DSP实现的说话人识别技术研究与应用

"基于DSP的说话人识别系统是利用声纹识别技术，通过数字信号处理器（DSP）实现实时的说话人识别。该系统由TI公司的DSP芯片为核心，结合麦克风采集语音，经过放大、模数转换后输入到DSP。DSP进行语音信号处理，包括模板的训练和匹配，以实现说话人的识别。文中详细阐述了语音信号的采集、预处理、特征参数（如LPCC）的提取、GMM高斯混合模型的应用以及系统软硬件的设计与实现。关键词包括DSP、说话人识别、LPCC和GMM。" 说话人识别技术是一种生物识别技术，它利用每个人的语音特征来进行个体识别。在本文中，作者李春杰探讨了一种基于数字信号处理器（DSP）的说话人识别系统，该系统特别适用于实时应用场景。TI公司的DSP因其高性能而被选为系统核心，确保了语音处理任务的高效执行。 系统工作流程大致如下：首先，通过麦克风收集语音信号，然后经过TLC2272放大器增强信号，接着通过AD50C进行模数转换，将模拟信号转化为数字信号，这些数字信号再通过McBSP缓冲串口输入到DSP。在DSP内部，语音信号被用于训练识别模板，模板数据存储在外部存储器中。一旦模板建立完成，新的语音信号就可以与这些模板进行比较，以实现说话人的识别。 文章深入讨论了语音信号处理的关键步骤，包括语音的采集，预处理（如去除噪声），以及使用线性预测 cepstral系数（LPCC）提取特征参数。这些特征参数对于区分不同说话人的语音至关重要。此外，采用了Gaussian Mixture Model (GMM)来构建语音模板和进行匹配，GMM是一种统计建模方法，能够有效地捕捉语音信号的多样性和不确定性。 在硬件设计方面，文章分析了系统的整体架构，详细描述了部分功能模块的电路设计，并完成了实际硬件的搭建和调试。在软件层面，作者提出了系统软件的架构，阐述了各个功能模块的软件实现策略，并实现了部分关键软件代码。 这篇硕士论文为基于DSP的说话人识别系统提供了一个全面的理论和技术框架，涵盖了从硬件设计到软件实现的各个环节，对于理解语音识别技术和开发类似系统具有很高的参考价值。关键词中的“DSP”强调了数字信号处理在系统中的核心作用，“LPCC”和“GMM”则表明了语音特征提取和模型构建的关键算法。