嵌入式语音识别系统研究

对嵌入式语音识别系统所涉及的硬件、外围接口电路作了分析比较,重点分析了S3C2410和存储模块;对嵌入式操作系统Windows CE和Linux作了介绍,重点分析了Linux及其引导程序BootLoader;对嵌入式系统识别算法的选取作了分析研究。     

嵌入式语音识别系统性能分析

语音识别技术在嵌入式系统上的应用是当前的热点和难点。本文在三种不同的嵌入式系统上建立了基于HMM的非特定人大词汇表连续语音识别的实验平台,对语音识别的实时性能进行了测试分析,讨论了非特定人连续语音识别系统在不同嵌入式平台上的可行性。     

基于ARM的嵌入式语音识别系统研究

在分析语音识别原理的基础上,设计了一个基于ARM9和嵌入式Linux的嵌入式语音识别系统。采用动态时间归整(DTW)算法对语音信号进行特征参数序列比较并识别出结果。采用S3C2410微处理器和嵌入式Linux操作系统,将交叉编译后的语音识别C语言程序编译进嵌入式Linux操作系统的文件系统,实现语音识别系统的功能。     

噪音环境下孤立词的语音识别

噪音环境下的语音识别一直是语音识别的难点，本文采用了谱减法进行去噪，进行孤立词（数字0-9）的识别，提高系统的识别率     

LD3320的嵌入式语音识别系统的应用

语音交互系统是比较人性化的人机操作界面,它需要语音识别系统的支持。LD3320就是这样一款语音识别芯片。介绍了该芯片的工作原理及应用,给出了LD3320与微处理器的硬件接口电路及软件程序。随着高档MCU的不断出现,以MCU为核心的嵌入式语音交互系统会有非常好的应用前景。     

嵌入式语音识别系统的研究和实现

本文首先给出了一种适合于在嵌入式平台上实现的可变命令集的非特定人语音识别系统,同传统的基于PC的非特定人语音识别系统相比,该系统具备内存消耗小,运算速度快的优点。然后给出了该语音识别系统在多种嵌入式平台上的实现和评估结果,论证了非特定人语音识别系统在嵌入式平台上实现的可行性及其对硬件的最低配置要求,在技术层次上分析了目前实现高性能语音识别SOC的主要问题和困难,并指出了今后相关的研究方向。     

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的快速高斯计算实现

在基于隐含马尔可夫模型(HMM)的连续语音识别系统中,模型状态的高斯分布输出概率的计算会占到整个系统计算量的30%到70%。该文基于语音识别在缺乏浮点运算能力的嵌入式系统上的实现,给出了一种快速高斯计算的新方法。该方法使所有模型状态都共享一个有限的高斯输出概率集,以减少计算复杂度,并且无需重新训练模型参数。在嵌入式平台上的实验数据表明,识别速度能获得15%～25%的提高,而且识别率没有大幅降低。     

基于嵌入式Linux语音识别系统的设计

该设计运用三星公司的S3C2440,结合ICRoute公司的高性能语音识别芯片LD3320,进行了语音识别系统的硬件和软件设计。在嵌入式Linux操作系统下,运用多进程机制完成了对语音识别芯片、超声波测距和云台的控制,并将语音识别技术应用于多角度超声波测距系统中。通过测试,系统可以通过识别语音指令控制测量方向,无需手动干预,最后将测量结果通过语音播放出来。     

基音周期标准化与嵌入式语音识别系统

根据不同人发相同音节时,一个基音周期内的波形具有一定相似性的特点,提出一种新的基音周期标准化的语音信号预处理方法。该方法在一个嵌入式的、非特定人、孤立数字的语音识别系统中进行了验证,实验结果表明基音周期标准化能有效提高语音识别的准确率。     

The Mobile Sensing Platform: An Embedded Activity Recognition System

Activity-aware systems have inspired novel user interfaces and new applications in smart environments, surveillance, emergency response, and military missions. Systems that recognize human activities from body-worn sensors can further open the door to a world of healthcare applications, such as fitness monitoring, eldercare support, long-term preventive and chronic care, and cognitive assistance. Wearable systems have the advantage of being with the user continuously. So, for example, a fitness application could use real-time activity information to encourage users to perform opportunistic activities. Furthermore, the general public is more likely to accept such activity recognition systems because they are usually easy to turn off or remove.     

基于DM6446达芬奇平台的人脸识别系统

文章提出了一种基于Vclip的优化碰撞检测算法,利用Vclip算法对AABB包围盒进行底层碰撞检测计算,用GPU的遮挡查询等特性进行三角形相交测试,以提高对虚拟物体进行碰撞检测的精确性与实时性。算法已成功应用于课题组自行研制的六自由度小型工业机器人的仿真控制系统中,实验结果表明,其算法具有高效、精确、实时性高等特点,能使控制系统对工业机器人的控制更为流畅。     

嵌入式语音识别系统的研究

结合PDA的自身特点，讨论了新型嵌入式语音识别系统ESRS；同时重点讲述了ESRS的系统结构框架和实现的关键技术，包括基于时域能量的端点检到、基于隐马尔可夫模型的拒识技术、特征提取和抗噪技术。     

基于嵌入式系统的手势识别

随着嵌入式技术不断普及,小型化、操作自由、交互智能成为新一代人机交互技术的发展趋势,基于嵌入式的手势识别就是其中的一项关键技术。主要是成功将OpenCV移植到嵌入式平台,通过V4L2架构实现USB摄像头的视频采集以及LCD显示,利用OpenCV丰富的视觉库实现色彩空间转换,转换到HSV空间,阈值分割得到二值化图像,最后通过滤波处理、轮廓提取、轮廓树匹配的方法实现手势识别,实践证明通过该方法实现嵌入式系统的手势识别可行。     

基于嵌入式的语音识别系统

该文设计了基于嵌入式的语音识别系统。系统硬件需要实现与服务器连接生成二维码,对Led的驱动调用。系统软件则包括App应用的设计,科大讯飞语音识别技术的SDK移植、服务器的搭建以及TCP/IP协议与Socket通信机制进行网络通信交互的设计。App里的语音系统对A23中的Led具有高效的控制力,通过服务器的转发,Led能够对接收到的语音命令作出迅速的反应,从而进行相应的开灯或者关灯的操作。     

基于嵌入式的指纹识别系统的设计

详细地描述了基于指纹芯片FPS200的指纹采集系统的硬件设计和软件的开发,研究了适应指纹芯片FPS200所采集指纹图像的处理算法,同时针对指纹识别算法对系统运行速度的影响进行了研究,给出了实验结果,证实了该方法能够较好的构造嵌入式指纹识别系统。     

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。     

基于声纹识别的嵌入式防盗系统

为了克服传统防盗锁的缺点,嵌入式防盗系统是在对声纹识别算法进行相关的研究和改进的基础上基于ARM9嵌入式开发的,本文结合Linux操作系统,选用MINI2440芯片,并配合外围驱动电路和电子锁开发实现。研究结果表明,该系统具有较高的语音识别率,性能稳定,有一定的应用价值。