基于DSP的語音信號識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、語音識別是一種最為理想的人機(jī)通信方式，隨著計算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，語音識別技術(shù)已經(jīng)逐漸應(yīng)用于控制、通信、消費等行業(yè)。語音識別既是理論問題，也是一個工程化問題。它綜合多學(xué)科的理論成果，如聲學(xué)、語音學(xué)、語言學(xué)、生理學(xué)、數(shù)字信號處理、信息工程、計算機(jī)科學(xué)、模式識別、人工智能等。語音識別技術(shù)發(fā)展到今天，已經(jīng)可以滿足通常的應(yīng)用。但是語音識別系統(tǒng)在商品化的進(jìn)程中還存在諸如識別速度（實時性）、系統(tǒng)的魯棒性以及更高的識別率等具體問題。如何提高語音識別系統(tǒng)這些

2、性能，使系統(tǒng)更快、更穩(wěn)定的工作是目前研究的重點。
　　 怎樣讓語音識別推向更廣泛的實用領(lǐng)域是目前語音識別技術(shù)研究的熱點。本文就是在這種情況下對非特定人孤立詞語音識別系統(tǒng)做了一些探討。
　　 論文中首先介紹了研究課題的背景和意義。著重從語音識別技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)狀和目前語音識別技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)兩個方面進(jìn)行了敘述。從而說明了此課題的研究方向。
　　 其次，論文介紹了孤立詞語音識別系統(tǒng)的基本理論，分析了孤立詞語音識別的基本工作

3、過程。接著介紹了常用的特征參數(shù)，孤立詞識別算法。并對其進(jìn)行比較分析，然后根據(jù)本系統(tǒng)的特點選用了以（美爾頻率倒譜）MFCC 為特征參數(shù)，采用經(jīng)典的動態(tài)時間規(guī)整（DTW）識別算法進(jìn)行模板匹配，以提高識別率。提出了去噪聲的短時能量端點檢測方法，并用MATLAB7.1 進(jìn)行了仿真。
　　 硬件設(shè)計方面，在介紹TI公司的TMS320C6713 DSP 芯片的基礎(chǔ)上，闡述了以TMS320C6713 DSP 為處理中心的孤立詞語音識別系統(tǒng)的構(gòu)

4、成，給出了各部分的具體硬件設(shè)計。硬件系統(tǒng)主要由四個大模塊組成：DSP 模塊、語音采集與處理模塊、外擴(kuò)存儲器模塊（SDRAM、FLASH ROM和SD 卡）、電源模塊和單片機(jī)控制模塊。
　　 軟件設(shè)計方面，針對孤立詞識別的特點，論述了系統(tǒng)軟件的設(shè)計過程。軟件設(shè)計主要包括以下幾個方面:語音信號的預(yù)處理、端點檢測、特征提取、建立語音模板庫、模式匹配等。在軟件設(shè)計過程中還給出了語音識別各部分的流程圖，并對各部分用MATLAB7.1 進(jìn)行