基于嵌入式的关键词组识别系统的设计与实现



基于嵌入式的关键词组识别系统的设计与实现

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基于嵌入式的关键词组识别系统的设计与实现

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
1 绪论	第9-17页
· 课题研究的背景和意义	第9-10页
· 关键词识别的基本原理	第10-11页
· 关键词识别的基本概念	第10页
· 关键词识别系统中的主要技术难点	第10-11页
· 嵌入式关键词识别的发展历程与国内外研究现状	第11-14页
· 关键词识别技术的发展过程和现状	第11-12页
· 嵌入式语音识别技术的现状和发展趋势	第12-14页
· 论文的结构安排	第14-17页
2 关键词组识别的基础知识和预处理	第17-41页
· 关键词组识别的基础知识	第17-22页
· 语音信号的数字模型	第17-18页
· 语音信号的时域分析	第18-20页
· 语音信号的频域分析	第20页
· 语音信号的时频域分析	第20-21页
· 语音信号的倒谱分析	第21-22页
· 关键词组识别的预处理	第22-30页
· 噪声的来源和分类	第22-23页
· 传统的噪声去除方法	第23-30页
· 改进的噪声去除方法	第30-34页
· 改进增益函数的谱减法	第30-31页
· 四种去噪方法的实验结果比较	第31-34页
· 关键词组识别系统中的端点检测技术	第34-40页
· 传统的端点检测技术	第34-36页
· 改进的双门限端点检测技术	第36-40页
· 小结	第40-41页
3 关键词组识别系统中的特征提取	第41-55页
· 关键词组识别的特征参数	第41-42页
· 线性预测倒谱系数LPCC	第42-46页
· 线性预测系数LPC	第42-45页
· 线性预测倒谱系数LPCC的提取	第45-46页
· 线性预测差分倒谱系数	第46页
· 梅尔频率倒谱系数MFCC	第46-48页
· 梅尔频率倒谱系数的定义	第46-47页
· 梅尔频率倒谱系数特征的提取	第47-48页
· 梅尔频率差分参数MFCC的提取	第48页
· 线性梅尔倒谱差分特征参数提取	第48-53页
· 线性梅尔倒谱差分特征参数	第48-49页
· 各种特征组合实验结果的比较	第49-53页
· 小结	第53-55页
4 嵌入式平台上关键词组识别模型	第55-69页
· 动态时间规整模型DTW	第55-58页
· DTW的基本原理	第55-57页
· DTW模板训练算法	第57-58页
· 隐马尔科夫(HMM)模型	第58-62页
· HMM的基本思想	第58-59页
· HMM模型的基本算法	第59-62页
· DTW模型与HMM模型识别结果的比较	第62-64页
· 改进的HMM模型	第64-68页
· HMM模型的修正	第64-66页
· 算法修正后识别结果比较	第66-68页
· 小结	第68-69页
5 嵌入式平台上关键词组识别系统的实现	第69-77页
· 关键词组识别系统的总体设计	第69页
· 关键词组识别系统的硬件架构	第69-71页
· 关键词组识别系统的软件实现	第71-75页
· 软件构成	第71页
· 各模块程序设计	第71-75页
· 嵌入式平台上关键词组识别系统运行实验	第75-76页
· 小结	第76-77页
6 总结与展望	第77-79页
· 总结	第77页
· 展望	第77-79页
致谢	第79-81页
参考文献	第81-85页
附录	第85-86 页

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