DSP与HMM结合的语音识别系统设计——基于汉语孤立数字

"3模型训练技术及模式匹配准则-ieee std 1149.6-2015" 本文深入探讨了模型训练技术和模式匹配准则在语音识别中的应用，主要聚焦于动态时间规整（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）和人工神经元网络（ANN）。模型训练是构建能够反映模式本质特征的模型参数的过程，而模式匹配则是通过比较使未知模式与模型库中的模型达到最佳匹配。 DTW作为一种早期的模式匹配技术，尤其适用于孤立词的语音识别，通过动态规整解决了序列时长不一致的问题。然而，由于不适应连续语音和大词汇量的识别系统，DTW逐渐被HMM和ANN所取代。 HMM是描述语音信号时变特征的统计模型，由一个隐蔽的Markov链和与其相关的观测矢量随机过程组成。模型参数包括拓扑结构、状态转移概率和随机函数，分为离散、连续和半连续三种类型。在充足训练数据下，连续HMM通常表现更优。HMM的训练和识别有Viterbi算法、前向-后向算法和Baum-Welch算法等高效方法。 人工神经元网络（ANN）则模仿人类神经元活动，具备自学、联想、对比、推理和概括等能力，其非线性和自适应性使其在语音识别中受到关注。尽管ANN不具有DTW的动态时间规整功能，但研究者正在探索如何结合两者优势以提升模型的鲁棒性。 文章还提到了一个基于DSP（数字信号处理器）和HMM的汉语孤立数字语音识别系统的设计案例。该系统利用TMSC320VC5402 DSP芯片，配合AD50芯片采集语音，通过预处理、特征提取（如12阶LPCC系数、12点一阶差分倒谱系数和12点一阶差分能量系数）和HMM模型进行训练和识别，最终在LED上显示识别结果。系统的硬件设计包括存储器扩展、LED显示、JTAG电路和电源电路，软件设计则优化了识别准确率，如采用VUV算法进行端点检测。 关键词涉及语音识别、LPCC（线性预测 cepstral系数）、HMM、TMSC320VC5402 DSP芯片。这个系统展示了如何将理论模型应用到实际硬件平台，实现有效的语音识别解决方案。