DSP驱动的语音识别系统设计与LPC-DTW算法应用

本文主要探讨了基于数字信号处理器(DSP)的语音识别技术的研究与实现，针对语言作为人与人之间最自然的通信方式，尤其是在机器人智能化领域，语音控制的重要性不言而喻。作者首先概述了语音信号的基本分析和处理原理，这是语音识别技术的基础。 文章详细介绍了DSP的特点，以TI公司的TMS320VC5402为例，这是一种在语音控制系统中常用的处理器。作者对以该芯片为核心构建的硬件系统进行了深入研究，包括系统架构的构建、工作流程的分析，以及如何通过A/D转换器(TLC320AD50C)采集语音信号，通过TMS320VC5402进行信号处理，包括训练和识别，进而实现与机器人的交互，并利用单片机控制LCD显示识别结果。整个系统的逻辑接口部分由逻辑接口芯片CPLD负责实现。 针对汉语语音的特性，本文借鉴了现有的算法进行软件系统设计，重点讲述了预处理、端点检测、特征提取和模式匹配等步骤。特征提取部分采用线性预测分析方法，由于系统目标是设计一个针对特定人且词汇量较小的语音控制系统，动态时间规整(DTW)算法被选为关键的识别技术，因为DTW能够有效地处理语音信号的时变性和变长特性，确保了系统性能的稳定和高效。 关键词：“语音识别”、“线性预测(LPC)”、“动态时间规整(DTW)”、“数字信号处理器(DSP)”突出了文章的核心技术要点。本文不仅提供了基于DSP的语音识别系统的技术实现路径，还展示了在特定应用环境下的优化策略，对于语音识别技术的实际应用和研究具有较高的参考价值。