基于DSP的非特定人数字语音识别系统设计

"4短时平均过零率-ieee std 1149.6-2015 - 语音识别论文 - 武汉科技大学 - 基于DSP和HMM的语音识别系统设计与实现" 在语音识别领域，短时分析技术是关键的预处理步骤，用于提取语音信号的特征，以便进行后续的识别处理。这里，我们重点关注两个概念：短时能量和短时平均过零率，它们常被用于端点检测，以确定语音信号的开始和结束。 4.1.3 短时能量和短时平均幅度 短时能量是指在一段短时间内（通常通过滑动窗函数来定义）语音信号的功率。这个特性在端点检测中非常有用，因为清音和浊音的能量差异显著。短时能量通过计算信号在窗口内的平方和得到，公式为E=∑[s(n)W(n)]^2，其中s(n)是语音信号，W(n)是窗函数。然而，由于平方运算会使低能量信号变得模糊，实际操作中常常使用短时平均幅度作为替代，它仅计算信号的绝对值之和，公式为A=∑|s(m)|W(n-m)，同样适用于端点检测。 4.1.4 短时平均过零率 短时平均过零率是另一种端点检测方法，它衡量的是在特定时间间隔内信号穿越零线的次数，即信号相邻采样值符号变化的次数。过零率高通常对应着语音活动，因为它反映了语音信号的动态特性。其定义为Z = ∑sgn(s(n))sgn(s(n-1))，其中sgn表示符号函数。过零率计算简单且能够有效捕捉语音的瞬态变化，因此在识别语音的起始和结束点时非常有用。 在硕士论文《基于DSP和HMM的语音识别系统设计与实现》中，作者项勇利用Texas Instruments的TM320VC5402 DSP芯片构建了一个非特定人汉语孤立数字语音识别系统。系统通过AD50芯片采集模拟语音信号，然后利用语音识别算法处理这些信号，最终通过LED输出识别结果。在软件设计部分，系统采用了VUV（Voice/Unvoiced）算法进行端点检测，以提高识别准确性。特征向量选取了12阶LPCC（线性预测倒谱系数）、12点一阶差分倒谱系数和12点一阶差分能量系数，这些都是常用的语音特征参数。识别过程则利用了HMM（隐马尔可夫模型），这是一种有效的建模工具，能够模拟语音生成过程并进行识别。 关键词包括：语音识别、LPCC、隐马尔可夫模型以及TM320VC5402 DSP芯片，这些都是构建和优化语音识别系统的核心元素。这项工作对于理解和实施基于硬件的语音识别系统具有重要的参考价值。