DSP与HMM实现的语音识别系统：LPC倒谱系数在数字语音识别中的应用

"LPC倒谱系数计算原理及在语音识别中的应用" 在语音识别领域，LPC（线性预测编码）倒谱系数是一种常用的特征提取方法。LPC倒谱系数计算原理图通常用于阐述这一技术的工作流程。该图揭示了倒谱分析的核心思想，即将频域中的相乘操作转换为相加操作，便于分别研究激励信号和系统特性。 线性预测分析建立的声道模型是一个全极点模型，其传递函数可以用以下公式表示： \[ H(z) = \frac{1}{1 - \sum_{k=1}^{P} a_k z^{-k}} \] 其中，\( P \) 是LPC线性预测器的阶数，\( a_k \) 是预测系数。声道模型的冲激响应 \( h(n) \) 可由以下无限级数表示： \[ h(n) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} h(n) z^{-n} \] 要获取冲激响应 \( h(n) \) 的复倒谱 \( H(z) \)，根据复倒谱的定义，我们有： \[ H(z) = \log|H(z)| + j \angle H(z) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} h(n) z^{-n} \] 通过对传递函数 \( H(z) \) 的Z变换求导，我们可以得到LPC倒谱系数的计算公式： \[ a_n = \frac{1}{P} \sum_{k=1}^{P} a_k n (z^{-n}) \] 这个过程涉及到对Z变换的偏导数计算，从而分离出影响语音特征的关键参数。 在语音识别系统设计中，如武汉科技大学项勇的硕士学位论文中所述，基于DSP（数字信号处理器）的系统常常被用来实现这些计算。论文介绍了一个利用TMMS320VC5402 DSP芯片设计的非特定人汉语孤立数字语音识别系统。在这个系统中，AD50芯片用于采集模拟语音信号，然后通过预处理、特征提取、训练和解码等步骤进行处理。 特征提取部分，论文特别提到了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。这些系数是识别数字语音的关键特征，因为它们能够捕获语音信号的声学特性。而HMM（隐马尔可夫模型）则用于语音模型的训练和识别，它能够有效地处理连续语音流，并根据统计模型判断输入语音对应的数字。 此外，VUV（Voice/Unvoiced）算法用于端点检测，以准确地定位语音的起始和结束点，减少噪声的影响。系统还包含硬件驱动程序，确保整个识别过程的顺利进行。 综上，LPC倒谱系数是语音识别中的重要特征，通过与DSP硬件和HMM模型的结合，可以构建出高效的数字语音识别系统，广泛应用于电话统计、远程认证等多个领域。