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基于ADSP-21161语音识别系统的研究与实践

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·前言第8页
   ·语音识别的发展和现状第8-10页
   ·语音识别面临的问题第10-12页
第二章 语音识别系统的原理第12-26页
   ·语音识别系统的分类及构成第12-14页
   ·语音信号的产生模型第14-15页
   ·语音信号的预处理第15-19页
   ·语音信号的短时分析第19-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 语音特征参数提取第26-35页
   ·概述第26页
   ·线性预测系数LPC第26-31页
   ·线性预测倒谱系数LPCC第31-32页
   ·本章小结及仿真结果第32-35页
第四章 隐式马尔可夫模型在语音识别中的应用第35-44页
   ·马尔可夫过程及马尔可夫链简介第35-36页
   ·HMM 用于语音识别的基本原理及其定义第36-37页
   ·HMM 的三个关键问题第37-39页
   ·实际应用中几个需要注意的问题第39-42页
   ·连续参数的HMM 与离散参数的HMM第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第五章 连续距离密度的分段概率模型CDD—SPM第44-47页
   ·问题的提出第44-45页
   ·基本思路第45页
   ·CDD-SPM 模型的训练算法第45-46页
   ·CDD-SPM 模型的识别算法第46页
   ·本章小结第46-47页
第六章 方案的DSP 实现第47-54页
   ·ADSP21161 及开发工具简介第47-52页
   ·JTAG 链的设计第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第七章 语音处理系统软件设计及优化第54-62页
   ·系统功能介绍第54-56页
   ·训练算法第56-60页
   ·识别算法总体流程图第60-61页
   ·本章小结第61-62页
第八章 性能分析与结论第62-65页
   ·语音信号的采集及数据库的建立第62页
   ·CDD-SPM 算法的识别率第62-63页
   ·CDD-SPM 算法与经典HMM 算法在性能上的比较第63-64页
   ·总结第64页
   ·对未来工作的展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-68页
在学期间的研究成果第68-69页
附录第69-99页

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