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課程培訓
遼寧工程大學DSP語音識別培訓順利結束

 

學員基礎

 

基本嵌入式硬件基礎及語音識別基礎

 

 

本次培訓主要目標

掌握語音識別常用方法,掌握語音識別系統設計及應用。

 

培訓重點內容

1部分 概述

1.1 語音處理技術的發展

1.2 嵌入式語音處理技術的發展

2部分 語音分析技術matlab分析

2.1 語音學基礎

2.2 語音信號基礎

2.3 語音信號的時域分析

2.4 語音信號的頻域分析

2.5 語音信號的線性預測分析

2.6 語音信號的分析應用

3部分 語音存儲與回放技術要求實際操作)

3.1 語音信號的壓縮和編碼技術

3.2 語音信號的存儲和回放技術

4部分 語音識別技術要求實際操作實現

4.1 語音識別

4.2 語音識別中的特征提取及譜失真測度

4.3 語音信號的矢量量化

4.4 模板匹配法

4.5 隱馬爾可夫模型

5部分 語音合成技術要求實際操作實現

5.1 概述

5.2 語音合成原理

5.3 共振峰語音合成

5.4 線性預測合成

6部分 語音增強技術(要求實際操作實現)

6.1 短時譜估計算法(譜相減,維納濾波,最小均方誤差算法)

6.2 自適應濾波算法(自適應濾波,最速下降自適應濾波,最小均方自適應濾波,最小二乘自適應濾波)

6.3 小波變換算法(小波變換分析,小波域語音信號增強,小波閾值去噪法,小波模極大值去噪法,小波遮蔽去噪法)

6.4 其他優選算法(信號子空間增強算法,盲源分離增強算法,聽覺遮蔽效應增強算法,分數階傅里葉變換增強算法,分形理論增強算法,神經網絡增強算法)

6.5 增強算法仿真,語譜圖,白噪聲,工廠噪聲仿真實驗,熵函數最優小波基選取仿真,小波閾值計算仿真,語音增強質量評價算法仿真

7部分 TI公司C6000系列DSP處理器實現語音識別,語音增強應用

7.1硬件結構設計,連接及初始化

7.2指令系統

7.3軟件設計,開發環境,開發流程,程序設計,算法實現

7.4 非特定人語音命令識別舉例

7.5特定人語音命令識別舉例

 

 




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針對實際需求,顧問式咨詢,互動式授課,案例教學,小班授課,實際項目演示
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