DSP与HMM结合的语音识别系统设计——以汉语孤立数字为例

"基于DSP和HMM的语音识别系统设计与实现" 本文主要探讨了基于数字信号处理器（DSP）和隐马尔可夫模型（HMM）的非特定人汉语孤立数字语音识别系统的实现。该系统以TI的TMS320VC5402 DSP为核心，利用AD50芯片采集模拟语音信号，通过一系列处理步骤实现数字语音的识别。 在理论基础部分，文章介绍了语音信号的基本特性和处理流程。语音识别涉及的关键步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码。预处理通常包括去除噪声、滤波和平滑等操作，以提高后续处理的有效性。特征提取是将原始语音信号转化为可用于识别的参数，如线性预测 cepstral coefficients (LPCC)、倒谱系数和能量系数等。这些特征参数能够捕捉语音信号的声学特性。模型训练则涉及到HMM，这是一种统计建模方法，常用于语音识别中的声学模型构建。解码问题则涉及到如何根据已训练的HMM模型对输入的特征序列进行最可能的路径搜索，以确定最匹配的识别结果。 硬件设计部分，文章详细阐述了基于TMS320VC5402 DSP的系统架构。该系统包括语音信号采集模块（TLC320AD50）、存储器扩展模块、LED显示、JTAG调试电路以及电源电路。这些组件共同构成了一个完整的语音识别硬件平台。 软件设计部分，系统采用了VUV算法进行端点检测，以准确地定位语音的起始和结束点。特征向量选择了12阶LPCC、12点一阶差分倒谱系数和12点一阶差分能量系数，这些特征能够有效地表征语音信号的变化。识别阶段则利用HMM进行模型训练和识别，HMM的优势在于它能够处理序列数据的概率建模，适应语音的动态变化特性。此外，还开发了相应的硬件驱动程序以确保整个系统的协调运行。 关键词涵盖了语音识别的核心技术，包括HMM在声学模型中的应用、LPCC作为特征提取方法，以及TMS320VC5402 DSP在硬件实现中的角色。这项工作对于理解和实现基于DSP的语音识别系统具有重要的参考价值，特别是在数字语音处理和非特定人识别的应用场景中。