孤立词语音识别的算法研究及其基于SOPC的硬件系统实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·语音识别概述 | 第9-10页 |
| ·语音识别的国内外研究状况 | 第10-12页 |
| ·国外语音识别研究的发展状况 | 第10-12页 |
| ·国内语音识别研究的发展概况 | 第12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的内容安排 | 第13-14页 |
| 第2章 语音识别系统的常用技术 | 第14-24页 |
| ·语音信号常见的短时时域分析 | 第14页 |
| ·语音信号的线性预测分析法 | 第14-18页 |
| ·线性预测的基本原理 | 第15-16页 |
| ·线性预测与信号模型之间的关系 | 第16-17页 |
| ·线性预测分析的德宾（Durbin）递推算法 | 第17-18页 |
| ·语音识别系统常用的特征参数 | 第18-21页 |
| ·线性预测倒谱参数（LPCC） | 第18-19页 |
| ·美尔频标倒谱系数（MFCC） | 第19-20页 |
| ·两种语音特征参数的对比概括 | 第20-21页 |
| ·语音识别匹配的两种方法 | 第21-24页 |
| ·动态时间规整（DTW）技术 | 第21页 |
| ·隐性马尔可夫模型（HMM） | 第21-24页 |
| 第3章 孤立词语音识别系统的算法设计 | 第24-37页 |
| ·孤立词语音识别系统的算法设计思路 | 第24-25页 |
| ·孤立词语音识别算法设计的改进 | 第25-26页 |
| ·孤立词语音识别算法的软件实现 | 第26-37页 |
| ·预加重算法 | 第26页 |
| ·分帧加窗算法 | 第26-28页 |
| ·语音信号的端点检测 | 第28-32页 |
| ·语音信号的特征提取 | 第32-33页 |
| ·语音信号的识别匹配 | 第33-37页 |
| 第4章 基于SOPC的语音识别硬件实现 | 第37-64页 |
| ·常用的FPGA嵌入式系统设计方法 | 第37-38页 |
| ·硬件系统的整体设计思路 | 第38-40页 |
| ·硬件系统核心模块的具体实现 | 第40-58页 |
| ·I2C主控配置模块的设计实现 | 第40-47页 |
| ·语音数据采集处理模块 | 第47-52页 |
| ·语音数据预处理模块 | 第52-58页 |
| ·基于SOPC孤立词语音识别系统的具体设计流程 | 第58-64页 |
| ·硬件系统的SOPC设计流程 | 第59-62页 |
| ·软件部分的设计流程 | 第62-64页 |
| 第5章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·主要工作的总结回顾 | 第64页 |
| ·语音识别技术未来的发展展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 附录 | 第68-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第76页 |
