| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10页 |
| ·语音识别发展概述 | 第10-15页 |
| ·发展历程 | 第10-13页 |
| ·国外发展现状 | 第13-14页 |
| ·国内发展现状 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容与结构说明 | 第15-17页 |
| 第二章 语音识别基础 | 第17-35页 |
| ·语音信号处理 | 第17-21页 |
| ·发音的基本生理机构与过程 | 第17-18页 |
| ·语音的基本特征 | 第18-21页 |
| ·语音识别系统的基本结构 | 第21-29页 |
| ·数字化和预处理 | 第22-23页 |
| ·特征提取 | 第23-28页 |
| ·模板库训练 | 第28-29页 |
| ·模式匹配识别 | 第29页 |
| ·语音识别的方法介绍 | 第29-33页 |
| ·动态时间弯曲(DTW) | 第29-30页 |
| ·隐马尔科夫模型(HMM) | 第30-32页 |
| ·人工神经网络(ANN) | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 机器人嵌入式平台介绍 | 第35-43页 |
| ·机器人憨憨项目介绍 | 第35-36页 |
| ·憨憨平台硬件介绍 | 第36-39页 |
| ·嵌入式核心板 Micro2440 | 第37-38页 |
| ·从控制板 STM32F103 单片机 | 第38-39页 |
| ·憨憨语音和云服务接口介绍 | 第39-42页 |
| ·憨憨语音 | 第39-41页 |
| ·憨憨云服务接口说明 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 本地语音识别系统设计 | 第43-63页 |
| ·SPHINX 概述 | 第43-44页 |
| ·SPHINX 语音识别系统流程 | 第44-59页 |
| ·建立声学模型 | 第45-55页 |
| ·建立字典 | 第55-56页 |
| ·建立语言模型 | 第56-59页 |
| ·SPHINX 语音识别系统搭建 | 第59-61页 |
| ·用 Pocketsphinx 搭建系统 | 第59-61页 |
| ·移植 ARM | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 在线 GOOGLE 语音识别系统 | 第63-73页 |
| ·GOOGLE VOICE 语音识别系统流程 | 第63-64页 |
| ·GOOGLE VOICE 的 API 介绍 | 第64-71页 |
| ·SoX | 第64-67页 |
| ·Wget | 第67-68页 |
| ·SED | 第68-70页 |
| ·基础脚本代码 | 第70页 |
| ·带语言设置和命令行参数的脚本 | 第70-71页 |
| ·GOOGLE 语音识别系统移植 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 嵌入式语音识别系统实例 | 第73-81页 |
| ·卡片学习系统的设计与实现 | 第73-76页 |
| ·实验简介 | 第73页 |
| ·实验内容 | 第73-74页 |
| ·实验结果 | 第74-76页 |
| ·天气查询实例系统的设计与实现 | 第76-79页 |
| ·实验简介 | 第76页 |
| ·实验内容 | 第76-78页 |
| ·实验结果 | 第78-79页 |
| ·SPHINX 语音识别系统与 GOOGLE 语音识别系统的对比 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 总结与展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 附录 部分代码清单 | 第85-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 附件 | 第91页 |