ARM嵌入式孤立词语音识别系统设计与实现：基于Linux与Mel+DTW算法

本文主要探讨的是基于ARM嵌入式孤立词语音识别系统的研发与实现，由中南大学硕士研究生蒋子云撰写，专业领域为信号与信息处理，指导教师为覃爱娜。论文的核心关注点在于将先进的语音识别技术与ARM嵌入式平台紧密结合，以适应后PC年代对小型化、便携式语音产品的需求。 在当前的语音识别技术中，有两个主要的应用方向：一是大词汇量连续语音识别，适用于计算机听写机和语音查询服务系统，这类系统通常在桌面计算机环境中运行；二是针对移动和便携设备的小型化语音产品，如智能音箱或手机助手，这些系统往往依赖专用的硬件平台来实现高效性能。作者强调了在嵌入式系统环境下，语音识别技术如何朝着智能化和交互性更强的方向发展。 论文详细介绍了嵌入式系统的研究，特别是选择了嵌入式Linux操作系统，因为其轻量级和灵活性适合于资源受限的硬件环境。作者还深入研究了语音识别的关键技术，包括Mel倒谱参数提取算法，这是一种常用的语音特征提取方法，用于从音频信号中提取语音模式；DTW（动态时间 warping）作为模式匹配方法，用于在输入语音与预定义模板之间寻找最短路径，实现语音识别。针对ARM嵌入式平台的特点，进行了算法的优化设计，确保了系统的性能和效率。 此外，论文还涉及了Qt跨平台编程语言的应用，用于编写控制程序并将其移植到目标板上，实现了完整的嵌入式语音识别系统。作者强调了系统的人机交互设计，通过增加控制界面，提高了用户体验和系统的实用性。 总结起来，这篇硕士论文不仅涵盖了ARM嵌入式语音识别技术的基础理论，还展示了其实现过程中的关键步骤和优化策略，以及系统在实际应用中的性能评估。该研究对于推动嵌入式语音识别技术的发展，特别是在便携式设备上的应用具有重要意义。关键词包括语音识别、嵌入式系统、目标平台、特征参数提取和模式匹配等核心概念。