网络化智能控制系统研究--网络机器人语音识别技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·论文背景 | 第7页 |
| ·网络化控制系统 | 第7-12页 |
| ·网络化控制技术的现状及发展 | 第7-8页 |
| ·网络化控制系统的定义 | 第8-9页 |
| ·典型的网络化控制系统 | 第9-12页 |
| ·网络化控制系统在机器人领域中的应用 | 第12-14页 |
| ·全球涌动的机器人潮流 | 第12-13页 |
| ·网络化控制系统在机器人应用中的优势 | 第13页 |
| ·无线通信网络在网络机器人中的应用 | 第13-14页 |
| ·语音识别是智能控制系统新研究热点 | 第14-15页 |
| ·本论文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第二章 语音识别技术综述 | 第16-21页 |
| ·语音识别技术的发展史和国内外现状 | 第16-18页 |
| ·语音识别原理 | 第18-19页 |
| ·语音识别所面临的问题及发展趋势 | 第19-21页 |
| ·研究面临的困难 | 第19-20页 |
| ·语音识别的发展趋势 | 第20-21页 |
| 第三章 语音识别的模型 | 第21-32页 |
| ·动态时间规整(DTW) | 第21-22页 |
| ·基本DTW算法 | 第21页 |
| ·DTW算法的改进 | 第21-22页 |
| ·隐马尔可夫模型(HMM) | 第22-23页 |
| ·隐马尔可夫模型的数学描述 | 第22-23页 |
| ·HMM中的3个基本问题及解决方案 | 第23页 |
| ·高斯混合模型(GMM) | 第23-25页 |
| ·高斯混合模型的定义 | 第23-24页 |
| ·GMM参数迭代算法中的几个问题 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络 | 第25-28页 |
| ·人工神经网络的基本模型 | 第25-27页 |
| ·基于人工神经网络的语音识别 | 第27-28页 |
| ·本论文设计所采用的语音识别算法 | 第28-32页 |
| ·LM算法 | 第29-30页 |
| ·基于黄金分割优化法的隐含层节点数的选取 | 第30页 |
| ·基于LM算法神经网络的语音识别系统设计 | 第30-32页 |
| 第四章 语音识别系统硬件介绍 | 第32-48页 |
| ·SPCE061A简介 | 第32-41页 |
| ·凌阳16位单片机概述 | 第32-33页 |
| ·SPCE061A在语音识别系统中的优势 | 第33页 |
| ·SPCE061A的结构与性能 | 第33-34页 |
| ·μ′nSP~(TM)的内核结构 | 第34-35页 |
| ·SPCE061A存储器 | 第35-36页 |
| ·SPCE061A的输入/输出接口 | 第36-39页 |
| ·SPCE061A的中断系统 | 第39-40页 |
| ·SPCE061A的模数转换器 | 第40页 |
| ·SPCE061A的DAC音频输出 | 第40-41页 |
| ·SPCE061A的通用异步串行接口 | 第41页 |
| ·语音识别系统硬件设计 | 第41-43页 |
| ·网络通信结构及无线通信模块CRM401ANC | 第43-44页 |
| ·网络通信结构 | 第43页 |
| ·无线通信模块CRM401ANC性能简介 | 第43-44页 |
| ·CRM401ANC管脚定义 | 第44页 |
| ·语音控制车体硬件简介 | 第44-48页 |
| ·LG9110的特点 | 第45-46页 |
| ·LG9110的管脚定义及电气特性 | 第46-48页 |
| 第五章 语音识别系统的软件实现 | 第48-59页 |
| ·μ′nSP~(TM)集成开发环境IDE | 第48-49页 |
| ·语音识别系统硬件的基本调试 | 第49-56页 |
| ·I/O口的调试 | 第49-50页 |
| ·A/D的调试 | 第50-52页 |
| ·中断系统的调试 | 第52页 |
| ·异步串行接口UART的调试 | 第52-56页 |
| ·语音识别系统的程序设计 | 第56-57页 |
| ·网络通信软件功能设计 | 第57-59页 |
| ·语音识别模块 | 第57页 |
| ·车体 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 附录 | 第63-64页 |
