基于DSP的孤立词语音识别系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·语音识别国内外的发展状况 | 第9-10页 |
| ·语音识别系统的主要技术难点 | 第10页 |
| ·课题主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 语音识别的相关技术 | 第12-17页 |
| ·语音识别系统的分类 | 第12页 |
| ·语音识别的结构 | 第12-13页 |
| ·语音信号生成的数学模型 | 第13-17页 |
| ·激励模型 | 第14页 |
| ·声道模型 | 第14-15页 |
| ·辐射模型 | 第15页 |
| ·语音信号数学模型 | 第15-17页 |
| 第3章 语音识别的基本原理 | 第17-37页 |
| ·语音信号预处理 | 第17-21页 |
| ·语音信号滤波、数字化 | 第17-18页 |
| ·语音信号的预加重 | 第18页 |
| ·分帧加窗处理 | 第18-21页 |
| ·端点检测算法 | 第21-24页 |
| ·语音信号的特征提取 | 第24-29页 |
| ·语音信号的时域分析 | 第24-26页 |
| ·语音信号的频域分析 | 第26-29页 |
| ·语音识别的模型建立 | 第29页 |
| ·模板匹配模型 | 第29页 |
| ·随机模型（又称参数模型） | 第29页 |
| ·隐马尔科夫模型的定义 | 第29-37页 |
| ·HMM的定义 | 第30-31页 |
| ·HMM中的三个基本问题及其解决方案 | 第31-36页 |
| ·HMM的类型 | 第36-37页 |
| 第四章 非特定人孤立词语音识别系统 | 第37-47页 |
| ·系统结构 | 第37-38页 |
| ·声学模型训练 | 第38-41页 |
| ·声学单元选取 | 第38-40页 |
| ·声韵母声学单元训练方法 | 第40-41页 |
| ·词典编辑和模型构建 | 第41-42页 |
| ·词典编辑 | 第41页 |
| ·标注 | 第41-42页 |
| ·词模型的动态生成 | 第42页 |
| ·语音信号处理及识别 | 第42-47页 |
| ·在线端点检测 | 第42-46页 |
| ·语音识别 | 第46-47页 |
| 第五章 孤立词识别系统的DSP实现 | 第47-64页 |
| ·硬件平台介绍 | 第47-50页 |
| ·TMS320VC5502特点 | 第47-48页 |
| ·TLV320AIC23B特点 | 第48-49页 |
| ·Flash介绍 | 第49-50页 |
| ·DARAM介绍 | 第50页 |
| ·硬件接口设计 | 第50-54页 |
| ·TLV320AIC23B接口格式设置 | 第51-53页 |
| ·DMA寄存器设置 | 第53-54页 |
| ·软件平台介绍 | 第54-55页 |
| ·软件实现 | 第55-64页 |
| ·初始化模块 | 第56页 |
| ·数据采集模块 | 第56-57页 |
| ·数据处理模块 | 第57-61页 |
| ·模型识别模块 | 第61-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-65页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 发表论文情况说明 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
