一种支持语音交互的智能电视终端系统的设计与实现
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 研究的背景 | 第8-11页 |
| 1.3 研究的目的和意义 | 第11页 |
| 1.4 研究的内容和方法 | 第11-13页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 客户终端与嵌入式环境简介 | 第14-21页 |
| 2.1 Android平台介绍 | 第14-16页 |
| 2.1.1 Android架构 | 第14-15页 |
| 2.1.2 JNI与NDK技术 | 第15-16页 |
| 2.2 Android红外学习和控制 | 第16-18页 |
| 2.2.1 红外技术 | 第17页 |
| 2.2.2 红外控制算法 | 第17-18页 |
| 2.3 无线传输 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 高性能Erlang OTP服务器 | 第21-30页 |
| 3.1 Erlang语言 | 第21-23页 |
| 3.1.1 并行计算和网络服务器 | 第21页 |
| 3.1.2 Erlang语言的特性 | 第21-23页 |
| 3.2 Erlang OTP网络服务器 | 第23-26页 |
| 3.2.1 Erlang OTP的并发性 | 第23-24页 |
| 3.2.2 Erlang OTP进程交互机制 | 第24-26页 |
| 3.2.3 Erlang OTP I/O机制 | 第26页 |
| 3.3 高性能数据库 | 第26-28页 |
| 3.3.1 传统MySQL Proxy的不足 | 第26-27页 |
| 3.3.2 Erlang架构数据库 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第四章 用户行为分析和语音指令识别 | 第30-40页 |
| 4.1 电视节目列表的采集和分类 | 第30-32页 |
| 4.1.1 电视节目列表的采集 | 第30-32页 |
| 4.1.2 电视节目分类 | 第32页 |
| 4.2 基于统计和相似性传播的协同过滤推荐算法 | 第32-36页 |
| 4.2.1 用户观看记录统计模型 | 第33页 |
| 4.2.2 基于相似性传播的协同过滤算法 | 第33-35页 |
| 4.2.3 实验结果 | 第35-36页 |
| 4.3 语音指令识别 | 第36-39页 |
| 4.3.1 语音转写 | 第36-37页 |
| 4.3.2 语义识别 | 第37-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 语音采集和网络通信 | 第40-47页 |
| 5.1 声音采集模块 | 第40-43页 |
| 5.1.1 声音采集 | 第40-42页 |
| 5.1.2 声音识别 | 第42-43页 |
| 5.2 网络通信模块 | 第43-46页 |
| 5.2.1 Smart协议设计 | 第43-44页 |
| 5.2.2 服务器穿越内网 | 第44-46页 |
| 5.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 系统的测试运行 | 第47-54页 |
| 6.1 数据库设计 | 第47-48页 |
| 6.2 Erlang服务器的框架流程 | 第48-51页 |
| 6.3 Android客户端的框架流程 | 第51-53页 |
| 6.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第七章 总结和展望 | 第54-56页 |
| 7.1 论文总结 | 第54页 |
| 7.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 在学期间的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
