基于嵌入式语音识别技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·语音识别概述 | 第10-11页 |
| ·语音信号处理意义 | 第11页 |
| ·语音识别技术的发展和现状 | 第11-15页 |
| ·国外语音识别发展的历史 | 第11-14页 |
| ·我国语音识别发展的历史 | 第14-15页 |
| ·语音识别的发展方向和应用前景 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 语音识别基本原理和结构 | 第17-28页 |
| ·语音信号预处理 | 第17-18页 |
| ·特征量的提取 | 第18-21页 |
| ·线性预测分析 | 第19-21页 |
| ·倒谱分析 | 第21页 |
| ·矢量量化 | 第21-23页 |
| ·矢量量化基本原理 | 第21-23页 |
| ·矢量量化技术的主要问题 | 第23页 |
| ·模型训练和模型匹配技术 | 第23-27页 |
| ·动态时间规整 | 第24-25页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 SPCE061A 主要特点 | 第28-35页 |
| ·概述 | 第28页 |
| ·SPCE061A 结构图 | 第28页 |
| ·芯片性能 | 第28-29页 |
| ·SPCE061A 指令系统 | 第29页 |
| ·适用于语音信号处理的主要特点 | 第29-34页 |
| ·模/数转换器 | 第30-32页 |
| ·音频输出 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 语音识别典型算法的研究 | 第35-49页 |
| ·嵌入式语音识别的特点 | 第35-36页 |
| ·预处理 | 第36-37页 |
| ·语音信号的端点检测 | 第37-40页 |
| ·端点检测的意义 | 第37页 |
| ·端点检测的方法 | 第37-40页 |
| ·特征参数的提取和实现 | 第40-42页 |
| ·线性预测系数的计算 | 第40-41页 |
| ·线性倒谱的计算 | 第41-42页 |
| ·矢量量化技术 | 第42-44页 |
| ·基于隐马尔可夫的模型识别 | 第44-48页 |
| ·HMM 的模型结构 | 第44-45页 |
| ·模型参数的确定 | 第45页 |
| ·模型训练算法 | 第45-47页 |
| ·基于DHMM 的匹配计算 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第49-65页 |
| ·课题分析 | 第49页 |
| ·系统硬件实现方案 | 第49-53页 |
| ·芯片选择 | 第49-50页 |
| ·系统硬件电路的构成 | 第50-53页 |
| ·系统软件实现方案 | 第53-57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-64页 |
| ·数字语音端点检测的测试 | 第57-63页 |
| ·识别算法的仿真和测试 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 发表文章目录 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 详细摘要 | 第70-75页 |
