基于HMM的分布式语音识别系统的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状和发展趋势 | 第11-12页 |
| ·论文目的和意义 | 第12-14页 |
| ·研究内容和章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 语音识别与分布式语音识别综述 | 第15-23页 |
| ·语音识别的软件实现流程 | 第15-16页 |
| ·语音端点检测和特征提取方法 | 第16-18页 |
| ·时域和频域端点检测方法 | 第16-17页 |
| ·MFCC特征参数提取方法 | 第17-18页 |
| ·基于HMM的语音识别方法 | 第18-22页 |
| ·递归法计算观察值概率 | 第20-21页 |
| ·递归法求最优状态序列 | 第21-22页 |
| ·分布式语音识别系统 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 服务器端词库管理和语音识别方法 | 第23-42页 |
| ·服务器端语音识别系统设计概述 | 第24-27页 |
| ·词库的标签分类法和词库更新方法 | 第27-32页 |
| ·利用标签对词库进行分类 | 第27-30页 |
| ·分类词库的更新方法 | 第30-32页 |
| ·模型存储和传输方法及相关考虑 | 第32-33页 |
| ·服务器端语音训练和识别 | 第33-39页 |
| ·以字为单位构建HMM声学模型 | 第36-37页 |
| ·根据分类词库构建词法网络 | 第37-39页 |
| ·个性化语音识别方法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 客户端端点检测和特征提取方法 | 第42-50页 |
| ·端点检测和特征提取的同步处理 | 第42-43页 |
| ·MFB频域端点检测方法及分析 | 第43-45页 |
| ·客户端实现时的优化措施 | 第45-49页 |
| ·选择合适的窗函数参数以适合嵌入式计算 | 第45-46页 |
| ·选择合适的分帧参数以利于使用FFT优化算法 | 第46页 |
| ·使用定点化的FFT算法避免浮点运算 | 第46-47页 |
| ·利用查表法降低计算时间 | 第47-48页 |
| ·嵌入式系统语音处理程序优化方法 | 第48-49页 |
| ·使用内存池法自定义程序内存管理 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 分布式语音识别系统的实现和分析 | 第50-65页 |
| ·系统环境和实验场景 | 第50-52页 |
| ·分布式语音识别系统的客户端实现 | 第52-54页 |
| ·分布式语音识别系统的服务器端实现 | 第54-56页 |
| ·服务器端实验方法概述 | 第54-55页 |
| ·实验系统参数及分析 | 第55-56页 |
| ·实验结果和分析 | 第56-63页 |
| ·语音训练和识别结果分析 | 第56-59页 |
| ·词库更新功能测试 | 第59-60页 |
| ·个性化语音识别功能测试 | 第60-63页 |
| ·应用举例 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结和展望 | 第65-67页 |
| ·论文工作总结 | 第65-66页 |
| ·未来展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第72页 |
