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机器人嵌入式语音识别系统研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·课题背景及意义第10-11页
   ·语音识别技术国内外研究现状第11-13页
   ·课题主要研究内容第13页
   ·论文的组织结构第13-15页
第二章 语音信号分析与处理第15-27页
   ·语音信号预处理第15-18页
     ·预滤波与数字化第15-16页
     ·预加重第16-17页
     ·加窗分帧第17-18页
   ·语音信号噪声抑制第18-22页
     ·小波变换语音消噪第18-19页
     ·自适应阈值函数语音消噪第19-22页
   ·语音信号端点检测第22-26页
     ·短时能量及短时平均幅度第22-23页
     ·短时平均过零率第23-24页
     ·双门限端点检测算法及实现第24-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 语音识别的基本理论及识别算法第27-42页
   ·语音识别基础第27-28页
     ·语音识别的基本原理第27页
     ·语音识别的分类第27-28页
   ·语音信号特征提取第28-35页
     ·倒谱分析第29-30页
     ·线性预测倒谱系数(LPCC)第30-33页
     ·Mel 频率倒谱系数(MFCC)第33-35页
   ·常用语音识别和训练方法第35-41页
     ·矢量量化(VQ)第35-38页
     ·动态时间规整(DTW)第38-39页
     ·隐马尔可夫模型(HMM)第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 嵌入式语音识别系统设计第42-51页
   ·硬件实验平台第42-45页
     ·系统芯片选型第42-43页
     ·PXA270 平台设计第43-44页
     ·AC'97 控制器基本工作原理第44页
     ·音频解码芯片 UCB1400 与主板连接第44-45页
   ·硬件系统的实现方案第45-48页
     ·电源电路第45-46页
     ·MIC 输入模块第46页
     ·音频输出模块第46-47页
     ·通信接口模块第47-48页
   ·软件实验平台第48-50页
     ·嵌入式操作系统Windows CE.net第48页
     ·Windows CE.net 系统构建第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第五章 基于离散隐马尔可夫模型(DHMM)的语音识别第51-62页
   ·离散隐马尔可夫模型(DHMM)第51-56页
     ·HMM 的基本算法第51-55页
     ·基于DHMM 语音识别系统第55-56页
   ·改进的DHMM第56-61页
     ·DHMM 的改进思想第57页
     ·进化Baum-Welch 算法设计第57-59页
     ·实验结果分析第59-61页
   ·本章小结第61-62页
第六章 移动机器人音控试验及系统性能测试第62-70页
   ·移动机器人语音控制系统设计方案第62-63页
     ·语音识别控制系统的设计方案第62-63页
     ·语音识别主程序设计第63页
   ·移动机器人运动控制模块第63-67页
     ·电源模块第64页
     ·RS485-RS232 转换电路第64-65页
     ·主控制器选择第65-66页
     ·LPC2129 内核工作原理及流程第66-67页
   ·移动机器人语音控制试验及系统测试第67-69页
     ·移动机器人语音控制试验第67-68页
     ·系统性能测试及结果分析第68-69页
   ·本章小结第69-70页
结论第70-71页
参考文献第71-74页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第74-75页
致谢第75页

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