DSP和HMM在汉语数字语音识别中的应用

"基于DSP和HMM的语音识别系统设计与实现" 本文主要探讨了语音识别技术，特别是针对中文数字的语音识别系统。作者项勇在硕士论文中详细阐述了一个基于DSP（Digital Signal Processor）的非特定人汉语孤立数字语音识别系统的设计与实现。该系统利用AD50芯片采集模拟语音信号，然后在TI的TM320VC5402 DSP芯片上进行信号处理和识别，结果通过LED输出。 语音识别的核心技术包括以下几个方面： 1. 基本理论：语音信号由声波形式转换为数字信号，涉及语音信号的预处理，包括降噪、滤波等步骤，以提升信号质量。 2. 特征提取：为了识别语音，需要从预处理后的信号中提取关键特征。论文中提到的特征向量是12阶LPCC（Linear Predictive Cepstral Coefficients）系数、12点一阶差分倒谱系数和12点一阶差分能量系数，这些特征能够反映语音的独特性质。 3. 训练问题：系统采用HMM（Hidden Markov Model）作为声学模型，HMM是一种概率模型，广泛用于语音识别中，它能捕捉语音序列的时间动态特性。 4. 解码问题：在识别阶段，HMM被用来根据提取的特征向量计算出最可能的语音单元序列，即识别出的数字。 5. 硬件设计：系统硬件基于TM320VC5402 DSP构建，包括语音信号采集（TLC320AD50）、存储器扩展模块、LED显示、JTAG电路以及电源电路。 6. 软件设计：软件部分包含了VUV（Voice/Unvoiced）算法的端点检测，用于确定语音段的起始和结束，提高识别准确率。同时，HMM模型用于训练和识别，确保系统的有效运行。 尽管语音识别技术已经在某些特定应用中取得显著进展，但仍然存在若干挑战，如方言和口音的影响、背景噪音的干扰以及连续语音的处理。尤其对于中文，其复杂的方言结构和连续语音的特点增加了识别难度。例如，汉语中纯元音的连续发音比英语更常见，这需要识别系统具有更高的适应性和解析能力。 语音识别是一个多学科交叉的技术，融合了信号处理、模式识别、概率统计和人工智能等多个领域的知识。通过不断的研究和优化，如文中所述的基于DSP的系统，语音识别技术有望在更多场景中得到广泛应用，为用户带来更为便捷的交互体验。