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 |