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基于ARM的说话人识别系统的设计与实现

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
1 绪论第7-11页
   ·选题背景第7页
   ·国内外发展现状第7-8页
   ·说话人识别系统概述第8-9页
     ·说话人识别系统的原理第8页
     ·说话人识别系统的分类第8-9页
   ·课题研究内容第9页
   ·论文组织结构与安排第9-11页
2 说话人识别系统的基本算法及其改进第11-35页
   ·说话人识别系统的基本算法第11-20页
     ·预处理第11-13页
     ·端点检测第13-15页
     ·特征提取第15-17页
     ·模式匹配第17-20页
   ·基于时频参数融合的自适应端点检测算法第20-26页
     ·算法改进思路第20页
     ·算法实现流程第20-24页
     ·算法验证与分析第24-26页
   ·基于Fisher比的Bark小波包变换的特征提取算法第26-35页
     ·算法改进思路第26-27页
     ·算法实现流程第27-31页
     ·算法验证与分析第31-35页
3 说话人识别系统的平台设计第35-55页
   ·系统硬件平台设计第35-40页
     ·说话人识别系统硬件设计第35-36页
     ·嵌入式处理器的选择第36页
     ·开发板简介第36-37页
     ·音频接口设计第37-40页
   ·系统开发流程第40-41页
     ·交叉开发模式第40页
     ·嵌入式Linux系统开发流程第40-41页
   ·主机开发环境搭建第41-45页
     ·制作安装交叉编译工具链第41-44页
     ·安装配置NFS服务第44-45页
   ·目标机开发环境搭建第45-55页
     ·系统引导程序的移植第45-47页
     ·嵌入式Linux内核的移植第47-51页
     ·构建Linux根文件系统第51-55页
4 说话人识别系统的实现第55-63页
   ·系统设计目标与架构第55页
     ·设计目标第55页
     ·设计架构第55页
   ·系统界面设计第55-56页
   ·系统软件模块设计和应用程序流程第56-59页
     ·语音信号采集播放模块第56-57页
     ·语音合成模块第57-58页
     ·应用程序的主要流程第58-59页
   ·系统测试第59-63页
     ·系统测试过程第59-60页
     ·测试结果与分析第60-63页
5 结论第63-65页
参考文献第65-69页
附录A Bark频率群表第69-71页
攻读学位期间发表的学术论文第71-72页
致谢第72页

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