DSP与HMM结合的语音识别系统设计——基于IEEE 1149.6-2015
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更新于2024-08-10
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"本章小结-ieee std 1149.6-2015"
本文主要关注的是基于DSP(数字信号处理器)和HMM(隐马尔可夫模型)的非特定人汉语孤立数字语音识别系统的设计与实现。在深入理解语音识别理论的基础上,该硕士学位论文详细阐述了系统的构建过程,包括理论基础、硬件电路设计和软件设计。
首先,对于语音识别的理论基础,论文涵盖了语音识别的分类,如非特定人识别和孤立词识别,以及语音识别系统的关键组成部分。预处理阶段涉及对原始语音信号的处理,例如去除噪声、归一化等。特征参数提取是语音识别的核心,论文提到了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作为特征向量,这些参数有助于捕捉语音信号的关键特性。此外,论文还简要介绍了声学模型,尤其是HMM在语音识别中的应用,HMM能够建模语音的动态变化,用于训练和识别。
硬件设计部分,论文详述了基于TI的TM320VC5402 DSP芯片的硬件平台搭建。TLC320AD50芯片用于模拟语音信号的采集,硬件还包括内存扩展模块、LED显示模块、JTAG调试电路和电源电路,这些组件共同构成了一个完整的语音识别系统。
在软件设计方面,VUS算法被用于端点检测,以准确地定位语音片段的开始和结束。特征向量的选择和HMM的运用是提高识别准确性的关键。通过训练HMM模型,系统能够对输入的语音信号进行匹配和识别,最终结果通过LED显示器输出。
关键词涉及到的技术点有:语音识别技术,LPCC作为重要的特征参数,HMM作为语音识别的模型,以及TM320VC5402 DSP芯片在系统中的核心作用。
此研究不仅对理论知识进行了深入探讨,还提供了实际系统的实现细节,对于理解语音识别系统的工作原理以及在DSP平台上实现的具体步骤具有很高的参考价值。它展示了如何将理论知识应用于实际工程问题,为数字语音识别技术的应用和发展提供了坚实的基础。
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陆鲁
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