语音识别论文

1、2 概述。
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（1） 2.1 系统设计思路。
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（1） 2.2 语音识别机器人的设计及技术要求。
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（2） 2.2.1 设计要求。
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2、小波变换的语音增强方法、自相关法等。
本文主要从以下三种算法进行分析：谱减法 是处理宽带噪声较为传统和有效的方法，利用带噪语音的功率谱估值减去噪声的功率谱估 值实现语音去噪 ； 维纳滤波法是在最小均方准则下实现对语音信号估计的一种滤波器。
对于带噪语音信号 ,确定滤波器的冲击响应 ,使得带噪语音信号经过该滤波器后得到最接近于“纯净”的语音信号。
小波变换法应用小波阈值去噪的方法，分析了常用的软、硬阈值函数对语音增强的效果；仿真结果表明小波法效果较明显，而谱减法易产生“音乐噪声”， Wiener滤波增强后的残留噪声类似于白噪声，而不是音乐噪声。
关键词 ： 语音增强 谱减法 小波阈值去噪 维纳滤波法 Research on speech recognition system under noisy environment Abstract Speech enhancement is a broad topic, it not only relates to signal detection, Wavef。

3、 学学 号：号： 指导教师：指导教师： 2007 年年 6 月月 19 日日 2 学生姓名 学 号 专 业 物理学 指导教师姓名 职 称 部 门 物理系 论文题目 利用 MATLAB 平台实现少量字的语音识别 摘摘 要要 摘要：摘要：初步研究两种不同的语音识别算法-动态时间伸缩算法(DTW)和 隐马尔科夫模型(HMM), 初步探究并实现在 MATLAB 环境中应用 DTW 识别 法的孤立字语音识别实验平台。
关键字：关键字：MATLAB，语音识别，LPC，LPCC，MFCC，动态时间伸缩算 法(DTW)，隐马尔科夫模型（HMM） Abstract 【Abstract】: Use two kinds of arithmetic to study speech recognition: Dynamic Time Warping (DTW) and the Hidden Markov Model (HMM). Build a basic 。

4、时间伸缩算法(DTW)和 隐马尔科夫模型(HMM), 初步探究并实现在 MATLAB 环境中应用 DTW 识别 法的孤立字语音识别实验平台。
关键字：关键字：MATLAB，语音识别，LPC，LPCC，MFCC，动态时间伸缩算 法(DTW)，隐马尔科夫模型（HMM） Abstract 【Abstract】: Use two kinds of arithmetic to study speech recognition: Dynamic Time Warping (DTW) and the Hidden Markov Model (HMM). Build a basic test platform of speech recognition using DTW. 【Key words】: MATLAB, speech recognition, LPC, LPCC, MFCC, Dynamic Time Warping, Hidden Markov Model 3 目目 录录 引言引言. 4 1.语音识别简介语音识别简介 5 1.1 语音识别系统的分类语音识别系统的分类. 5 1.2 语音识。

5、 学学 号号 指导教师指导教师 毕业论文（设计） II 语音识别机器人的设计 【摘摘 要要】 语音识别可划分为训练和识别两个过程。
在第一阶段，语音识别系统对人类的 语言进行学习，把学习内容组成语音库存储起来，在第二阶段就可以把当前输入的语音在 语音库中查找相应的词义或语义。
凌阳 16 位 SPCE061A 单片机内嵌 32K 字闪存， 2K 字 SRAM， 内置 10 位 ADC、DAC,有多达 14 个的中断源。
它的 CPU 内核采用 16 位具有 DSP 功能的微处 理器芯片, 而且 CPU 可最高工作在 49MHz 的主频下，能够非常容易地、快速地处理复杂的 数字信号，因此与其他类型的单片机相比，在数字语音处理方面 SPCE061A 更具有优势。
基于 SPCE061A 设计了一个具有语音识别功能的机器人。
经过训练，训练人可使用各种命 令让机器人完成许多有趣的动作，使得。