本次dsp培訓的主要目標是掌握語音識別常用方法和語音識別系統(tǒng)設計及應用。

　　第1部分 概述

　　1.1 語音處理技術(shù)的發(fā)展

　　1.2 嵌入式語音處理技術(shù)的發(fā)展

　　第2部分 語音分析技術(shù)(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

　　第3部分 語音存儲與回放技術(shù)(要求實際操作)

　　3.1 語音信號的壓縮和編碼技術(shù)

　　3.2 語音信號的存儲和回放技術(shù)

　　第4部分 語音識別技術(shù)(要求實際操作實現(xiàn))

　　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

　　第5部分 語音合成技術(shù)(要求實際操作實現(xiàn))

　　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

　　第6部分 語音增強技術(shù)(要求實際操作實現(xiàn))

　　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(yōu)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(shù)階傅里葉變換增強算法，分形理論增強算法，神經(jīng)網(wǎng)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(shù)最優(yōu)小波基選取仿真，小波閾值計算仿真，語音增強質(zhì)量評價算法仿真

　　第7部分 TI公司C6000系列DSP處理器實現(xiàn)語音識別，語音增強應用

　　7.1硬件結(jié)構(gòu)設計，連接及初始化

　　7.2指令系統(tǒng)

　　7.3軟件設計，開發(fā)環(huán)境，開發(fā)流程，程序設計，算法實現(xiàn)

　　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