嵌入式語音識別系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì).pdf

1、語言是人類與外界交流的重要方式，能夠讓人類和機(jī)器進(jìn)行自然、無障礙的交流，并讓其做出相應(yīng)的反應(yīng)，一直是人類長期以來追求的夢想。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的日益發(fā)展和人工智能機(jī)器的廣泛應(yīng)用，越來越多的語音智能產(chǎn)品開始走進(jìn)人們的生活。由于傳統(tǒng)PC機(jī)體積大、價(jià)格高等缺點(diǎn)難以應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)品中，將語音識別系統(tǒng)與便攜性好、功耗低、價(jià)格低的嵌入式系統(tǒng)結(jié)合在一起，無疑成為人們的理想選擇。
　　本文在深入研究語音識別算法的基礎(chǔ)上提出了優(yōu)化和改進(jìn)方案，并在MATL

2、AB軟件平臺上對改進(jìn)后的識別模型進(jìn)行了驗(yàn)證仿真，最后將語音識別技術(shù)與嵌入式技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計(jì)了一個基于SPCE061A單片機(jī)的小型嵌入式語音識別系統(tǒng)。論文的主要研究工作如下。
　　首先，本文對語音識別系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)地介紹和分析，其中包括語音信號時域范圍內(nèi)的短時能量和過零率特性的研究方法、頻域范圍內(nèi)的線性預(yù)測倒譜系數(shù)和Mel頻率倒譜系數(shù)的提取算法。著重研究了雙門限端點(diǎn)檢測算法，提出了對短時能量和過零率求差分的能零差分檢測算

3、法，并對兩種算法進(jìn)行了仿真比較，證明了后者在算法檢測的正確率和效率上都有了一定的改進(jìn)；此外采用 Mel頻率倒譜系數(shù)與其一階差分系數(shù)相結(jié)合的方法完成了語音信號特征參數(shù)的提取工作。
　　其次，在語音識別算法方面，分析比較了動態(tài)時間規(guī)整、隱馬爾可夫模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，其中，重點(diǎn)探討了基于HMM模型的識別算法，研究了它的實(shí)現(xiàn)原理和局限性，并對其實(shí)際應(yīng)用方法進(jìn)行優(yōu)化處理，利用K均值復(fù)合聚類算法進(jìn)行參數(shù)重估、對Viterbi識別算