基于TMS320VC5402的DSP语音识别系统硬件与软件设计

在本篇硕士学位论文中，作者项勇探讨了基于DSP（数字信号处理器）和HMM（隐马尔可夫模型）的非特定人汉语孤立数字语音识别系统的详细设计与实现。该系统针对当前数字化社会的需求，利用语音识别技术解决数据录入问题，特别是在军事和民用领域中具有广泛应用潜力。 论文首先概述了语音信号的基本理论，包括语音信号预处理、特征提取等关键步骤，以及声学模型的基础介绍。这些步骤对于理解语音信号的本质及其如何转化为机器可处理的形式至关重要。 在硬件电路设计方面，文章聚焦于使用TMS320VC5402 DSP芯片作为核心平台。这款C54X系列的16位定点DSP，以其先进的多总线结构（包括程序总线和三条数据总线）、40位桶形移位器和40位累加器等特性，支持高效的信号处理。电路设计包括存储器扩展模块，用于扩大存储容量；LED显示用于结果输出，直观呈现识别结果；JTAG电路则用于调试和配置；此外，电源电路确保了系统的稳定运行。 论文的核心内容是硬件与软件的集成，特别是采用VU算法进行端点检测，以确定语音信号的开始和结束点。特征向量选择12阶LPCC（线性预测编码系数）、12点一阶差分倒谱系数和12点一阶差分能量系数，这些参数的选择有助于提高识别精度。在声学模型训练阶段，采用了HMM模型，这是一种统计建模方法，能够有效地捕捉语音的序列模式。 最后，论文详细讨论了针对TMS320VC5402的驱动程序设计，这是实现硬件与软件交互的关键环节，确保了整个系统功能的正常运行。 这项研究结合了最新的DSP技术和成熟的语音识别算法，旨在构建一个高效、准确的数字语音识别系统，具有很高的实用价值，尤其是在电话语音应用、数据录入自动化等领域。