基于改进MFCC的语音识别系统研究及设计
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·嵌入式识别技术的研究现状 | 第9-11页 |
| ·嵌入式语音识别技术的发展趋势 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 语音信号时域处理 | 第13-28页 |
| ·获取数字语音信号 | 第13-14页 |
| ·采样 | 第13-14页 |
| ·量化 | 第14页 |
| ·语音信号的预处理 | 第14-17页 |
| ·语音信号的预加重 | 第14-15页 |
| ·语音信号加窗 | 第15-17页 |
| ·语音信号滤波 | 第17页 |
| ·语音信号的时域分析 | 第17-27页 |
| ·短时平均能量 | 第18-19页 |
| ·短时平均过零率 | 第19页 |
| ·改进的短时平均过零率 | 第19-20页 |
| ·短时自相关函数 | 第20-21页 |
| ·短时平均幅度差函数 | 第21-22页 |
| ·端点检测 | 第22-23页 |
| ·改进的端点检测 | 第23-24页 |
| ·改进的AMDF方法提取基音 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于改进的MFCC特征参数提取 | 第28-43页 |
| ·语音信号特征参数提取 | 第28-38页 |
| ·LPCC参数 | 第28-31页 |
| ·MFCC特征参数 | 第31-35页 |
| ·改进MFCC特征参数 | 第35-38页 |
| ·语音识别模型 | 第38-42页 |
| ·动态时间归整 | 第38-42页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM) | 第42页 |
| ·人工神经网络(ANN) | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 语音识别系统的仿真 | 第43-61页 |
| ·语音信号的预加重仿真 | 第43-44页 |
| ·语音信号滤波处理 | 第44页 |
| ·语音信号的短时处理 | 第44-46页 |
| ·短时平均能量实现 | 第44-45页 |
| ·短时平均过零率实现 | 第45-46页 |
| ·端点检测实现 | 第46-49页 |
| ·基音提取实现 | 第49-53页 |
| ·改进的AMDF方法实现 | 第49-52页 |
| ·基音检测后处理 | 第52-53页 |
| ·改进的MFCC特征参数提取算法仿真 | 第53-60页 |
| ·基于LPCC参数的识别 | 第53-55页 |
| ·基于MFCC参数的识别 | 第55-57页 |
| ·基于改进的MFCC参数的识别 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 语音识别系统硬件设计 | 第61-79页 |
| ·处理器介绍 | 第62-63页 |
| ·SDRAM接口设计 | 第63-65页 |
| ·FLASH接口设计 | 第65-68页 |
| ·RS232串口设计 | 第68-70页 |
| ·JTAG电路设计 | 第70-71页 |
| ·电源部分 | 第71-72页 |
| ·语音采集模块 | 第72-73页 |
| ·LCD显示模块 | 第73-75页 |
| ·发声模块 | 第75-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·全文总结 | 第79-80页 |
| ·工作展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第85页 |
