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             嵌入式語音技術及單片機應用開發培訓班

         課程目標

        學員經過培訓后具有單片機開發實際工作經驗及單片機開發高級工程師的水平,能夠獨

       立完成項目。

         入學要求

              學員學習本課程應具備下列基礎知識:
              ◆電路系統的基本概念。

         班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576/13918613812( 微信同號)
             堅持小班授課,為保證培訓效果,增加互動環節,每期人數限3到5人。注意:本課程一旦開課不予退費。
         時間地點
      上課地點:【上!浚和瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
      最近開課時間(周末班/連續班/晚班):
      單片機語音開課時間:具體開班時間歡迎咨詢在線客服,視教育質量為生命!
         學時和費用
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         質量保障

              1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
              2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
              3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

         課程大綱:嵌入式語音技術及單片機應用開發培訓班
      第1部分 概述
      1.1 語音處理技術的發展
      1.2 嵌入式語音處理技術的發展
      第2部分 語音分析技術
      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
      3.1 語音信號的壓縮和編碼技術
      3.2 語音信號的存儲和回放技術
      第4部分 語音識別技術
      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
      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 凌陽16位單片機介紹
      6.1 凌陽16位單片機
      6.2 SPCE061A介紹
      6.3 μ'nSP內核結構
      6.4 SPCE061A存儲器結構
      第7部分 指令系統
      7.1 數據傳送指令
      7.2 算術運算
      7.3 邏輯運算
      7.4 控制轉換類指令
      7.5 偽指令
      第8部分 SPCE061A硬件結構
      8.1 輸入/輸出接口
      8.2 時鐘電路
      8.3 鎖相環振蕩器
      8.4 系統時鐘
      8.5 時間基準信號
      8.6 定時器/計數器
      8.7 模/數轉換器
      8.8 DAC方式音頻輸出
      8.9 通用異步串行接口UART
      8.10 中斷系統
      第9部分 集成開發環境IDE
      9.1 主菜單
      9.2 工具欄
      9.3 窗口
      9.4 項目的操作與使用
      第10部分 嵌入式語音應用舉例
      10.1 語音識別的API函數
      10.2 非特定人語音命令識別舉例
      10.3 特定人語音命令識別舉例
      10.4 語音報時應用
      10.5 帶語音播報的溫度測量儀
      10.6 如何用SPCE061A設計語音識別系統
      附錄A SPCE061A的表和照片
      附錄B 子帶自適應差分脈沖編碼調制原理及算法
      B.1 SB-ADPCM編碼器
      B.2 SB-ADPCM解碼器
      附錄C 矢量和激勵線性預測編碼
      C.1 預處理
      C.2 短時預測系數
      C.3 幀能量
      C.4 子幀處理

       
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      .(2014年7月11)..................................................................................





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