"嵌入式中等词汇量英语语音识别片上系统 (2005年)" 本文主要探讨了如何在嵌入式系统中构建一个高效且资源占用适中的非特定人、中等词汇量英语语音识别系统。面对当前嵌入式语音识别系统存在的识别性能低下或硬件需求过高的问题,研究者提出了一种在16位定点数据信号处理语音芯片上的解决方案。 该系统的核心是基于连续隐含Markov模型(CDHMM)的两级识别网络。CDHMM是一种广泛用于语音识别的统计建模技术,它能够有效地模拟语音信号的动态变化。在该系统中,两级识别网络的结构旨在提高识别精度,同时减少计算复杂性和存储需求。 为了优化模型,研究者采取了几项关键的技术策略。首先,他们采用了改进的音素体系,这有助于更准确地捕捉语音特征。其次,利用Bayesian信息准则进行模型参数选择,这是一种在统计建模中用于评估模型复杂度和拟合度的方法。通过这种方法,可以挑选出最能代表数据的模型参数,从而提高识别效果。 此外,研究者还结合了决策树和数据驱动的状态聚类方法。这种方法可以更智能地组织和简化状态空间,减少模型的复杂性。最后,通过最小互信息改变准则特征选择算法,筛选出对识别最有贡献的特征,进一步降低了计算负担,同时保持了识别率。 实验结果表明,该系统对包含1235个词的英语短句的识别率达到96.41%,识别速度达到0.46倍实时,这在保证识别性能的同时,显著降低了系统的资源消耗。这一成果对于嵌入式设备,如智能家居控制系统、移动通信设备或车载导航系统等,具有重要的应用价值。 关键词:语音识别;嵌入式;状态共享;模型复杂度选择 中图分类号:TN912.3 文献标识码:A 文章编号:1000-0054(2005)10-1393-04 这项工作不仅展示了如何在有限的硬件资源下实现高效的语音识别,而且为嵌入式系统中的语音处理提供了新的设计思路和技术手段。通过这些技术的综合应用,未来有可能开发出更加先进、资源效率更高的语音识别系统,推动嵌入式领域的发展。
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