基于DSP5509A的DTW語音識別系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著計算機技術、數(shù)字信號處理、模式識別、語言學、數(shù)學、人工智能等各種學科的高速發(fā)展和融合，語音識別理論獲得了重要的突破，發(fā)展到了一定的實用性階段。特別是近年來人們生活水平的提高，對于一些能夠改善或者方便生活的技術應用具有重大的需求。語音識別的應用是近些年的熱點，各個公司都不斷的進行研究并開發(fā)出具有創(chuàng)新性的語音識別系統(tǒng)。
　　本文充分利用結(jié)合DSP嵌入式平臺的特點，結(jié)合語音識別系統(tǒng)的原理，設計并實現(xiàn)了一種基于中小詞匯量，孤立詞的特定

2、人和多人語音識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠支持特定人語音或者多人語音的識別，支持語音的在線實時輸入與識別，并能夠?qū)ν婢哕囘M行相應的控制。通過對嵌入式平臺的各種軟件優(yōu)化，使得滿足項目的指標要求。首先介紹了語音識別的基本結(jié)構(gòu)組成，以及語音識別之前都要進行的一些處理，包括預處理，雙門限端點檢測和MFCC特征參數(shù)的提取等相關的基本理論與實現(xiàn)過程。并介紹了DTW識別算法的原理與目前的一些改進方法，從空間和時間上都得到了不少的優(yōu)化。其次對多人語音識別進行了一

3、些討論。先介紹了“序列聚類法”的基本原理，以及在此基礎上改進的“綜合聚類法”，給出了它們的不同識別率。然后本文介紹并將 CWRTs算法首次應用于多人語音識別中。給出了我們的 Matlab實驗結(jié)果和Qt的語音識別系統(tǒng)仿真。實驗表明，CWRTs算法在多人語音識別系統(tǒng)的識別率要高于前面兩種算法，能夠滿足我們項目的指標要求。再次介紹了在嵌入式式平臺上構(gòu)建一個語音識別系統(tǒng)所做的工作。介紹了整個平臺的系統(tǒng)構(gòu)成原理與整個嵌入式平臺硬件資源。并對 FA