| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第17-18页 |
| 1.1.1 选题意义 | 第17页 |
| 1.1.2 课题来源 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状与应用 | 第18-20页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第20-21页 |
| 1.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第二章 系统需求分析与软件结构设计 | 第23-27页 |
| 2.1 系统总体需求分析 | 第23-24页 |
| 2.1.1 软件模块需求分析 | 第23-24页 |
| 2.1.2 硬件模块需求分析 | 第24页 |
| 2.2 系统总体框架与结构分析 | 第24-25页 |
| 2.2.1 系统总体框架 | 第24-25页 |
| 2.2.2 系统分层结构设计 | 第25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 软件开发及硬件组成 | 第27-33页 |
| 3.1 Android手机端软件开发 | 第27-29页 |
| 3.1.1 Android系统结构 | 第27-28页 |
| 3.1.2 Android应用开发特点及开发工具 | 第28-29页 |
| 3.2 机器人端软件开发 | 第29-30页 |
| 3.3 机器人端硬件组成 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 语音信号的数学建模与声学模型的确定 | 第33-49页 |
| 4.1 语音信号的数学模型与特性分析 | 第33-37页 |
| 4.1.1 语音的生成 | 第33-34页 |
| 4.1.2 语音信号的线性模型 | 第34-37页 |
| 4.2 语音识别的过程 | 第37-39页 |
| 4.2.1 MFCC特征提取 | 第37-38页 |
| 4.2.2 声学模型与最优路径 | 第38-39页 |
| 4.3 语音识别中声学模型的比较 | 第39-43页 |
| 4.3.1 语音识别技术与发展 | 第39-40页 |
| 4.3.2 基于神经网络的语音识别技术 | 第40-42页 |
| 4.3.3 声学模型的比较 | 第42-43页 |
| 4.4 声学模型的确定 | 第43-47页 |
| 4.4.1 利用Matlab进行孤立词语音识别仿真 | 第43-46页 |
| 4.4.2 声学模型的确定 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于Android的语音控制系统的实现 | 第49-71页 |
| 5.1 蓝牙模式 | 第49-56页 |
| 5.1.1 蓝牙通信协议 | 第49-50页 |
| 5.1.2 语音识别模块的软件开发 | 第50-52页 |
| 5.1.3 Android系统蓝牙模式开发 | 第52-54页 |
| 5.1.4 调试及实现过程 | 第54-56页 |
| 5.2 WiFi模式 | 第56-64页 |
| 5.2.1 WiFi通信协议 | 第56-58页 |
| 5.2.2 Android系统WiFi模式开发 | 第58-60页 |
| 5.2.3 调试及实现过程 | 第60-62页 |
| 5.2.4 远程控制 | 第62-64页 |
| 5.3 GPRS短信模式 | 第64-68页 |
| 5.3.1 短信通信协议 | 第64页 |
| 5.3.2 Android系统下GPRS短信模式开发 | 第64-66页 |
| 5.3.3 调试及实现过程 | 第66-68页 |
| 5.4 兼容性测试 | 第68-69页 |
| 5.5 开发过程中应注意的问题及解决方案 | 第69-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 全文总结 | 第71-72页 |
| 6.2 工作展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简介 | 第79-80页 |