嵌入式语音识别系统挑战与实现——基于FPGA的探索

"这篇硕士学位论文探讨了嵌入式非特定人孤立词语音识别系统的设计与实现，由赵淳撰写，专业为软件工程，指导教师为黄樟钦和龚卫中。该研究来源于‘十五’‘211工程’重点学科建设项目和北京市教委基金。论文关注的是在FPGA平台上构建面向非特定人的低成本、小词汇量孤立词语音识别控制系统，旨在实现自然的人机对话。" 在【标题】"语音识别技术的问题及困难-imx267llr-c_data_sheet"中，主要讨论了语音识别技术面临的挑战： 1. 抗噪鲁棒性问题：语音识别系统在复杂环境中的适应性不足，通常在特定环境下建立的模板只能在类似环境下实现高识别率，但在实际的嘈杂环境中，识别性能会下降。 2. 语音库的建立：构建语音识别系统需要庞大的语音库支持，考虑到全球的语言和方言多样性，建立覆盖所有用户的语音库是一项艰巨任务。 3. 语音的模糊性：说话者的发音差异可能导致相似的词语在听感上难以区分，增加了识别难度。 4. 语义识别问题：期望语音识别系统能理解和识别同义词、连词和省略词，但这需要将语言学和心理学的知识量化并纳入模型，目前仍需进一步研究。 5. 系统商品化：从实验系统到商品化的转化过程中，需要解决识别速度、误识率以及关键词检测等技术细节问题。 在【描述】中，提到了赵淳的硕士学位论文，其研究内容包括： 1. 嵌入式平台上的语音识别系统构成：研究了如何在有限的资源下构建有效的语音识别系统，特别是在FPGA架构上的实现。 2. 前端处理：探索了语音识别系统在信号预处理方面的策略，如降噪和特征提取，以提高识别准确性。 3. 识别与拒识研究：分析了如何提高识别正确率和降低误识率，这是系统性能的关键指标。 4. 辅助软件研究：设计了易用的语音识别系统辅助工具，以增强用户体验和系统实用性。 【标签】"Xilinx"表明了研究中可能采用了Xilinx公司的FPGA技术，这种技术在嵌入式系统中用于实现高效的实时信号处理，提供了比传统MCU和DSP更高的性价比。 语音识别技术的发展面临诸多挑战，包括噪声环境下的识别、语音库的构建、语音模糊性、语义理解和系统商品化。赵淳的硕士研究聚焦于在FPGA平台上设计和实现非特定人的孤立词语音识别系统，以解决这些问题并推进语音识别技术的实用化进程。