基于DSP和HMM的非特定人汉语孤立数字语音识别系统设计

语音识别系统的基本组成遵循IEEE STD 1149.6-2015标准，该标准主要关注语音识别的理论基础和实际应用。核心内容分为两个部分： 1. **语音识别理论基础** - 狭义和广义的定义：狭义语音识别关注的是语音信号内容的精确转化，如文字转语音，而广义则涵盖从语音中提取更多有价值的信息，如说话人识别。 - **分类方法**： - 按照词汇表大小：分为小词汇表（小于100词）、中词汇表（100-1000词）和大词汇表（超过1000词），词汇量越大，识别复杂度和准确率通常下降。 - 按照发音方式：孤立词识别（单个词汇识别）、连接词识别（多个词汇连续识别）和连续语音识别（自然语言识别）。 - 按照说话人限定：特定人识别和非特定人识别，前者针对单一用户，后者适用于所有人，但模型构建复杂度和通用性不同。 - 按照识别方法：模板匹配法、概率模型法（如HMM）以及人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）等。 2. **语音识别系统的基本组成** - 基本流程：包括预处理（噪声消除、信号增强）、特征提取（如LPCC系数、倒谱系数和能量系数）、模型训练（如HMM模型）以及识别阶段。 - 实例介绍：以武汉科技大学硕士论文为例，作者项勇设计了一种基于DSP（数字信号处理器）和HMM的非特定人汉语孤立数字语音识别系统。系统通过AD50芯片采集模拟语音，TM320VC5402作为硬件平台，采用VU算法进行端点检测，选择合适的特征向量和HMM模型进行语音识别，并将结果显示在LED上。 语音识别系统的核心技术包括信号处理、特征选择、模型训练和实际应用，其中HMM模型因其概率性质在识别中的重要性得到了强调。不同的分类方法和系统架构选择取决于应用场景的需求，从孤立词到连续语音，从特定人到非特定人，每个细分领域都有其独特挑战和解决方案。