基于片上系统的孤立词语音识别算法设计

介绍了孤立词语音识别系统,针对片上系统进行了语音识别算法的选择。对基于语音帧的端点检测算法、线性预测编码倒谱系数LPCC算法和动态时间规整DTW算法进行了分析和设计。对于新型语音识别SoC芯片的开发研制和推动片上可编程系统(SoPC)的研究与发展具有一定的理论和实践意义。     

基于小波神经网络的嵌入式语音识别系统

本文介绍了基于嵌入式操作系统Windows CE和ARM平台的语音识别系统,该系统使用了小波神经网络技术。系统使用S3C2410芯片进行控制和语音识别,使用SPCE061A芯片完成训练算法、语音信号特征提取,具有较好的可移植性,在小波神经网络算法的帮助下,系统有较高的识别率。     

嵌入式语音识别系统设计

分析嵌入式语音识别系统设计的要点，提出了一种基于凌阳SPCE061A单片机的嵌入式特定人语音识别系统，重点讨论了嵌入式语音识别系统的相关算法及系统组成。该系统识别率高，价格低廉，可移植性好，已成功应用于智能机器人控制平台。     

基于SPCE061A单片机的非特定人语音识别设计

提出了一种基于台湾凌阳公司的SPCE061A的非特定人语音识别系统,主要介绍其系统组成,重点论述了非特定语音识别的相关算法及其在单片机上的实现,该命令识别系统成功应用于现场网关的控制。     

支持向量机语音识别算法在DM6446上的实现

针对语音识别系统对实时性和便携性的要求,提出一种基于MFCC/SVM在DM6446嵌入式系统开发平台上的实现方法,实现了一个面向非特定人的语音识别系统,将有向无环图多类分类支持向量机算法移植到该平台。并在该平台用DAG方法对非特定人孤立词和连接词进行语音识别,比隐马尔可夫模型有明显优势。通过样本预选取算法对训练样本进行预选取处理,并且应用到嵌入式语音识别系统中,大大降低了训练时间和测试时间。     

基于盲源分离的语音识别前端语音净化处理研究

研究了利用盲源分离理论解决语音识别之前的语音净化问题。基于MSICA算法良好的性能、低复杂度和实时性,设计了以TI公司的TMS320C6416数字信号处理器为内核的语音净化系统。该系统可以使语音识别系统获得纯净语音,从而有效提高语音识别系统的识别率和鲁棒性。     

分布式语音识别参数提取的改进算法及实现

本文介绍了分布式语音识别系统,对该系统中参数提取算法做了两种改进,并用Microsoft Visual C 6.0验证这两种改进算法可以提高噪声环境下识别系统的正确识别率.     

非特定人孤立词语音识别系统的片上实现

在SEED-DEC5502DSP嵌入式系统开发平台上实现了一个面向非特定人的孤立词语音识别系统,和传统的基于特定人的语音识别系统相比,该系统无需用户训练,易于使用。系统采用改进的基于语音对数域能量变化率的实时端点检测算法,只对检测的有声段语音进行特征提取,从而减少了要处理的语音帧数;提出了改进的共享声学单元状态发射概率共享的解码策略,进一步降低了计算负担。实验表明系统在100词条的情况下识别率达到98.1%,识别时间为1.03倍实时。     

基于改进DTW的机器人语音指令识别系统研究

动态时间规整(Dynamic Time Warping)是语音识别中的一种经典算法,该算法简单有效,在实现孤立词识别系统中得到了广泛的应用。为了提高机器人语音识别系统的识别率和识别速度,文中采用了一种改进的DTW语音识别算法。在MATLAB 7.0环境下,对改进的语音端点检测和改进的DTW算法进行仿真实验,实验证明改进的算法提高了识别率,并且减少了识别所用的时间;将该算法移植到机器人上,在安静的环境下进行试验,结果表明机器人能准确而又快速地识别语音内容。最后,得到了改进的语音识别算法能够有效提高识别率和识别速度的结论。     

基于前向-后向HMM的连续语音识别系统的研究

在分析语音识别原理的基础上采用TMS320DM642 DPS芯片,利用前向-后向HMM声学模型和Viterbi算法进行模式训练和识别,设计了一种连续的、小词量的语音识别系统.实验结果表明,该语音识别系统具有较高的识别率和一定程度的鲁棒性,实验室识别率和室外识别率分别达到96.8%及91.2%,该语音识别系统具有良好的实用性和可移植性.     

基于SoPC的嵌入式文字识别系统设计

设计了一种基于SoPC的嵌入式文字识别系统。在FPGA平台下,基于SoPC框架搭建软硬件协同系统,设计硬件电路完成文字图像的采集和预处理,嵌入Linux系统,使用其下的识别引擎完成文字图像的识别。采用Altera公司的SoPC builder构建系统框架,Quartus II完成硬件电路的设计,在宿主机Linux环境下完成了软件部分的交叉编译并嵌入到FPGA平台。整体设计在DE2-70开发板上完成了系统验证。     

免疫算法求解函数优化问题及其SoPC实现

SoPC是Altera公司近年来提出的一种灵活、高效的软硬件协同设计可编程片上系统。本文首先搭建硬件平台,在此平台上进行软件开发,运用改进免疫克隆选择算法解决函数优化问题。仿真结果表明,在SoPC上处理函数问题是可行的,并且算法具有优良的收敛速度及实时处理和抗退化能力。     

基于系统级FPGA/CPLD的SoPC嵌入式开发研究

针对基于系统级FPGA／CPLD的SoPC嵌入式设计特点，介绍采用SoPC Builder设计工具有选择地将处理器、存储器、I／O等系统设计所需的IP组件集成到PLD器件上，也可以通过自定义用户逻辑集成到PLD器件上的开发方法，构建高效SoC。文中分析了嵌入式处理器Nios软核的特性，并给出了基于Nios内核的SoPC软硬件开发流程和白定义用户逻辑的软硬件设计过程。     

基于SoPC的实时说话人识别控制器

运用软硬件协同设计,在DE2-70开发板上实现了一个基于SoPC的实时说话人识别控制器,控制器有很好的实时性和良好的识别性能。控制器的语音特征参数采用线性预测倒谱系数(LPCC),匹配算法采用动态时间规整算法(DTW)。     

基于SoPC的低应变反射波检测系统

提出了一种基于核心处理单元为Altera NiosⅡ的SoPC的智能低应变反射波检测系统。介绍了低应变反射波检测法,探讨了系统具体的软硬件设计。系统的主要目的是使复杂电子系统可在单块FPGA上实现,该系统在基桩完整性检测中具有广阔的应用前景,并能通过适当改进,应用于其他工程检测中。     

基于SoPC的二维IDCT分布式算法的IP核研究

研究基于SOPC的视频解码系统中二维IDCT硬件设计与实现.针对二维IDCT的运算量大、乘法运算多,导致占用FPGA资源多和系统速度慢等问题,其设计采用-维IDCT复用,研究分布式算法实现乘法累加,并使用偏移二进制编码来减小其查找表大小,其直接占用FPGA逻辑单元内的查找表LUT,没有寄存器或内置RAM.综合结果表明,...     

BCH编译码器的FPGA设计及SoPC验证

针对NAND Flash应用,完成了并行化BCH编译码器硬件设计。采用寄存器传输级硬件描述语言,利用LFSR电路、计算伴随式、求解关键方程、Chien搜索算法等技术方法完成了BCH编译码算法在FPGA上的硬件实现。相比于传统串行实现方案,采用并行化实现提高了编译码器的速度。搭建了基于SoPC技术的嵌入式验证平台,在Nios处理器的控制下能快速高效地完成对BCH编译码算法的验证,具有测试环境可配置、测试向量覆盖率高、测试流程智能化的特点。     

一种新型SoPC自动指纹识别系统设计

设计了一种基于SoPC的新型结构的自动指纹识别系统。通过对指纹处理整体流程的选择和优化,将耗时较多的指纹预处理部分整体硬件化,耗时较少的匹配部分软件化,使得系统处理速度有了显著提高,1.5 s内可以完成一幅指纹图像的预处理,3 s内可以完成一幅指纹图像的比对。使用Quartus II软件完成了系统模块设计及仿真,使用Nios II IDE软件完成了软件代码的实现,并在以Altera公司的Cyclone II FPGA芯片为核心的DE2开发板上实现了整个系统。     

人工蜂群算法改进DHMM的语音识别方法

针对离散隐马尔可夫(Discrete Hidden Markov Model,DHMM)语音识别系统中LBG算法对初始码书的依赖性和易陷入局部最优解的问题,采用人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法对语音特征参数进行矢量量化,从而得到最优码书,提出了ABC改进DHMM的孤立词语音识别方法。先提取语音信号的特征参数,然后用ABC算法中每个食物源表示一个码书,以人工蜂群进化的方式对初始码书进行迭代而获得最优码书,最后把最优码书的码矢标号代入DHMM模型进行训练和识别。实验结果表明,ABC改进的DHMM语音识别方法与传统的LBG及粒子群优化初始码书的LBG的DHMM语音识别方法相比具有较高的识别率和较好的鲁棒性。