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 |