前言第1章　语音识别原理 1.1　引言 1.2　语音识别基础 1.2.1　语音识别的基本原理 1.2.2　语音识别的方法 1.3　语音识别模型——隐马尔可夫模型 1.3.1　马尔可夫链 1.3.2　隐马尔可夫模型的定义 1.3.3　隐马尔可夫模型的三个问题 1.3.4　隐马尔可夫模型在语音识别中的应用 1.3.5　隐马尔可夫模型存在的问题 1.4　常用特征模板训练法第2章　语音信号的分析与处理 2.1　引言 2.2　语音信号预处理 2.2.1　数字语音信号 2.2.2　使用MATLAB处理语音信号 2.3　端点检测 2.3.1　流程图 2.3.2　源程序 2.3.3　运行图 2.4　语音信号的时域处理 2.4.1　短时平均能量和幅度 2.4.2　短时平均过零率 2.5　语音信号的频域处理 2.5.1　短时傅里叶变换STFT 2.5.2　谱熵 2.5.3　线性预测倒谱参数LPCC 2.5.4 Mel倒谱系数MFCC 2.5.5 MFCC的实现 2.6　隐马尔可夫模型的改进 2.6.1　识别流程 2.6.2　矢量量化 2.6.3　进化算法EA 2.6.4　HMM的改进第3章　语音识别的硬件和软件平台 3.1　引言 3.2　语音识别芯片 3.2.1　Uniute芯片结构和参考设计 3.2.2　基于UniLite芯片的嵌入式语音处理技术 3.2.3　基于UniLite芯片的语音协处理模块 3.2.4　典型应用举例 3.3　电话语音卡 3.3.1　Dialogic语音卡硬件原理 3.3.2　Dialogic语音卡软件接口 3.3.3　Dialogic语音卡的初始化 3.4　语音识别软件 3.4.1 Nuance的基本结构和技术特点 3.4.2 Nuance语音识别过程 3.4.3 基于Nuance的语音识别应用程序开发方法 3.5 语音识别工具包HTK／ATK 3.5.1 HTK简介 3.5.2 ATK简介第4章 语音识别与CTI 4.1 引言 4.2 语音合成技术 4.2.1 语音合成技术原理 4.2.2 TTS开发包 4.3 呼叫中心 4.3.1　呼叫中心现状与分析 4.3.2　交互式语音应答IVR框架设计 4.3.3　IVR框架的代码实现 4.3.4　IVR内容编辑 4.3.5　呼叫流程的运行 4.3.6　IVR系统的完善第5章　语音识别在Web中的应用 5.1　引言 5.2 SALT体系结构 5.3 SALT Web应用开发方法 5.3.1 SALT开发平台 5.3.2 SALT控件元素 5.3.3 事件处理 5.3.4 对话流程 5.4 基于SALT的语音识别web应用实例 5.4.1　系统功能 5.4.2　系统设计与实现 5.4.3　SALT Web应用系统的测试 5.5　SALT语音识别的优势 5.6　使用RIA技术开发语音识别富客户端 5.6.1　什么是RIA 5.6.2　RIA技术的优势 5.6.3　RIA开发技术Flash／Flex 5.6.4　RIA开发过程第6章　语音控制软件的设计 6.1　引言 6.2　开发平台和工具 6.3　语音控制软件总体设计 6.3.1　系统结构 6.3.2　系统功能 6.3.3　控制流程 6.4　控制程序设计 6.5　语音命令的生成 6.6　系统延迟分析第7章　基于Web Services的语音远程控制 7.1　引言 7.2　Web Services技术 7.3　本体与语义Web服务 7.3.1　本体的概念 7.3.2　语义Web服务 7.4　基于Web Services的语音远程控制系统设计 7.4.1　系统总体结构 7.4.2　工业机器人硬件编程接口 7.4.3　基于Web Services的控制软件设计 7.4.4　机器人控制的领域本体设计 7.4.5　基于本体的语义Web服务模型的建立 7.4.6　客户端设计第8章　嵌入式语音控制器的设计 8.1　引言 8.2　语音控制器总体设计 8.3　语音控制器硬件设计 8.3.1　凌阳SPCE061A单片机简介 8.3.2　语音控制器电路板设计 8.4语　音控制器软件设计 8.4.1　凌阳μ'nSP IDE的项目结构 8.4.2　控制器程序总体设计 8.4.3　系统初始化程序设计 8.4.4　主控程序设计参考文献
· · · · · · (收起)