【摘 要】
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近年来,随着语音输入法、语音助手、智能音箱等语音产品的流行,语音识别技术逐渐为人们所熟知。但是现有的语音平台大多结构复杂,功耗大,成本高,且依赖于云端语音库,应用要求高。而离线语音识别针对特殊的离线应用场景进行优化,抛弃语音识别的通用性,降低了语音识别技术应用的门槛,具有深远的研究意义和极大的市场应用前景。论文针对嵌入式离线应用这一特殊应用场景,研究设计了一套基于隐马尔科夫链（HMM）模型的语音识
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近年来,随着语音输入法、语音助手、智能音箱等语音产品的流行,语音识别技术逐渐为人们所熟知。但是现有的语音平台大多结构复杂,功耗大,成本高,且依赖于云端语音库,应用要求高。而离线语音识别针对特殊的离线应用场景进行优化,抛弃语音识别的通用性,降低了语音识别技术应用的门槛,具有深远的研究意义和极大的市场应用前景。论文针对嵌入式离线应用这一特殊应用场景,研究设计了一套基于隐马尔科夫链（HMM）模型的语音识别算法。首先,论文分析研究了语音信号的产生机理和特点,为建立语音模型提供理论依据。然后分析了语音信号预处理的相关技术,设计了一种变步长分块频域LMS滤波降噪算法和一种基于短时能量和短时平均过零率的双阈值端点检测算法。接着基于HMM模型对语音信号进行建模,并依次解决HMM模型应用中的三个经典问题,改进了模型参数训练算法,最后设计出一套完整的离线语音识别方案。论文在对离线语音识别算法研究的基础上,基于FPGA So C平台,实现了一套可实时训练、实时识别语音指令的系统。测试表明,系统对汉语语音指令短语的识别,正确率达到了95%以上。这为今后对语音识别技术进一步研究,研发离线语音识别芯片奠定了坚实的基础。
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目前,有机小分子发光材料作为新兴的发光材料,受到众多研究者的关注。纯有机小分子相对于无机材料和金属配合物,具有制备简单、低毒性、可修饰性强等优点。但是在针对纯有机小分子发光的研究过程中还有许多亟待解决的问题:（1）传统荧光小分子具有多环芳香环烃结构,这些多环结构促成了有机小分子具有很好的平面性,这一点对于有机荧光分子在溶液中发光影响不大。但是太好的平面性和大量共轭结构对于固态荧光发光是不利的,这些
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