语音识别算法研究及其在DSP上的实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 插图 | 第10-12页 |
| 表格 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 语音识别研究历史和应用前景 | 第14-15页 |
| 1.3 语音识别研究遇到的难点 | 第15-16页 |
| 1.4 研究目标及研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文组织和结构 | 第17-18页 |
| 第2章 语音识别系统基本理论 | 第18-31页 |
| 2.1 语音信号采集量化基本原理 | 第18-19页 |
| 2.2 语音信号的预处理 | 第19-24页 |
| 2.2.1 语音信号的降噪 | 第19-22页 |
| 2.2.2 语音信号预加重处理 | 第22-24页 |
| 2.3 一种改进的端点检测算法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 短时能量 | 第24-25页 |
| 2.3.2 短时自相关 | 第25-26页 |
| 2.3.3 基于改进参数后的双门限算法流程设计 | 第26-27页 |
| 2.3.4 两种算法仿真对比 | 第27页 |
| 2.4 特征参数 | 第27-30页 |
| 2.4.1 Mel滤波器 | 第27-28页 |
| 2.4.2 离散余弦变换(DCT变换) | 第28-29页 |
| 2.4.3 仿真与分析 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 孤立词语音识别算法 | 第31-49页 |
| 3.1 DTW算法 | 第31-35页 |
| 3.1.1 传统DTW算法 | 第31-32页 |
| 3.1.2 高效DTW算法 | 第32-33页 |
| 3.1.3 仿真与分析 | 第33-35页 |
| 3.2 HMM算法 | 第35-44页 |
| 3.2.1 HMM基本概念 | 第35-36页 |
| 3.2.2 HMM三个基本问题 | 第36-40页 |
| 3.2.3 解决下溢问题后的重估公式 | 第40-43页 |
| 3.2.4 初值问题的解决 | 第43-44页 |
| 3.3 多观察序列训练算法 | 第44-45页 |
| 3.4 仿真与分析 | 第45-46页 |
| 3.5 两个算法的比较 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 语音识别系统硬件架构的设计 | 第49-56页 |
| 4.1 处理器芯片的选择 | 第49-51页 |
| 4.1.1 C55x系列DSP概述 | 第50页 |
| 4.1.2 5509A的CPU结构 | 第50-51页 |
| 4.1.3 5509A的外设 | 第51页 |
| 4.2 系统硬件架构设计 | 第51-53页 |
| 4.3 音频芯片TVLAic23b的配置 | 第53-54页 |
| 4.4 多通道缓冲串(McBSP)的使用 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 语音识别系统软件的设计与实现 | 第56-67页 |
| 5.1 CCS开发环境 | 第56-58页 |
| 5.1.1 CCS概述 | 第56-57页 |
| 5.1.2 CCS软件开发流程 | 第57-58页 |
| 5.2 系统软件实现 | 第58-65页 |
| 5.2.1 训练部分程序设计 | 第58-59页 |
| 5.2.2 DSP识别部分程序设计 | 第59-65页 |
| 5.3 程序调试结果与分析 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第74页 |
