摘要
第一章 绪论
1.1 研究目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 护理床翻身动作语音控制研究现状
1.2.2 语音识别研究现状
1.2.3 语音信号端点检测现状
1.2.4 语音信号特征降维现状
1.3 主要研究内容及特色
1.4 本章小结
第二章 语音信号预处理与特征提取
2.1 语音信号的预处理
2.1.1 语音信号预加重
2.1.2 语音信号端点检测
2.1.3 聚类算法
2.1.4 基于模糊聚类算法的端点检测门限估计方法
2.2 语音信号特征参数提取方法
2.2.1 语音信号特征参数
2.2.2 梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征参数提取方法
2.3 本章小结
第三章 语音识别算法的研究
3.1 语音识别简述
3.2 动态时间规整(DTW)语音识别算法
3.3 隐马尔科夫模型(HMM)语音识别算法
3.3.1 HMM简介
3.3.2 HMM输出概率的计算
3.3.3 HMM的参数训练算法
3.3.4 HMM识别算法
3.4 DTW算法与HMM算法的比较
3.5 本章小结
第四章 基于主成分分析的语音信号特征降维算法研究
4.1 主成分分析(PCA)简介
4.2 主成分计算
4.2.1 第一主成分计算
4.2.2 第k个主成分计算
4.2.3 样本的主成分与主成分选取
4.2.4 主成分分析的性质
4.3 语音信号特征的降维
4.4 本章小结
第五章 护理床翻身动作语音控制系统的设计与实现
5.1 系统总体结构组成
5.2 系统的硬件实现平台
5.3 系统软件设计
5.3.1 系统的软件开发环境
5.3.2 系统的控制界面设计
5.4 语音识别程序设计
5.5 本章小结
第六章 实验结果分析
6.1 语音信号端点检测实验
6.2 基于PCA降维的HMM语音识别实验
6.3 护理床翻身动作控制系统调试实验
6.4 本章小结
结论及展望
参考文献
攻读学位期间发表论文
声明
致谢