| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 语音特征提取方法研究 | 第15-17页 |
| 1.2.2 基于嵌入平台的语音识别技术 | 第17页 |
| 1.3 论文主要研究内容及工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 语音特征提取技术概述 | 第19-30页 |
| 2.1 语音识别系统的组成 | 第19页 |
| 2.2 语音信号的数学模型 | 第19-20页 |
| 2.3 语音信号预处理 | 第20-23页 |
| 2.3.1 预滤波、采样和 A/D 转换 | 第20-21页 |
| 2.3.2 预加重 | 第21页 |
| 2.3.3 分帧和加窗 | 第21-23页 |
| 2.3.4 端点检测 | 第23页 |
| 2.4 常见的特征提取方法介绍 | 第23-29页 |
| 2.4.1 线性预测系数分析 | 第24-27页 |
| 2.4.2 梅尔频率倒谱系数分析 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于样本-ISOMAP 的改进 MFCC 特征提取方法 | 第30-42页 |
| 3.1 ISOMAP 算法 | 第30-31页 |
| 3.2 基于 S-ISOMAP 的改进 MFCC 特征提取算法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 基于特征变换的特征系数提取 | 第31-32页 |
| 3.2.2 结合 S-ISOMAP 的改进 MFCC 算法 | 第32-33页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第33-41页 |
| 3.3.1 Aurora 语料库 | 第33-34页 |
| 3.3.2 MATLAB 仿真工具 | 第34页 |
| 3.3.3 基于 HTK 的语音识别评价系统构建 | 第34-39页 |
| 3.3.4 各特征系数的实验比较与分析 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于 DSP 平台的语音识别前端处理系统 | 第42-59页 |
| 4.1 DSP 开发的软硬件介绍 | 第42-49页 |
| 4.1.1 DSP 选型 | 第43-44页 |
| 4.1.2 TMS320F28335 DSP 概述 | 第44-46页 |
| 4.1.3 目标平台 YXDSP-F28335 开发板 | 第46-47页 |
| 4.1.4 软件开发环境 | 第47-49页 |
| 4.2 语音前端处理系统硬件框架 | 第49-53页 |
| 4.2.1 语音采集模块 | 第49-50页 |
| 4.2.2 语音处理模块 | 第50-52页 |
| 4.2.3 传输模块 | 第52-53页 |
| 4.3 语音前端处理系统软件设计 | 第53-58页 |
| 4.3.1 初始化 | 第53-56页 |
| 4.3.2 特征提取 | 第56-57页 |
| 4.3.3 数据发送与接收 | 第57页 |
| 4.3.4 系统优化 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 附录 B 攻读硕士学位期间所参与的科研活动 | 第68页 |
