短时平均过零率在语音识别中的应用

"短时平均过零率-imx267llr-c_data_sheet" 这篇文档主要探讨了语音信号处理中的两种关键技术：短时平均过零率和短时能量，这两种技术常用于语音识别和噪声抑制。文档首先介绍了滑动平均法作为数字滤波的一种方法，但指出其在处理粗差时的不足。接着，它引出了差分方法，特别是通过一阶线性差分来识别和剔除粗差。差分公式为：y(n) = x(n) - x(n-1)，这可以在不改变其他采样点的情况下处理数据。 4.2.2部分详细阐述了短时能量分析。短时能量序列反映了语音振幅随时间的变化，清音和浊音的幅度差异明显。通过短时能量的变化，可以大致判断语音信号的起始和结束，以及静音与有声信号的区别。计算每帧信号的短时平均能量En的公式为：E_n = Σ_s(n)^2，其中N是采样信号的帧数，s(n)是采样信号。 此外，文档还提到了短时平均过零率，这是另一种衡量语音特征的指标，它计算的是信号在一定时间内过零点（即从正变负或从负变正的点）的数量。过零率对于识别语音信号的特性，特别是语音的边界和噪声抑制非常有用。虽然文档没有给出具体的计算公式，但过零率的计算通常涉及对信号瞬时值的比较，找出这些瞬时值改变符号的时刻。 文档还提及了一个嵌入式非特定人孤立词语音识别系统设计与实现的硕士学位论文，该论文涉及到“十五”211工程和北京市教委基金资助的项目。论文作者探讨了在FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）平台上实现语音识别系统，强调了FPGA相对于传统MCU和DSP在实时信号处理上的优势，以及其在低成本嵌入式语音识别系统中的实用价值。 关键词：语音识别，动态时间规整，嵌入式，非特定人 这个摘要信息表明，语音识别技术是通过分析信号的短时能量和过零率来提取特征的，并且在嵌入式系统，尤其是FPGA平台上有着广泛的应用潜力。同时，该技术对于非特定人的语音识别，即无需训练就能识别任何人的语音，具有很高的实用价值，特别是在玩具和学习类电子产品中。