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基于统计模型的语音识别系统研究及DSP实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-19页
   ·引言第10-11页
   ·语音识别概述第11-14页
     ·语音识别的发展与现状第11-12页
     ·语音识别的概念和分类第12页
     ·语音识别技术面临的困难第12-13页
     ·语音识别中的模式匹配第13-14页
   ·语音识别中的拒识技术第14-15页
     ·拒识的意义第14页
     ·拒识的发展历史第14-15页
   ·语音识别系统概述第15-17页
     ·语音识别系统的构成第15-16页
     ·语音识别系统的类型第16页
     ·语音识别系统的性能评估第16-17页
   ·本文主要的研究内容及论文结构安排第17-19页
第二章 语音信号的前端处理第19-28页
   ·语音信号的产生与感知第19-20页
     ·发音系统第19页
     ·语音感知系统第19-20页
   ·语音信号的预处理第20-21页
     ·语音信号的预加重第20页
     ·语音信号的加窗处理第20-21页
   ·语音信号的端点检测第21-25页
     ·短时平均能量和短时平均幅度第22页
     ·双门限检测法第22-25页
   ·语音信号的特征参数第25-27页
     ·线性预测倒谱系数第25页
     ·美尔频率倒谱系数第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 基于 SCHMM 的孤立词语音识别系统第28-41页
   ·隐马尔可夫模型的理论基础第28-35页
     ·隐马尔可夫模型的定义第28-32页
       ·模型概述第28-29页
       ·隐马尔可夫模型的数学描述第29-30页
       ·隐马尔可夫模型的结构与类型第30-31页
       ·HMM 中的基本问题第31-32页
     ·隐马尔可夫模型的基本算法第32-35页
       ·Forward-Backward 算法第32-33页
       ·Viterbi 算法第33-34页
       ·Baum-Welch 算法第34-35页
   ·语音识别系统的实现第35-40页
     ·训练及识别处理流程第35页
     ·系统中基本参数的选择第35-37页
     ·HMM 参数的初始化第37页
     ·模板合并第37-38页
     ·实验平台搭建第38-39页
     ·测试结果及分析第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 基于后验概率特征和 LVQ 的 OOV 拒识算法第41-54页
   ·引言第41-42页
   ·自组织映射网络第42-45页
     ·自组织映射原理第42-44页
     ·SOM 算法第44-45页
   ·LVQ 网络第45-49页
     ·LVQ 方法第47页
     ·LVQ 算法第47-48页
     ·LVQ2 算法第48页
     ·LVQ3 算法第48-49页
   ·LVQ 网络的训练及拒识第49-52页
     ·拒识的方法第49-50页
     ·实验及分析第50-52页
   ·本章小结第52-54页
第五章 系统在 TMS320C55x 上的实现第54-76页
   ·DSP 概述及系统设计第54-56页
     ·型号选择第54-55页
     ·DSP 系统的设计第55-56页
   ·TMS320C55x 的硬件架构第56-63页
     ·处理器架构第56-58页
     ·存储器配置第58-61页
       ·SDRAM第59-60页
       ·FLASH第60-61页
     ·片内外设配置第61-63页
   ·系统软件设计第63-71页
     ·开发环境第63-64页
     ·DSP 编程第64-67页
     ·软件模块第67-71页
   ·系统自举第71-73页
   ·系统测试第73-75页
   ·本章小结第75-76页
第六章 总结与展望第76-77页
   ·总结第76页
   ·展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-81页
攻读硕士期间所获得的成果第81-82页

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