DSP与HMM结合的语音识别系统设计

"基于DSP和HMM的语音识别系统设计与实现" 本文主要探讨了如何设计并实现一个基于DSP（Digital Signal Processor）的非特定人汉语孤立数字语音识别系统。该系统利用AD50芯片采集模拟语音信号，然后通过DSP芯片进行处理，并采用语音识别算法进行分析，最终识别结果通过LED显示。在这一过程中，硬件驱动程序扮演了关键角色，确保了系统在Texas Instruments（TI）的CCS仿真环境下正常运行。 硬件驱动程序的组成部分包括： 1) CMD文件：CMD文件是链接器配置文件，用于定义目标硬件的存储空间配置。它允许程序员在编写C程序时不必考虑硬件的具体细节，链接器会根据CMD文件自动将数据和程序加载到正确的存储区域。 2) 中断向量表：中断向量表是嵌入式系统中的一个重要部分，它包含了系统中所有可能中断事件的服务程序入口地址，当发生中断时，处理器会跳转到对应的中断服务程序执行。 3) DSP及AD50配置程序：这部分代码负责初始化和配置DSP芯片（如TM320VC5402）以及AD转换器AD50，确保它们能正确地捕获和处理音频信号。 4) Boot Loader程序：Boot Loader是系统启动时运行的第一段代码，它的任务是加载操作系统或应用程序到内存中，为系统的后续运行做好准备。 在软件设计方面，文章详细介绍了以下几个步骤： 1) 语音信号的基本理论：涵盖了语音信号的特性，如频率、幅度和时间变化等。 2) 语音信号预处理：包括端点检测，通常采用VUV（Voice/Unvoiced）算法来确定语音段的起始和结束。 3) 特征提取：使用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作为特征向量，这些特征能够有效地表征语音的特性。 4) 训练与解码问题：采用了隐马尔可夫模型（HMM）进行语音模型的训练和识别。HMM是一种统计建模方法，适合处理序列数据，如语音信号。 本文全面阐述了基于DSP的语音识别系统的设计，包括硬件电路设计（如TM320VC5402 DSP芯片、TLC320AD50语音采集）、存储器扩展、LED显示、JTAG调试电路和电源电路，以及软件设计的关键环节，如特征提取、模型训练和硬件驱动程序的编写。这样的系统对于解决语音识别在军用和民用领域的数据输入问题具有重要意义，特别是在电话网络普及的背景下，对于自动语音识别的需求日益增长。