嵌入式语音识别：DTW算法与区域限制优化

"DTW算法计算区域限制-imx267llr-c_data_sheet" 这篇文档主要探讨了非特定人孤立词语音识别中的一个重要算法——动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）。DTW是一种在序列数据比对中广泛使用的算法，特别是在语音识别领域，因为它允许两个序列在长度上不匹配的情况下进行匹配。该算法的核心在于计算两个序列之间的累积距离，以找到最佳的对齐路径。 在描述中提到的公式(2-18)展示了数据点(L, R)的累积距离计算方法，而公式(2-19)则展示了在特定约束路径下的整体加权累积距离的计算方式。这个约束路径是一种三角形路径，通过比较三个相邻的步骤来确定当前步的最小累积距离。在计算过程中，为减少计算量和存储需求，可以采用全局路径斜率约束，仅计算斜率为1/2、2以及它们与序列长度(M和N)关系的线段所围成的平行四边形内部的点。 文档指出，常规的DTW算法虽然直观，但会占用大量存储空间和计算资源。实验表明，许多矩阵中的点在实际计算过程中并不需要达到。因此，提出了将计算区域限制在斜率为1/2到2的平行四边形区域内，如图2-4所示。这有助于进一步优化计算效率和存储需求。 文档还提及了北京工业大学的一篇硕士学位论文，该论文涉及嵌入式非特定人孤立词语音识别系统的设计与实现，使用FPGA（Field-Programmable Gate Array）作为实现平台。论文指出，FPGA相对于传统的MCU（Microcontroller Unit）和DSP（Digital Signal Processor）在实时数字信号处理上有更高的性价比，适用于嵌入式语音识别系统。该研究关注的是低成本、小词汇量、面向非特定人的语音识别控制系统，包括整体结构设计、算法优化、软硬件划分以及辅助软件的易用性。 关键词包括：语音识别、动态时间规整、嵌入式和非特定人。该研究不仅有理论意义，也为基于FPGA的低成本语音控制系统提供了实践基础。