DSP与HMM结合的语音识别系统设计——基于TM320VC5402

"该资源是一篇关于基于DSP和HMM的语音识别系统设计与实现的硕士学位论文，由项勇撰写，吴谨指导，属于控制理论与控制工程专业。论文主要探讨了利用DSP（数字信号处理器）实现非特定人汉语孤立数字语音识别系统，通过AD50芯片采集模拟语音，DSP进行信号处理，识别结果通过LED显示。论文内容包括语音识别基本理论、硬件电路设计（TM320VC5402为核心）、软件设计（VUS算法、LPCC特征、HMM模型）以及JTAG电路和电源电路。" 在当今的数字化时代，语音识别技术扮演着重要的角色，尤其是在数字信息化应用中，如信用卡号码、电话语音拨号、身份证号码和电子密码的识别。随着技术的进步，数字语音识别为用户提供了一种自然、灵活且经济的交互方式，尤其在军事和民用领域有着广泛的应用潜力，例如电话人口统计和远程股票交易验证。 这篇论文深入阐述了基于DSP的非特定人汉语孤立数字语音识别系统的设计。首先，它介绍了语音信号的基础理论，包括预处理、特征提取、训练和解码等关键步骤，并简述了声学模型在语音识别中的应用。声学模型，特别是隐马尔可夫模型（HMM），在语音识别中用于建立声音模式的数学表示，以匹配和识别输入的语音信号。 硬件设计部分，论文重点讨论了以TM320VC5402 DSP芯片为核心的硬件平台搭建。该系统利用TLC320AD50芯片采集语音信号，同时设计了存储器扩展模块、LED显示模块、JTAG调试电路以及电源电路，这些组件共同构成了完整的硬件系统。 在软件设计上，论文提出了使用VUS算法进行端点检测，以提高识别准确性。特征向量选择了12阶线性预测倒谱系数（LPCC）、12点一阶差分倒谱系数和12点一阶差分能量系数，这些特征参数能够有效地描述语音信号的关键信息。利用HMM模型进行语音模型的训练和识别，这是当前语音识别领域的标准方法。 这篇论文提供了关于构建一个实用的基于DSP的语音识别系统全面的技术细节，对于理解语音识别系统的工作原理及其实际应用具有很高的参考价值。关键词包括语音识别、LPCC特征、隐马尔可夫模型以及TM320VC5402 DSP芯片。