語音識別算法研究及DSP實現(xiàn).pdf

1、人和人之間用于信息交換的工具有很多種，而其中最直接、最方便的就是語音。語音識別技術(shù)(Speech Recognition)是把包含在語音中的有用信息轉(zhuǎn)化成為機(jī)器語言。近些年來，在許多高科技領(lǐng)域中，語音識別技術(shù)的研究正盛，其實際應(yīng)用也已遍布于工業(yè)控制、移動通信領(lǐng)域以及消費類產(chǎn)品中。正是在這種背景下，本文研究了語音識別的技術(shù)和算法，對比分析了目前識別算法中較為主流的動態(tài)時間規(guī)劃(Dynamic Time Warping，DTW)算法和隱馬爾

2、科夫模型(Hidden MarkovModels，HMM)算法，對傳統(tǒng)的DTW算法提出了改進(jìn)措施來減小算量，給出了所有算法的Matlab仿真，最后設(shè)計了以DTW算法為識別算法、以DSP芯片為中央處理單元的小詞匯量、孤立詞語音識別系統(tǒng)。
　　本文首先介紹了課題的研究背景和意義，回顧了語音識別技術(shù)在國內(nèi)外的發(fā)展歷史，并對研究現(xiàn)狀和目前的難點及問題作了介紹和分析。在此基礎(chǔ)上，展開課題的研究。其次介紹了語音識別的理論知識，包括基本理論、識

3、別的工作流程，包括語音信號的預(yù)處理、端點檢測、特征提取、模板訓(xùn)練和識別等環(huán)節(jié)。其中，在特征參數(shù)方面，通過分析比較幾種常用的特征參數(shù)，最終采用美爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)作為系統(tǒng)的特征參數(shù);在識別算法方面，研究比較了DTW算法和HMM算法，并對傳統(tǒng)DTW算法中運算量較大的缺點提出改進(jìn)措施。用Matlab7.0對系統(tǒng)所用所有環(huán)節(jié)的算法實施了仿真，驗證了算法的正確性。設(shè)計仿真實驗，對比了DTW算法和HMM算法的優(yōu)缺點，綜合考慮系統(tǒng)需求和對算法

4、的適應(yīng)性，選擇DTW算法作為系統(tǒng)的識別算法。硬件方面，構(gòu)建了以TI公司的TMS320VC5509A DSP為中央處理單元的孤立詞語音識別系統(tǒng)，設(shè)計出了各個模塊的電路，包括音頻采集模塊、CPLD邏輯控制模塊、電源模塊、外部存儲器模塊、JTAG調(diào)試模塊以及時鐘和復(fù)位電路等。軟件方面，根據(jù)系統(tǒng)需求，設(shè)計了系統(tǒng)軟件，給出了系統(tǒng)硬件模塊初始化流程以及主要的識別算法的流程，并附上了相應(yīng)的流程圖。最后對系統(tǒng)性能進(jìn)行測試并得出實驗結(jié)果。通過分析實驗結(jié)果