服务机器人语音识别技术研究与实现

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服务机器人语音识别技术研究与实现

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服务机器人语音识别技术研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-8页
目录	第8-11页
CONTENTS	第11-14页
第一章绪论	第14-21页
1.1 研究的目的和意义	第14-15页
1.2 国内外发展历史和研究状况	第15-19页
1.2.1 服务机器人国内外研究状况	第15-17页
1.2.2 语音识别国内外研究状况	第17-18页
1.2.3 语音信号的端点检测技术研究现状	第18页
1.2.4 语音信号特征降维现状	第18-19页
1.3 主要研究内容及创新点	第19-20页
1.4 本章小结	第20-21页
第二章语音信号前端处理的基本原理	第21-35页
2.1 语音信号的数学模型	第21-23页
2.2 语音信号的预处理	第23-31页
2.2.1 语音信号的预加重	第23页
2.2.2 语音信号的分帧和加窗	第23-25页
2.2.3 语音信号的端点检测	第25-31页
2.3 语音信号特征参数提取	第31-34页
2.3.1 语音信号线性预测分析	第31-32页
2.3.2 语音信号线性预测倒谱分析	第32-33页
2.3.3 语音信号美尔倒谱系数分析	第33-34页
2.4 本章小结	第34-35页
第三章语音识别算法	第35-43页
3.1 语音识别概述	第35-36页
3.2 隐马尔科夫模型(HMM)	第36-42页
3.2.1 隐马尔科夫模型介绍	第36-38页
3.2.2 HMM第一个问题解决算法	第38-39页
3.2.3 HMM第二个问题解决算法-Viterbi算法	第39-40页
3.2.4 HMM第三个问题解决算法-Baum-Welch算法	第40-42页
3.3 本章小结	第42-43页
第四章语音降维算法与语音聚类分组研究	第43-51页
4.1 PCA降维算法	第43-47页
4.1.1 主成分分析(PCA)的概述	第43页
4.1.2 主成分分析(PCA)的计算	第43-45页
4.1.3 语音信号PCA降维	第45-47页
4.2 语音信号的聚类分组	第47-50页
4.2.1 k均值聚类算法的概述	第47页
4.2.2 k均值聚类算法的计算	第47-49页
4.2.3 确定语音信号分组号	第49-50页
4.3 本章小结	第50-51页
第五章服务机器人语音控制系统设计与实现	第51-58页
5.1 系统总体方案设计	第51页
5.2 硬件总体设计	第51-52页
5.3 软件系统设计	第52-57页
5.3.1 安卓系统端软件设计	第52-54页
5.3.2 语音识别算法程序设计	第54-55页
5.3.3 Arduino控制板端程序设计	第55-56页
5.3.4 系统的软件开发环境	第56页
5.3.5 系统的控制界面设计	第56-57页
5.4 本章小结	第57-58页
第六章实验结果分析	第58-63页
6.1 语音信号的端点检测仿真	第58-59页
6.2 降维分组实验数据分析	第59-61页
6.3 服务机器人控制系统调试实验	第61-62页
6.4 本章小结	第62-63页
结论及展望	第63-65页
参考文献	第65-69页
攻读学位期间发表论文	第69-71页
致谢	第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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