语音识别论文附源码

不会啊，你多等等吧

第1章 绪论第2章 语音信号处理基础知识1 语音和语言2 汉语语音学1 汉语语音的特点2 汉语的拼音方法3 汉语音节的一般结构4 汉语声母的结构5 汉语韵母的结构6 声母和韵母的相互作用—音征互载7 汉语的声调3 语音生成系统和语音感知系统1 语音发音系统2 语音听觉系统4 语音信号生成的数学模型1 激励模型2 声道模型3 辐射模型4 语音信号的数学模型5 语音信号的特性分析1 语音信号的时域波形和频谱特性2 语音信号的语谱图3 语音信号的统计特性6 思考与复习题第3章 语音信号分析1 概述2 语音信号的数字化和预处理1 预滤波、采样、A/D转换2 预处理3 语音信号的时域分析1 短时能量及短时平均幅度分析2 短时过零率分析3 短时相关分析4 短时平均幅度差函数4 语音信号的频域分析1 利用短时傅里叶变换求语音的短时谱2 语音的短时谱的临界带特征矢量5 语音信号的倒谱分析1 同态信号处理的基本原理2 复倒谱和倒谱3 语音信号倒谱分析实例6 语音信号的线性预测分析1 线性预测分析的基本原理2 线性预测方程组的求解3 LPC谱估计和LPC复倒谱4 线谱对分析7 语音信号的小波分析1 傅里叶变换2 短时傅里叶变换3 连续小波变换4 离散小波变换5 小波变换的几个实例8 基音周期估计1 自相关法2 平均幅度差函数法3 并行处理法4 倒谱法5 简化逆滤波法6 小波变换法7 基音检测的后处理9 共振峰估计1 带通滤波器组法2 倒谱法3 LPC法10 思考与复习题第4章 矢量量化技术1 概述2 矢量量化的基本原理3 矢量量化的失真测度1 欧氏距离测度2 线性预测失真测度3 识别失真测度4 矢量量化器的最佳码本设计1 LBG算法2 初始码本的生成5 矢量量化技术的优化设计6 思考与复习题第5章 隐马尔可夫模型1 隐马尔可夫模型的引入2 隐马尔可夫模型的定义1 离散Markov过2 隐Markov模型3 HMM的基本元素3 隐马尔可夫模型的基本算法1 前向-后向算法2 维特比算法3 Baum-Welch算法4 隐马尔可夫模型的各种结构类型1 按照HMM的状态转移概率矩阵(A参数)分类2 按照HMM的输出概率分布(B参数)分类3 其他一些特殊的：HMM的形式5 隐马尔可夫模型的一些实际问题1 下溢问题2 参数的初始化问题3 提高HMM描述语音动态特性的能力4 直接利用状态持续时间分布概率的HMM系统6 思考与复习题第6章 人工神经网络初步1 人工神经网络简介2 人工神经网络的构成1 神经元2 神经元的学习算法3 网络拓扑4 网络的学习算法3 几种用于模式识别的神经网络模型及其主要算法1 单层感知器2双层感知器3 多层感知器4 径向基函数神经网络的分类特性5 自组织特征映射模型6 时延神经网络7 循环神经网络8 支持向量机4 用神经网络进行模式识别的典型做法1 多输出型2 单输出型5 思考与复习题第7章 语音编码1 概述2 语音信号压缩编码的原理和压缩系统评价1 语音压缩的基本原理2 语音编码的关键技术3 语音压缩系统的性能指标和评测方法3 语音信号的波形编码1 脉冲编码调制2 自适应预测编码3 自适应增量调制和自适应差分脉冲编码调制4 子带编码5 自适应变换编码4 语音信号的参数编码1 线性预测声码器21P-10编码器5 语音信号的混合编码6 现代通信中的语音信号编码方法1 EVRC算法基本原理2 EVRC算法概述7 思考与复习题第8章 语音合成1 概述2 共振峰合成法3 线性预测合成法4 语音合成专用硬件简介5 PSOLA算法合成语音6 文语转换系统7 思考与复习题第9章 语音识别1 概述2 语音识别原理和识别系统的组成1 预处理和参数分析2 语音识别3 语音识别系统的基本数据库3 动态时间规整4 孤立字(词)识别系统1 基于MQDF的汉语塞音语音识别系统2 基于概率尺度DP识别方法的孤立字(词)识别系统5 连续语音识别系统6 连续语音识别系统的性能评测1 连续语音识别系统的评测方法以及系统复杂性和识别能力的测度2 综合评估连续语音识别系统时需要考虑的其他因素7 思考与复习题第10章 说话人识别与语种辨识1 概述2 说话人识别方法和系统结构1 预处理2 说话人识别特征的选取3 特征参量评价方法4模式匹配方法5 说话人识别中判别方法和阈值的选择6 说话人识别系统的评价3 应用DTW的说话人确认系统4 应用VQ的说话人识别系统5 应用HMM的说话人识别系统1 基于HMM的与文本有关的说话人识别2 基于HMM的与文本无关的说话人识别3 基于HMM的指定文本型说话人识别4 说话人识别HMM的学习方法5 鲁棒的HMM说话人识别技术6 应用GMM的说话人识别系统1 GMM模型的基本概念2 GMM模型的参数估计3 训练数据不充分的问题4 GMM模型的识别问题7 说话人识别中尚需进一步探索的研究课题8 语种辨识的原理和应用1 语种辨识的基本原理和方法2 语种辨识的应用领域9 思考与复习题第11章 语音转换与语音隐藏1 语音转换的原理和应用2 常用语音转换的方法1 频谱特征参数转换2 基音周期转换3 韵律信息转换3 语音分析模型和语音库的选择1 语音分析模型2 语音库的设计4 应用CMM的语音转换5 语音转换的研究方向6 语音信息隐藏的原理及应用7 语音信息隐藏的常用方法8 语音信息隐藏系统的评价标准9 语音信息隐藏需要研究和解决的问题10 思考与复习题第12章 语音信号中的情感信息处理1 概述2 语音信号中的情感分类和情感特征分析1 情感的分类2情感特征分析3 语音情感识别方法1 主元分析法2 神经网络方法3 混合高斯模型法4 情感语音的合成5 今后的研究方向6 思考与复习题第13章 耳语音信号处理1 耳语音的声学特征分析1 音长2 音高3 声调4共振峰频率5 耳语音美尔频率倒谱特征参数分析2耳语音增强3 耳语音转换正常音4耳语音识别1 孤立字(词)的耳语音识别2 耳语音的说话人识别5 耳语音的研究方向6 思考与复习题第14章 语音增强1 概述2 语音特性、人耳感知特性及噪声特性1 语音特性2入耳感知特性3 噪声特性3 滤波法语音增强技术1 陷波器法2 自适应滤波器4 利用相关特性的语音增强技术1 自相关处理抗噪法语音增强技术2 利用复数帧段主分量特征的降噪方法5 非线性处理法语音增强技术1 中心削波法2 同态滤波法6 减谱法语音增强技术1 基本原理2 基本减谱法的改进7 利用Weiner滤波法的语音增强技术1 基本原理2 Weiner滤波的改进形式8 思考与复习题附录A 语音信号LPC美尔倒谱系数(LPCMCC)分析程序附录B 利用HMM的孤立字(词)语音识别程序附录C 汉英名词术语对照”参考文献……

语音识别不是单片机能玩的，除了语音采样外，还涉及语音识别的算法，我不知道语音如何识别，但我想应该还有大量语音数据特征模板吧，没有这些，如何识别？单片机做一些语音播放，组合播放还是可以的。

好高端啊，我还真没

这么复杂的内容，估计51处理不了吧。