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基于DSP的孤立词语音识别系统的研究与实现

作　者: 陈卫强
导　师: 俞子荣; 孙成立
学　校: 南昌航空大学
专　业: 控制工程
关键词: 语音识别 DSP芯片 嵌入式系统 隐马尔科夫模型
分类号: TN912.34
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


本文基于TMS320VC5502芯片设计了一个非特定人嵌入式语音识别系统。该系统采用乒乓式数据处理方式，能够保证语音信号的采集和语音信号的识别实时进行；采用了在线端点检测算法，可以有效检测出音频流中的说话语音；声学模型采用隐马尔科夫模型技术，可以克服传统DTW方法的缺陷，有效提高系统的识别精度。本文实现的语音识别系统主要由DSP硬件设备和相应的软件算法组成。采用TI公司的高速DSP芯片TMS320VC5502作为系统的硬件平台，通过麦克风实现语音信号的输入，然后由TLV320AIC23B音频编解码芯片采集处理，并由DMA管理器负责将语音信号传送至数据存储区。通过端点检测和特征提取，将语音信号转换为MFCC特征系数，最后由Viterbi算法得到最终的识别结果。该系统主要由语音信号的预处理、端点检测、特征参数提取、相似性度量等组成。本设计采用基于能量变化的方法进行端点检测，相比传统基于能量和过零率阈值的方法，可以提高检测的鲁棒性，降低由于噪声干扰引起的检测下降风险。采用声韵母隐马尔科夫模型作为识别模型，具有很好的可扩展性和识别性能。语音是人类交流的主要手段。嵌入式系统是语音识别技术重要的应用领域，它将原本需要手工操作的工作，通过语音交互可以方便地完成。本文设计的DSP嵌入式系统可以广泛应用于手持设备的命令控制，具有重要的应用价值和参考价值。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-9
第1章 绪论  9-12
  1.1 语音识别国内外的发展状况  9-10
  1.2 语音识别系统的主要技术难点  10
  1.3 课题主要研究内容  10-11
  1.4 论文的组织结构  11-12
第2章 语音识别的相关技术  12-17
  2.1 语音识别系统的分类  12
  2.2 语音识别的结构  12-13
  2.3 语音信号生成的数学模型  13-17
    2.3.1 激励模型  14
    2.3.2 声道模型  14-15
    2.3.3 辐射模型  15
    2.3.4 语音信号数学模型  15-17
第3章 语音识别的基本原理  17-37
  3.1 语音信号预处理  17-21
    3.1.1 语音信号滤波、数字化  17-18
    3.1.2 语音信号的预加重  18
    3.1.3 分帧加窗处理  18-21
  3.2 端点检测算法  21-24
  3.3 语音信号的特征提取  24-29
    3.3.1 语音信号的时域分析  24-26
    3.3.2 语音信号的频域分析  26-29
  3.4 语音识别的模型建立  29
    3.4.1 模板匹配模型  29
    3.4.2 随机模型（又称参数模型）  29
  3.5 隐马尔科夫模型的定义  29-37
    3.5.1 HMM的定义  30-31
    3.5.2 HMM中的三个基本问题及其解决方案  31-36
    3.5.3 HMM的类型  36-37
第四章 非特定人孤立词语音识别系统  37-47
  4.1 系统结构  37-38
  4.2 声学模型训练  38-41
    4.2.1 声学单元选取  38-40
    4.2.2 声韵母声学单元训练方法  40-41
  4.3 词典编辑和模型构建  41-42
    4.3.1 词典编辑  41
    4.3.2 标注  41-42
    4.3.3 词模型的动态生成  42
  4.4 语音信号处理及识别  42-47
    4.4.1 在线端点检测  42-46
    4.4.2 语音识别  46-47
第五章 孤立词识别系统的DSP实现  47-64
  5.1 硬件平台介绍  47-50
    5.1.1 TMS320VC5502特点  47-48
    5.1.2 TLV320AIC23B特点  48-49
    5.1.3 Flash介绍  49-50
    5.1.4 DARAM介绍  50
  5.2 硬件接口设计  50-54
    5.2.1 TLV320AIC23B接口格式设置  51-53
    5.2.2 DMA寄存器设置  53-54
  5.3 软件平台介绍  54-55
  5.4 软件实现  55-64
    5.4.1 初始化模块  56
    5.4.2 数据采集模块  56-57
    5.4.3 数据处理模块  57-61
    5.4.4 模型识别模块  61-64
第六章 总结与展望  64-65
  6.1 总结  64
  6.2 展望  64-65
参考文献  65-68
发表论文情况说明  68-69
致谢  69-70

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 电声技术和语音信号处理 > 语音信号处理 > 语音识别与设备
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