嵌入式孤立字語(yǔ)音識(shí)別研究.pdf

1、語(yǔ)音識(shí)別和嵌入式是當(dāng)今熱點(diǎn)，其產(chǎn)品應(yīng)用前景十分廣闊，將語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用到嵌入式系統(tǒng)中，更是能夠發(fā)揮兩者的優(yōu)點(diǎn)。本文主要研究嵌入式孤立字語(yǔ)音識(shí)別，主要研究設(shè)計(jì)語(yǔ)音識(shí)別算法：動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法DTW和隱馬爾科夫算法HMM，然后編寫了基于linux和arm 芯片的音頻驅(qū)動(dòng)并對(duì)其進(jìn)行了測(cè)試。
　　 本文在語(yǔ)音識(shí)別算法方面，首先建立了語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)聲模型，然后對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行預(yù)處理，即對(duì)數(shù)字信號(hào)預(yù)加重、分幀和加窗，接著對(duì)語(yǔ)音信號(hào)提取特征參數(shù)，提取特

2、征參數(shù)的方法采用線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)法和美爾倒譜系數(shù)法，再接下來(lái)是要對(duì)提取出來(lái)的特征矢量進(jìn)行矢量量化，從而壓縮數(shù)據(jù)。最后重點(diǎn)分析設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整DTW(Dynamic Time Warping)識(shí)別算法和隱馬爾科夫HMM(Hidden Markov Model)識(shí)別算法。DTW 主要是通過(guò)尋找動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整函數(shù)來(lái)使輸入模塊與參考模塊之間的誤差達(dá)到最小，從而得出語(yǔ)音識(shí)別的相似誤差。隱馬爾科夫HMM 識(shí)別算法主要是解決求觀察值概率的問(wèn)題、求最佳

3、狀態(tài)序列的問(wèn)題和在什么情況下觀察值概率最大的問(wèn)題?；谝陨蟽蓚€(gè)模型基礎(chǔ)，本文設(shè)計(jì)了matlab 語(yǔ)音識(shí)別代碼，得到了期望識(shí)別結(jié)果。
　　 在嵌入式方面，本文采用的操作系統(tǒng)為linux系統(tǒng)，硬件平臺(tái)使用友善之臂的mini2440開發(fā)板，主要使用了開發(fā)板上聲卡資源和LED 資源，以及調(diào)試所用的串口。編寫了音頻驅(qū)動(dòng)/dev/dsp和/dev/mixer，它們分別對(duì)應(yīng)著音頻驅(qū)動(dòng)的兩個(gè)部分，一個(gè)是主要用來(lái)錄音播音的，另一個(gè)是用來(lái)對(duì)聲音的大