VC++与Matlab混合编程实现EDA/PLD中的语音识别

"EDA/PLD中的VC++和Matlab混合编程的语音识别研究" 本文主要探讨的是如何在EDA（电子设计自动化）/PLD（可编程逻辑器件）领域利用VC++和Matlab混合编程实现高效的语音识别系统。该研究特别关注了在基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别中，如何利用FPGA（现场可编程门阵列）的特性来提升性能。 首先，研究指出Matlab是一种强大的数值计算和可视化工具，特别适合用于语音识别的数值分析、信号处理和模型构建。它的优点在于提供了一个易于使用的界面，具有出色的可读性、可移植性和可扩展性，同时拥有强大的调试工具和丰富的数据库函数。然而，Matlab的执行效率相对较低，且无法直接与硬件底层交互，这限制了其在实时和高速应用中的表现。 为了解决这些问题，研究者提出采用VC++和Matlab的混合编程方法。VC++作为系统级编程语言，可以更高效地控制硬件资源，特别是当与FPGA结合时，能够直接利用硬件组件（如加法器、乘法器和比较器）来构建Viterbi算法的硬件实现。Viterbi算法是HMM中用于找到最可能状态序列的关键算法，通过改进的方法计算得分，能实现语音模板的快速匹配。 在基于HMM的语音识别系统中，首先需要采集和预处理语音信号，然后建立模型来描述不同语音特征的概率分布。在这个过程中，HMM扮演着核心角色，因为它能有效地处理时间和序列数据的不确定性。每个HMM的状态代表一种特定的语音特征，而状态之间的转移则反映了语音的动态变化。通过Viterbi算法，系统能够找出最有可能生成观测语音序列的一系列状态，从而识别出对应的语音词或短语。 在实验阶段，研究人员在Matlab环境下建立了一个简单的HMM模型，模拟了语音识别的基本流程。接着，他们将Matlab生成的模型和算法转换到VC++环境中，利用FPGA硬件加速计算，以提高整个系统的实时性能和识别速率。这种方法的优势在于既保留了Matlab的便捷性和灵活性，又利用了VC++的执行效率和FPGA的并行处理能力。 总结来说，这项研究创新性地融合了VC++和Matlab，以及FPGA的硬件加速，实现了对基于HMM的语音识别系统性能的显著提升。这种方法对于未来在嵌入式系统、实时通信和智能设备中的语音识别应用具有重要的实践意义。