嵌入式系统中实时并行DTW语音识别算法

"嵌入式语音识别系统中的DTW在线并行算法.pdf" 本文主要探讨了在嵌入式语音识别系统中提高实时性的方法，重点在于引入了一种基于动态时间规整（DTW）的在线并行算法。动态时间规整是一种广泛应用于语音识别中的匹配算法，它能处理不同长度的语音信号，找到两个序列之间的最优匹配路径。在传统的DTW算法中，由于需要存储完整的匹配矩阵，导致内存消耗较大，不适用于资源有限的嵌入式环境。 针对这一问题，研究者对DTW的数据结构进行了优化，以适应在线算法的需求。他们提出了动态连续分配和释放内存的策略，或者预分配固定大小的内存，以减少内存使用。此外，该算法还利用并行计算的思想，将多个关键词的DTW计算任务分配到多个运算单元并行执行，进一步提高了计算效率。 实验结果显示，这种在线并行DTW算法不仅降低了内存使用，而且减少了识别时间，使得语音识别的实时系数达到1.17，表明了其良好的实时性能。这对于嵌入式设备上的语音识别应用尤其重要，如智能家居、智能车载系统等，它们需要在有限的硬件资源下快速准确地识别用户的语音指令。 此研究还提到了相关背景，如作者和他们的研究方向，以及论文的发表时间和资助机构。浙江省科技厅重点实验室建设项目为这项研究提供了支持。论文的关键词包括语音识别、动态时间规整、在线算法、并行算法和嵌入式系统，强调了研究的主要领域和技术点。 总结起来，这篇论文介绍的在线并行DTW算法是针对嵌入式语音识别系统的有效优化方案，通过并行计算和内存管理的改进，实现了更高的识别效率和实时性，为嵌入式系统中的语音识别技术提供了新的思路。