| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-15页 |
| ·语音端点检测的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·语音端点检测的背景 | 第10页 |
| ·语音端点检测的意义 | 第10-11页 |
| ·语音端点检测技术的研究现状 | 第11页 |
| ·DSP技术的发展与应用 | 第11-12页 |
| ·本文的主要内容及结构安排 | 第12-15页 |
| ·主要内容 | 第12-13页 |
| ·结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 语音端点检测技术基础理论 | 第15-21页 |
| ·语音和噪声的特性 | 第15-17页 |
| ·语音特性 | 第15-16页 |
| ·噪声特性 | 第16-17页 |
| ·语音信号处理基础知识 | 第17-21页 |
| ·语音信号的短时分析技术 | 第18页 |
| ·语音信号的预处理 | 第18-19页 |
| ·预加重 | 第18页 |
| ·分帧和加窗 | 第18-19页 |
| ·语音信号的时域分析 | 第19-20页 |
| ·语音信号的频域分析 | 第20-21页 |
| ·短时频谱 | 第20页 |
| ·短时功率谱 | 第20-21页 |
| 第3章 语音端点检测算法的分析与研究 | 第21-25页 |
| ·短时能量检测法 | 第21-22页 |
| ·短时能量检测 | 第21-22页 |
| ·短时幅度检测 | 第22页 |
| ·短时过零率检测 | 第22-23页 |
| ·短时自相关检测 | 第23页 |
| ·倒谱距离检测法 | 第23-25页 |
| 第4章 基于语音熵的端点检测方法的研究与仿真 | 第25-38页 |
| ·熵的概念及定义 | 第25页 |
| ·基于熵的语音端点检测算法 | 第25-29页 |
| ·自适应子带谱熵 | 第29-38页 |
| ·子带谱熵 | 第29-31页 |
| ·子带自适应选择 | 第31-38页 |
| 第5章 自适应滤波技术 | 第38-45页 |
| ·自适应滤波的基础理论 | 第38-40页 |
| ·自适应滤波器的发展现状 | 第38-39页 |
| ·自适应滤波器的基本结构 | 第39-40页 |
| ·自适应滤波器 | 第40-45页 |
| ·自适应滤波器结构 | 第40-42页 |
| ·自适应滤波算法 | 第42-45页 |
| 第6章 算法实现与仿真 | 第45-48页 |
| ·算法过程框图 | 第45-46页 |
| ·仿真结果及分析 | 第46-48页 |
| 第7章 DSP硬件设计 | 第48-54页 |
| ·DSP概述 | 第48-49页 |
| ·DSP的主要结构 | 第48页 |
| ·DSP的主要特点 | 第48-49页 |
| ·硬件结构框图 | 第49页 |
| ·主要芯片介绍 | 第49-51页 |
| ·DSP芯片 | 第49-50页 |
| ·音频芯片 | 第50-51页 |
| ·McBSP接口 | 第51-53页 |
| ·TLV320AIC23 与TMS320VC5416 的连接图 | 第53-54页 |
| 第8章 结束语 | 第54-55页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·下一步的工作 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第59页 |