嵌入式孤立字語音識別研究.pdf

1、語音識別和嵌入式是當(dāng)今熱點(diǎn)，其產(chǎn)品應(yīng)用前景十分廣闊，將語音識別應(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音識別，主要研究設(shè)計(jì)語音識別算法：動態(tài)時間規(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)動并對其進(jìn)行了測試。
　　 本文在語音識別算法方面，首先建立了語音識別系統(tǒng)的發(fā)聲模型，然后對語音進(jìn)行預(yù)處理，即對數(shù)字信號預(yù)加重、分幀和加窗，接著對語音信號提取特征參數(shù)，提取特

2、征參數(shù)的方法采用線性預(yù)測倒譜系數(shù)法和美爾倒譜系數(shù)法，再接下來是要對提取出來的特征矢量進(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)了動態(tài)時間規(guī)整DTW(Dynamic Time Warping)識別算法和隱馬爾科夫HMM(Hidden Markov Model)識別算法。DTW 主要是通過尋找動態(tài)時間規(guī)整函數(shù)來使輸入模塊與參考模塊之間的誤差達(dá)到最小，從而得出語音識別的相似誤差。隱馬爾科夫HMM 識別算法主要是解決求觀察值概率的問題、求最佳

3、狀態(tài)序列的問題和在什么情況下觀察值概率最大的問題。基于以上兩個模型基礎(chǔ)，本文設(shè)計(jì)了matlab 語音識別代碼，得到了期望識別結(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/dev/dsp和/dev/mixer，它們分別對應(yīng)著音頻驅(qū)動的兩個部分，一個是主要用來錄音播音的，另一個是用來對聲音的大