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基于强背景噪声下的语音端点检测算法及实现

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-15页
   ·语音端点检测的研究背景及意义第11-12页
     ·端点检测的研究背景第11页
     ·端点检测的意义第11-12页
   ·语音端点检测算法的现状和发展第12-13页
   ·本文的研究内容第13-15页
第2章 语音信号处理理论第15-21页
   ·语音信号的特性分析第15页
   ·语音信号的预处理第15-17页
     ·预加重第15-16页
     ·加窗和分帧第16-17页
   ·语音信号的时域参数第17-18页
     ·短时能量第17-18页
     ·短时过零率第18页
   ·频域参数第18-19页
     ·语音信号的短时频谱第18-19页
     ·语音信号的倒谱分析第19页
     ·语音熵第19页
   ·噪声特性第19-21页
第3章 端点检测算法分析第21-45页
   ·基于短时能量和过零率的语音端点检测算法第21-23页
   ·基于多子带熵的语音端点检测算法第23-34页
     ·基于熵的端点检测第24-25页
     ·维纳滤波第25-28页
     ·语音信号的带状特征第28-30页
     ·门限设定第30-31页
     ·算法流程第31页
     ·仿真实验结果与分析第31-34页
   ·基于Gaussian-Gamma模型的语音激活检测第34-43页
     ·基于Gaussian模型的端点检测第35-36页
     ·DCT变换第36页
     ·Gaussian-Gamma模型第36-37页
     ·参数估计第37-40页
       ·最大似然估计第37-38页
       ·预测估计法第38-40页
     ·语音端点判定(Hang-over过程)第40页
     ·算法流程第40页
     ·仿真结果第40-43页
   ·两种算法的对比第43-45页
第4章 硬件系统模块设计第45-51页
   ·TMS320DM642的结构和性能第45-46页
   ·McASP接口第46页
   ·TLV320AIC23B语音芯片第46-47页
   ·I~2C(Inter-Integrated Circuit)总线第47-48页
     ·I2C总线特点第47页
     ·总线的构成及信号类型第47-48页
   ·连接方式第48-49页
   ·控制模式第49-51页
第5章 算法实现与代码优化第51-66页
   ·DSP软件开发环境第51-52页
     ·DSP/BIOS实时内核第51页
     ·CSL——基于CCS的DSP片级支持库第51-52页
   ·软件流程第52-58页
     ·AIC23B的初始化第52页
     ·McASP的初始化第52-53页
     ·数据缓冲第53-54页
     ·软件流程第54页
     ·中断函数第54-58页
   ·代码的优化第58-66页
     ·代码优化的原则第58-59页
     ·使用优化器优化第59-60页
     ·具体的源代码分析和优化第60-64页
       ·FFT变换的优化第60页
       ·多重循环的优化总结第60-62页
       ·使用内联函数(intrinsics)第62页
       ·数据类型第62-63页
       ·数值操作优化第63页
       ·变量定义及使用优化第63页
       ·函数调用第63-64页
       ·其它的优化措施第64页
     ·代码的优化比较第64-66页
总结与展望第66-68页
 论文主要工作与成果第66-67页
 进一步研究方向第67-68页
参考文献第68-71页
致谢第71-72页
附录A (攻读硕士学位期间发表的论文)第72-73页
附录B (攻读学位论文期间参加的科研项目)第73页

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