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文檔簡介
1、音頻識別是一門涉及面很廣的交叉學科，是人機最自然，最簡潔的交流方式。人們通常使用的技術有動態(tài)規(guī)整技術(DTW)，隱馬爾科夫模型(HMM)，矢量量化(VQ)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)等。
本文研究的是一種基于DM6446的音頻信號的識別系統(tǒng)。首先分析了音頻處理技術的一般常用的基礎理論和音頻識別技術的基本原理，然后分析研究了音頻識別的三種常用的算法，包括隱馬爾科夫模型(HMM)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)和矢量量化(VQ)的方法。這
2、三種方法分別都有各自的特點，鑒于本文是小詞匯量的音頻識別，所以經(jīng)過比較，本系統(tǒng)采用了矢量量化(VQ)的方法作為模式匹配的算法。矢量量化(VQ)是音頻識別中廣泛采用的數(shù)據(jù)壓縮和編碼的方法，在實現(xiàn)孤立詞識別系統(tǒng)時能簡單快速，有效地實現(xiàn)音頻命令的實時識別。通過在MATLAB上的系統(tǒng)仿真，達到了較高的識別率，說明了此系統(tǒng)的可靠性。
為了檢測系統(tǒng)的實時性，本文第四章研究了如何將矢量量化(VQ)的算法移植到DSP硬件平臺上進而實現(xiàn)音頻
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