |
| 4．3．2 动态时间规整(DTW) | 第65-67页 |
| 4．4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 人声识别在实时系统VxWorks中的实现 | 第69-82页 |
| 5．1 嵌入式实时系统概述 | 第69-71页 |
| 5．1．1 嵌入式工业的特点 | 第69页 |
| 5．1．2 嵌入式系统开发的开发工具 | 第69-70页 |
| 5．1．3 嵌入式系统软件的特征及开发过程 | 第70-71页 |
| 5．2 VxWorks的实时内核 | 第71-77页 |
| 5．2．1 VxWorks任务 | 第72-75页 |
| 5．2．2 任务间通信 | 第75-76页 |
| 5．2．3 中断处理和定时机制 | 第76页 |
| 5．2．4 可重入 | 第76-77页 |
| 5．3 人声识别算法和结果分析 | 第77-80页 |
| 5．4 本章小结 | 第80-82页 |
| 结论 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
