基于Xilinx Zynq的说话人识别的研究与设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 预处理与特征提取 | 第16-25页 |
| 2.1 语音信号的产生 | 第16页 |
| 2.2 语音信号预处理 | 第16-19页 |
| 2.2.1 数字化 | 第16-17页 |
| 2.2.2 预加重 | 第17-18页 |
| 2.2.3 分帧加窗 | 第18-19页 |
| 2.3 端点检测 | 第19-22页 |
| 2.3.1 时域分析 | 第20-21页 |
| 2.3.2 双门限端点检测 | 第21-22页 |
| 2.4 特征参数提取 | 第22-24页 |
| 2.5 小结 | 第24-25页 |
| 第三章 高斯混合模型 | 第25-35页 |
| 3.1 GMM的基本原理 | 第25-27页 |
| 3.2 GMM的训练算法 | 第27-32页 |
| 3.2.1 EM算法 | 第27-31页 |
| 3.2.2 EM算法收敛性的证明 | 第31页 |
| 3.2.3 训练数据不充分的问题 | 第31-32页 |
| 3.3 GMM的初始化 | 第32-33页 |
| 3.3.1 高斯分量个数M的确定 | 第32页 |
| 3.3.2 GMM模型参数的初始化 | 第32-33页 |
| 3.4 GMM的识别 | 第33-34页 |
| 3.5 小结 | 第34-35页 |
| 第四章 系统总体设计 | 第35-46页 |
| 4.1 软硬件协同设计基本理论 | 第35-37页 |
| 4.1.1 基本概念 | 第35页 |
| 4.1.2 设计流程 | 第35-37页 |
| 4.2 Xilinx Zynq硬件介绍 | 第37-43页 |
| 4.2.1 应用处理单元APU | 第37页 |
| 4.2.2 片上通用外设 | 第37-39页 |
| 4.2.3 板级设备 | 第39-41页 |
| 4.2.4 可编程逻辑 | 第41-42页 |
| 4.2.5 系统硬件设计 | 第42-43页 |
| 4.3 系统软件设计 | 第43-45页 |
| 4.4 小结 | 第45-46页 |
| 第五章 Real FFT计算单元的硬件映射 | 第46-54页 |
| 5.1 Real FFT计算单元的控制与数据通道 | 第46-47页 |
| 5.2 Real FFT计算单元的设计 | 第47-52页 |
| 5.2.1 FFT IP核 | 第48页 |
| 5.2.2 FFT前端与后端处理 | 第48-51页 |
| 5.2.3 Real FFT总体结构与仿真 | 第51-52页 |
| 5.3 片上系统的构建 | 第52-53页 |
| 5.4 小结 | 第53-54页 |
| 第六章 说话人识别系统的软件实现 | 第54-80页 |
| 6.1 PC机辅助软件的实现 | 第54-63页 |
| 6.1.1 语音采集模块 | 第54-55页 |
| 6.1.2 预处理模块 | 第55-60页 |
| 6.1.3 GMM训练模块 | 第60-62页 |
| 6.1.4 识别模块 | 第62-63页 |
| 6.2 嵌入式系统环境 | 第63-73页 |
| 6.2.1 系统搭建 | 第63-72页 |
| 6.2.2 系统的启动 | 第72-73页 |
| 6.3 嵌入式软件实现 | 第73-75页 |
| 6.3.1 识别模块 | 第73-74页 |
| 6.3.2 Real FFT驱动模块 | 第74-75页 |
| 6.4 系统测试和实验结果 | 第75-79页 |
| 6.4.1 PC机辅助软件的功能测试 | 第76页 |
| 6.4.2 嵌入式系统环境的功能测试 | 第76-78页 |
| 6.4.3 系统识别率的测试 | 第78页 |
| 6.4.4 系统响应实时性的测试 | 第78-79页 |
| 6.5 小结 | 第79-80页 |
| 第七章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 7.1 本文总结 | 第80页 |
| 7.2 展望 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
