基于HMM的语音识别算法研究及FPGA上的硬件实现

摘要

ABSTRACT

1 绪论

1.1 引言

1.2 国内外语音识别技术的历史发展及研究

1.2.1 国外研究历史及现状

1.2.2 国内研究历史及现状

1.2.3 语音识别技术的前景和应用

1.3 基于FPGA 的嵌入式系统简介

1.4 本文的主要内容

2 基于HMM 的语音识别技术介绍

2.1 语音识别技术简介

2.1.1 语音识别基础

2.1.2 语音识别系统的分类

2.1.3 语音识别的几种基本方法

2.2 基于HMM 统计概率模型的语音识别系统

2.2.1 语音信号预处理与特征提取

2.2.2 声学模型与模式匹配

2.2.3 语言模型与语言处理

3 HMM 模型参数的提取

3.1 语音信号数字处理的基本常识

3.1.1 语音和语言

3.1.2 语音信号的频谱

3.1.3 语音信号的短时特性

3.2 语音信号特征矢量的获取

3.2.1 倒谱

3.2.2 离散傅立叶变换（DFT）和快速傅立叶变换（FFT）

3.2.3 线性预测编码（LPC）和线性预测倒谱系数（LPCC）

3.2.4 Mel 倒谱系数（MFCC）

4 HMM 模型算法的改进

4.1 HMM 模型概述

4.1.1 HMM 模型定义

4.1.2 HMM 模型的结构和类型

4.2 HMM 模型的改进算法

4.2.1 P(O|M)的解决算法

4.2.2 最佳状态序列的选择

4.2.3 HMM 的训练

5 基于FPGA 的HMM 孤立词语音识别系统实现

5.1 FPGA 硬件实验平台介绍

5.2 HMM 语音识别算法的FPGA 实现

5.2.1 HMM 孤立词语音识别的基本原理

5.2.2 HMM 孤立词语音识别算法的设计

5.2.3 基于FPGA 的语音识别算法移植及实现

5.3 实验结果及总结

6 工作总结与展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文

答辩决议书