基于DSP的HMM语音识别系统设计与实现

"这篇硕士论文主要探讨了基于DSP（Digital Signal Processor）的非特定人孤立数字语音识别系统的设计与实现，使用TMS320VC5402 DSP芯片作为核心处理器，配合AD50芯片进行语音信号采集，并采用HMM（隐马尔可夫模型）进行语音识别。论文中详细阐述了语音识别的基本理论、硬件电路设计和软件实现过程，包括端点检测、特征提取、模型训练与识别等关键步骤。" 在当前的数字信息化时代，语音识别技术已经成为重要的研究领域，广泛应用于各种场景，如电话服务、远程认证和数据录入等。该篇论文由武汉科技大学的项勇撰写，导师为吴谨，详细介绍了设计一个基于DSP的孤立数字语音识别系统的过程。 语音识别系统通常包含四个主要部分：语音信号预处理、特征提取、模型训练和解码。预处理包括噪声消除、端点检测等，以去除不必要的静音和环境噪音。特征提取是将语音信号转化为可供模型使用的参数，例如本文中使用了12阶LPCC（线性预测倒谱系数）、12点一阶差分倒谱系数和12点一阶差分能量系数。模型训练涉及选择合适的声学模型，HMM在语音识别中被广泛应用，因为它能有效地表示连续语音的时间序列特性。解码阶段则是根据训练好的模型对输入信号进行识别。 在硬件设计方面，系统选择了TMS320VC5402 DSP芯片，这是一款高性能的数字信号处理器，适合处理实时的信号处理任务。配合TLC320AD50C用于语音信号的采集，同时设计了内存扩展模块、LED显示、JTAG调试电路和电源电路，构建了一个完整的硬件平台。 软件设计中，VUS算法被用于端点检测，确定语音信号的起始和结束点。特征向量的选取直接影响识别准确性，12阶LPCC、12点一阶差分倒谱系数和12点一阶差分能量系数的选择是为了综合考虑语音的多种特性。HMM模型则负责训练和识别过程，通过学习和匹配这些特征向量来实现数字的识别。 该论文深入研究了基于DSP的语音识别系统，提供了硬件设计和软件实现的详细方案，对于理解语音识别系统的工作原理和实际设计具有很高的参考价值。此外，通过TMS320VC5402的使用，展示了如何在有限的硬件资源下实现高效、准确的语音识别，这对于移动设备和嵌入式系统的应用具有重要意义。