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语音识别关键技术研究及系统实现

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-9页
1 绪论第9-13页
   ·引言第9页
   ·语音识别发展现状及趋势第9-11页
   ·语音识别研究面临的困难第11页
   ·本课题研究的目的和意义第11页
   ·本文的研究工作及组织安排第11-13页
2 语音识别的基础理论第13-31页
   ·语音信号基础第13-15页
     ·语音的基本组成第13页
     ·汉语语音的特性及数字模型第13-15页
   ·语音识别系统的基本构成第15-16页
   ·语音信号的预处理第16-21页
     ·语音采样第16-18页
     ·预加重、加窗和分帧第18-19页
     ·语音端点检测第19-21页
   ·端点检测的实现及算法改进第21-25页
     ·语音端点检测的实现第21-22页
     ·对传统检测算法的改进第22-25页
   ·语音信号特征参数分析与提取第25-28页
     ·特征参数的分析第25-26页
     ·特征参数的选择和提取第26-28页
   ·本章小结第28-31页
3 语音识别中的识别算法分析第31-43页
   ·概述第31页
   ·动态时间规整(DTW)第31-34页
     ·动态规划技术(DP)第31-32页
     ·DTW 语音识别算法第32页
     ·基于DTW 的语音识别实验第32-34页
   ·隐马尔科夫模型(HMM)第34-39页
     ·HMM 的定义第34-35页
     ·HMM 的数学描述第35页
     ·语音识别中的HMM 理解第35-36页
     ·运用HMM 需解决的问题第36-39页
   ·人工神经网络(ANN)第39-41页
     ·人工神经网络简介第39-40页
     ·ANN 在语音识别中的运用第40-41页
   ·几种算法的对比分析第41页
   ·本章小结第41-43页
4 基于遗传算法的 DTW 语音识别算法研究第43-59页
   ·引言第43页
   ·遗传算法第43-48页
     ·遗传算法概述第43页
     ·遗传算法的理论基础第43-44页
     ·遗传算法中的重要概念和术语第44-45页
     ·遗传算法的过程第45页
     ·遗传算法的设计第45-48页
   ·基于遗传算法的DTW 语音识别研究第48-54页
     ·问题的提出与描述第48-49页
     ·GA_DTW 算法的机理第49-50页
     ·基于遗传动态时间规划的语音识别第50-54页
   ·实验结果及分析第54-58页
     ·概率选择和迭代次数实验第54-55页
     ·孤立词识别实验第55-56页
     ·连续词识别实验第56-57页
     ·非特定人语音识别实验第57-58页
   ·本章小结第58-59页
5 嵌入式语音识别系统的实现第59-81页
   ·系统硬件设计第59-66页
     ·硬件总体设计第59-60页
     ·电源电路第60页
     ·语音输入电路第60-61页
     ·语音输出电路第61-62页
     ·串口通信电路第62-63页
     ·存储扩展电路第63页
     ·USB 电路第63-65页
     ·硬件PCB 图及实物照片第65-66页
   ·系统软件设计第66-79页
     ·软件总体设计第66-67页
     ·串口通信第67-68页
     ·USB 通信第68-69页
     ·A/D 转换第69-70页
     ·预加重、加窗和分帧第70-71页
     ·端点检测第71-72页
     ·特征提取第72-73页
     ·语音的识别第73-79页
   ·系统测试第79-80页
   ·本章小结第80-81页
6 工作总结与展望第81-83页
   ·工作总结第81-82页
   ·展望第82-83页
致谢第83-85页
参考文献第85-89页
附录第89-98页
 A 作者在攻读学位期间发表的论文目录第89页
 B 部分单片机C 语言程序清单第89-98页

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