DSP芯片TMS320VC5509在语音识别系统中的应用

"基于DSP的语音识别系统设计与实现，主要使用TMS320VC5509 DSP芯片，采用低功耗设计，利用线性预测倒谱参数作为特征，结合动态时间归整(DTW)算法进行语音识别，尤其适用于小词汇量的孤立词识别。系统具有高识别率和低资源消耗的特性。" 本文介绍了一个基于数字信号处理器（DSP）的语音识别系统，旨在解决传统PC机上系统存在的高成本、高功耗和体积大的问题。系统的核心是使用Texas Instruments的TMS320VC5509低功耗DSP芯片，该芯片适用于构建高效能、低能耗的语音识别解决方案。 在硬件设计部分，系统主要包括语音采集与输出模块、语音处理DSP模块、存储器模块（FLASH和SRAM）、时序逻辑控制CPLD模块、JTAG接口模块以及电源模块。其中，语音采集与输出模块使用TLV320AIC23B Codec芯片，它具有高性能音频处理能力，支持可编程增益和多种采样频率，便于实现高质量的语音输入和输出。 在软件层面，文章重点探讨了语音信号的特征提取和编码。特征参数选择了线性预测倒谱参数（Linear Predictive Cepstral Coefficients, LPCC），这是一种常见的语音特征表示方法，能有效捕捉语音的频谱特性。接着，文中提到了动态时间归整（Dynamic Time Warping, DTW）作为识别模型，DTW是一种对两个序列进行配对的算法，特别适合处理不同速度的语音信号，使得非同步的语音样本可以进行比较和匹配，从而实现语音识别。 尽管本文没有采用基于隐马尔可夫模型（HMM）的识别方法，因为HMM通常需要大量训练数据和计算资源，更适合PC平台，但DTW算法在小词汇量和特定人或非特定人的情况下仍然能获得高识别率。据文中所述，在特定人小词汇量条件下，系统的正确识别率可以超过98%，而在非特定人情况下，这一比例也能达到93%以上。 这个基于DSP的语音识别系统设计巧妙地平衡了性能和资源需求，为实际应用提供了经济高效的解决方案，特别是在需要便携式或嵌入式语音识别的场景下，例如智能家居、车载导航系统或辅助沟通设备等。