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小词汇量语音识别在旅行服务中的应用研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 旅游服务的研究背景第9-10页
    1.2 与旅游相关的应用与系统第10-13页
        1.2.1 面包旅行第10-12页
        1.2.2 在路上第12-13页
    1.3 本文的研究内容和组织结构第13-16页
        1.3.1 主要研究内容第13-14页
        1.3.2 章节安排第14-16页
第二章 小词汇量语音识别技术第16-31页
    2.1 什么是语音识别第16-18页
        2.1.1 什么是语音识别第16页
        2.1.2 语音识别技术的分类第16-17页
        2.1.3 语音识别的流程和算法第17-18页
    2.2 语音识别的关键技术第18-27页
        2.2.1 语音信号的预处理第18-22页
        2.2.2 HMM的基本原理第22-25页
        2.2.3 声学模型第25页
        2.2.4 语言模型第25-26页
        2.2.5 解码过程第26-27页
    2.3 小词汇量语音识别第27-28页
    2.4 关键词识别第28-29页
    2.5 常见的语音识别系统第29-31页
        2.5.1 CMU SPHINX第29-30页
        2.5.2 HTK第30页
        2.5.3 讯飞语音+第30页
        2.5.4 本文选择的语音识别系统第30-31页
第三章 基于PocketSphinx的语音识别系统第31-45页
    3.1 PockeSphinx对嵌入式平台的优化第31-32页
    3.2 PocketSphinx主要模块第32-35页
        3.2.1 语料库第33页
        3.2.2 发音字典第33-34页
        3.2.3 语言模型第34-35页
    3.3 PocketSphinx的算法原理第35-40页
        3.3.1 搜索结构的初始化第36-37页
        3.3.2 语音预处理第37-38页
        3.3.3 搜索步骤第38-40页
    3.4 PocketSphinx的运行和性能分析第40-42页
    3.5 基于PocketSphinx的小词汇量语音识别系统的优化第42-45页
第四章 小词汇量语音识别技术在旅行服务中的应用设计第45-51页
    4.1 应用场景第45页
    4.2 应用系统设计第45-47页
        4.2.1 功能设计第45-46页
        4.2.2 数据库设计第46-47页
    4.3 系统主要功能模块第47-48页
    4.4 语音系统的准备第48-51页
        4.4.1 PocketSphinx-Android的编译第48页
        4.4.2 关键词的选取第48-51页
第五章 小词汇量语音识别技术在旅行应用中的实现第51-66页
    5.1 旅行应用的模块第51-61页
        5.1.1 首页展示模块第51-52页
        5.1.2 摄影模块的实现第52-55页
        5.1.3 语音识别模块实现第55-56页
        5.1.4 地图模块的实现第56-59页
        5.1.5 游记列表模块的实现第59-61页
    5.2 旅行应用的测试第61-66页
        5.2.1 应用流程测试第61-65页
        5.2.2 语音模块测试第65-66页
第六章 总结与展望第66-68页
    6.1 全文总结第66-67页
        6.1.1 论文主要工作第66页
        6.1.2 论文成果第66页
        6.1.3 问题分析第66-67页
    6.2 未来展望第67-68页
参考文献第68-70页
致谢第70页

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