基于DSP的语音识别系统电源电路设计

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于DSP（Digital Signal Processor）和HMM（Hidden Markov Model）的非特定人汉语孤立数字语音识别系统的设计与实现。文章中提到了语音识别技术在数字信息化时代的广泛应用，如电话语音拨号、远程认证等，以及其在军民领域中的潜在价值。系统利用AD50芯片采集模拟语音信号，通过DSP芯片进行处理，最终用LED显示识别结果。硬件设计包括DSP平台、语音信号采集、内存扩展、LED显示、JTAG电路和电源电路。软件设计部分则涉及端点检测、特征向量选择（LPCC系数、差分倒谱系数和差分能量系数）、HMM模型训练与识别。" 在本文中，作者首先概述了语音识别的基本理论，包括语音信号预处理、特征提取、训练过程和解码方法，强调了语音识别中声学模型的重要性。接着，详细阐述了基于DSP芯片（TM320VC5402）的硬件电路设计，其中电源电路部分采用了TPS767D318电源芯片，该芯片能提供双电压输出，适合于需要1.8V和3.3V供电的DSP系统。电源芯片的选择与电路设计对于整个系统的稳定运行至关重要，尤其是在带有DSP的系统中，必须注意电源的上电顺序以防止损坏设备。 在软件设计方面，论文提到了采用VUV算法进行端点检测，以准确识别语音的起始和结束，然后利用12阶LPCC（Linear Predictive Cepstral Coefficients）系数、12点一阶差分倒谱系数和12点一阶差分能量系数作为特征向量，这些特征参数有助于捕捉语音的独特性质。识别过程借助HMM模型进行，HMM在语音识别中通常用于建模连续语音并进行概率计算，以确定最可能的词序列。最后，开发了硬件驱动程序来协调整个系统的运作。 这篇论文深入研究了基于DSP的语音识别系统，涵盖了从硬件设计到软件实现的全过程，尤其强调了电源管理、特征提取和模型训练的关键步骤，对于理解语音识别系统的工作原理及其在实际应用中的构建具有很高的参考价值。