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基于ARM A8和矢量泰勒级数特征补偿的语音识别系统实现与优化

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 语音识别系统的研究背景第9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 语音识别发展历史第9-10页
        1.2.2 语音识别发展现状第10-11页
    1.3 语音识别系统面临的问题第11页
    1.4 论文主要工作和内容安排第11-13页
第二章 语音识别系统及系统介绍第13-25页
    2.1 语音识别系统概述第13-15页
        2.1.1 语音识别系统分类第13页
        2.1.2 语音识别系统结构第13-15页
        2.1.3 语音识别系统性能评价第15页
    2.2 语音信号预处理第15-18页
        2.2.1 数字化第15-16页
        2.2.2 预加重第16页
        2.2.3 分帧加窗第16-17页
        2.2.4 端点检测第17-18页
    2.3 鲁棒语音识别第18-20页
        2.3.1 信号空间第19页
        2.3.2 特征空间第19-20页
        2.3.3 模型空间第20页
    2.4 基于ARM A8的嵌入式语音识别系统第20-23页
        2.4.1 系统硬件平台第21页
        2.4.2 系统性能第21-22页
        2.4.3 国内同类硬件平台系统对比第22-23页
    2.5 本章小结第23-25页
第三章 基于系统软硬件资源的优化第25-51页
    3.1 基于ARM A8的硬件开发环境第25-27页
        3.1.1 Devkit8500开发板简介第25页
        3.1.2 ARM A8架构分析第25-26页
        3.1.3 嵌入式Linux操作系统第26-27页
        3.1.4 交叉编译环境第27页
    3.2 基于VTS特征补偿的孤立词识别系统的C平台软件框架第27-33页
        3.2.1 语音采集模块第28-29页
        3.2.2 预处理模块第29-30页
        3.2.3 MFCC特征参数提取第30-31页
        3.2.4 VTS特征补偿模块第31页
        3.2.5 HMM模型匹配模块第31-32页
        3.2.6 串口通信模块第32-33页
    3.3 基于硬件平台特点的优化第33-36页
        3.3.1 协处理器NEON第33-34页
        3.3.2 精度转换第34-36页
    3.4 基于软件资源的优化第36-42页
        3.4.1 程序结构优化调整第36-37页
        3.4.2 代码优化第37-41页
        3.4.3 离线初始化第41-42页
    3.5 优化后的实验结果及分析第42-49页
        3.5.1 测试方案设计第42-43页
        3.5.2 基于硬件平台特点优化后的实验结果与分析第43-44页
        3.5.3 基于软件资源优化后的实验结果及分析第44-47页
        3.5.4 基于软硬件资源优化后系统性能对比第47-49页
    3.6 本章小结第49-51页
第四章 基于语音识别算法的优化第51-71页
    4.1 基于Fisher比准则的特征参数选择第51-58页
        4.1.1 Mel频率倒谱系数第51-52页
        4.1.2 Fisher比第52-53页
        4.1.3 MFCC系数中不同维变量的Fisher分析第53-58页
    4.2 基于Viterbi算法的优化第58-64页
        4.2.1 隐马尔可夫模型简介第58-59页
        4.2.2 Viterbi算法简介第59-60页
        4.2.3 最近邻估计法第60-61页
        4.2.4 使用最近邻估计法优化后的实验结果及分析第61-64页
    4.3 关于矢量泰勒级数补偿算法的优化第64-70页
        4.3.1 基于矢量泰勒级数的特征补偿算法简介第64-66页
        4.3.2 静态参数调整第66-70页
    4.4 本章小结第70-71页
第五章 总结与展望第71-73页
    5.1 全文总结第71页
    5.2 研究展望第71-73页
致谢第73-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间参加的科研项目和完成的论文第79页

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