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 |