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文檔簡介
1、語音信號是人類交流傳遞信息的主要途徑，讓機器聽懂人類的語言是人類的夢想。語音識別就是一門讓機器通過讀入語音信號并將其轉換為文本或命令的技術。經過多年的發(fā)展，語音識別已經有了長足的發(fā)展，并顯示出巨大的應用潛能。
語音識別的模板匹配方法有：動態(tài)時間規(guī)整算法(DTW)、隱馬爾可夫模型(HMM)和人工神經網絡。DTW算法適合小詞匯量的特定人孤立字詞識別，在進行非特定人識別時的性能不太令人滿意，且識別過程運算量較大；HMM則適合較大
2、詞匯量的非特定人連續(xù)語音識別；而人工神經網絡則太過復雜。由于本文是中等詞匯量的連續(xù)語音識別，所以采用HMM模板匹配方法。
嵌入式語音識別的應用受到日益廣泛的關注，它的應用形式和應用領域不斷的擴展。嵌入式技術的蓬勃發(fā)展為嵌入式語音識別應用帶來了廣大的市場需求，所以基于嵌入式的語音識別研究更有價值。本文對語音識別系統的相關理論進行了介紹，主要有語音預處理、端點檢測、特征參數提取、模板匹配等。具體研究了MFCC特征參數提取的相關
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