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 |