前言
第1章 語音識別原理
1.1 引言
1.2 語音識別基礎
1.2.1 語音識別的基本原理
1.2.2 語音識別的方法
1.3 語音識別模型——隱馬爾可夫模型
1.3.1 馬爾可夫鏈
1.3.2 隱馬爾可夫模型的定義
1.3.3 隱馬爾可夫模型的三個問題
1.3.4 隱馬爾可夫模型在語音識別中的應用
1.3.5 隱馬爾可夫模型存在的問題
1.4 常用特征模板訓練法
第2章 語音信號的分析與處理
2.1 引言
2.2 語音信號預處理
2.2.1 數字語音信號
2.2.2 使用MATLAB處理語音信號
2.3 端點檢測
2.3.1 流程圖
2.3.2 源程序
2.3.3 運行圖
2.4 語音信號的時域處理
2.4.1 短時平均能量和幅度
2.4.2 短時平均過零率
2.5 語音信號的頻域處理
2.5.1 短時傅裏葉變換STFT
2.5.2 譜熵
2.5.3 線性預測倒譜參數LPCC
2.5.4 Mel倒譜系數MFCC
2.5.5 MFCC的實現
2.6 隱馬爾可夫模型的改進
2.6.1 識別流程
2.6.2 矢量量化
2.6.3 進化算法EA
2.6.4 HMM的改進
第3章 語音識別的硬件和軟件平臺
3.1 引言
3.2 語音識別芯片
3.2.1 Uniute芯片結構和參考設計
3.2.2 基於UniLite芯片的嵌入式語音處理技術
3.2.3 基於UniLite芯片的語音協處理模塊
3.2.4 典型應用舉例
3.3 電話語音卡
3.3.1 Dialogic語音卡硬件原理
3.3.2 Dialogic語音卡軟件接口
3.3.3 Dialogic語音卡的初始化
3.4 語音識別軟件
3.4.1 Nuance的基本結構和技術特點
3.4.2 Nuance語音識別過程
3.4.3 基於Nuance的語音識別應用程序開發方法
3.5 語音識別工具包HTK/ATK
3.5.1 HTK簡介
3.5.2 ATK簡介
第4章 語音識別與CTI
4.1 引言
4.2 語音合成技術
4.2.1 語音合成技術原理
4.2.2 TTS開發包
4.3 呼叫中心
4.3.1 呼叫中心現狀與分析
4.3.2 交互式語音應答IVR框架設計
4.3.3 IVR框架的代碼實現
4.3.4 IVR內容編輯
4.3.5 呼叫流程的運行
4.3.6 IVR系統的完善
第5章 語音識別在Web中的應用
5.1 引言
5.2 SALT體系結構
5.3 SALT Web應用開發方法
5.3.1 SALT開發平臺
5.3.2 SALT控件元素
5.3.3 事件處理
5.3.4 對話流程
5.4 基於SALT的語音識別web應用實例
5.4.1 系統功能
5.4.2 系統設計與實現
5.4.3 SALT Web應用系統的測試
5.5 SALT語音識別的優勢
5.6 使用RIA技術開發語音識別富客戶端
5.6.1 什麽是RIA
5.6.2 RIA技術的優勢
5.6.3 RIA開發技術Flash/Flex
5.6.4 RIA開發過程
第6章 語音控制軟件的設計
6.1 引言
6.2 開發平臺和工具
6.3 語音控制軟件總體設計
6.3.1 系統結構
6.3.2 系統功能
6.3.3 控制流程
6.4 控制程序設計
6.5 語音命令的生成
6.6 系統延遲分析
第7章 基於Web Services的語音遠程控制
7.1 引言
7.2 Web Services技術
7.3 本體與語義Web服務
7.3.1 本體的概念
7.3.2 語義Web服務
7.4 基於Web Services的語音遠程控制系統設計
7.4.1 系統總體結構
7.4.2 工業機器人硬件編程接口
7.4.3 基於Web Services的控制軟件設計
7.4.4 機器人控制的領域本體設計
7.4.5 基於本體的語義Web服務模型的建立
7.4.6 客戶端設計
第8章 嵌入式語音控制器的設計
8.1 引言
8.2 語音控制器總體設計
8.3 語音控制器硬件設計
8.3.1 淩陽SPCE061A單片機簡介
8.3.2 語音控制器電路板設計
8.4 語音控制器軟件設計
8.4.1 淩陽μ’nSP IDE的項目結構
8.4.2 控制器程序總體設計
8.4.3 系統初始化程序設計
8.4.4 主控程序設計
參考文獻