基于小波神经网络的嵌入式语音识别系统

以ARM和嵌入式操作系统Windows CE为平台设计了基于小波神经网络的语音识别系统。首先介绍了语音识别的基本原理、系统的硬件组成、系统的功能结构、系统的工作原理,然后叙述了小波和神经网络的理论知识及算法,最后介绍了嵌入式语音系统的软件设计。由于采用S3C2410芯片负责系统的控制和识别工作,而语音信号的特征提取和训练算法全部由SPCE061A芯片来完成,从而使得语音识别系统识别率提高,可移植性好。     

基于HMM的连续小词量语音识别系统的研究

为了提高语音识别效率及对环境的依赖性,文章对语音识别算法部分和硬件部分做了分析与改进,采用ARMS3C2410微处理器作为主控制模块,采用UDA1314TS音频处理芯片作为语音识别模块,利用HMM声学模型及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。实验证明,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95.6%,92.3%。     

基于双麦克风降噪技术的语音识别系统

语音控制是智能化设备的重要控制手段,而语音识别是实现语音控制的关键技术。为了设计一种可靠的、抗干扰性强的产品,提出了一种基于双麦克风降噪技术的语音识别系统。该设计运用ROHM公司的BU8332KV芯片作为语音识别前端处理的核心,利用其双麦克风降噪技术来解决语音识别中的噪声问题,结合单片机和语音识别芯片,应用于按摩椅的语音控制系统中。经过非特定人的语音识别系统的静态和噪声环境下测试,结果表明在噪声环境下,该系统有较高的识别率,适用于按摩椅的应用环境,也适合在其他有环境噪声干扰的语音识别系统中推广应用。     

智能声控电视系统

智能声控系统集语音识别、语音编解码功能于一体 ,具有容量大、识别率高、使用方便等优点 ,可以较好地解决功能控制复杂、记忆频率数量大的难题。该系统不对电视做任何改动 ,能对电视现有的各种功能、频率进行语音控制 ,同时也能满足一家多人同时采样语音使用。1　语音信号处理电路整个电路可分为信号处理单元、系统控制单元和用户界面单元 3个功能模块。1.1　信号处理单元本单元包括数字信号处理器、编解码器和存储器。它采用ＡＤＳＰ2 186Ｌ作为核心芯片 ,该芯片在系统中主要完成语音信号的提取、端点检测和模块匹配 ,同时负责用户记录的…     

基于LD3320的智能语音识别系统设计与实现

在计算机技术的推动下,语音识别技术在家电、汽车等领域得到了广泛应用,语音交互正在逐步取代传统人机交互方式。针对此现状,设计一款基于LD3320的语音识别系统。系统硬件采用LD3320语音识别芯片和STC11L08XE主控芯片,实现对语音的控制和识别。系统软件采用C语言进行编码,能够识别语音指令。     

针对自发性语音的识别方案

为了提高自发性口语语音识别率及语音解码识别效率,提出了一种新的自发性语音识别方案。实验结果表明,该识别方案不仅能提高语音识别率,而且还能有效准确地切分音频,提高评测系统的解码效率,鲁棒性较强。     

基于智能电视非特定语音控制系统的设计

智能电视作为现代智能家居的一大重要组成部分,其操作控制系统的研究开发逐渐受到人们的关注。智能电视的非特定语音控制系统采用STM32F103C8T6单片机为核心微处理器,以LD3320芯片为核心构成非特定语音识别模块,结合特定的语音识别及控制算法。通过制作的样机测试表明,该系统能够实现非特定语音识别且识别距离远,5m范围内综合识别率高达85%,能够满足智能电视的使用需求。     

基于DSP的车载语音识别系统设计

为了提高在汽车噪声环境中语音识别系统的识别率,并达到降低系统成本的目的,在低成本定点DSP(TMS320VC5509A)芯片工业标准的基础上,使用两路无差输入信号进行噪声抵消,建立了一种基于孤立词,小词汇量,特定人识别的语音识别系统,实验表明,在类似汽车噪声环境中,该系统的识别率可满足实用要求,且成本较低。     

嵌入式数字语音拨号系统的研究与实现

将语音识别技术应用于拨号系统,在嵌入式平台上实现了一款针对非特定人的数字语音拨号系统。语音识别算法中选择梅尔频率倒谱系数为特征参数,连续隐马尔科夫模型。为训练和识别过程模型,利用Qt界面对识别过程进行控制,系统针对非特定人数字语音识别进行实验。结果表明,系统针对非特定人识别率达到了98％,识别时间为3．55S。识别率和实时性都满足语音拨号的需求。     

基于LD3320的语音识别系统在家庭电路中的模拟应用

该研究旨在为行动不便的残障人士或者老年人的家居生活提供便利和帮助,使他们能够通过语音识别系统对家用电器、照明系统、门窗开关等实现智能控制。通过查找资料,对比参数、价格、识别率等方面的信息,最终采用了基于LD3320的语音识别系统进行家庭电路控制模拟应用。系统由4部分构成,即:YS-LD语音识别模块、STM32单片机控制单元、LED显示单元、继电器输出单元。LD3320语音识别芯片感应语音——通过STM32单片机运算分析——发出信号——控制继电器——电器工作。经过测试,本套系统的语音辨识率高达90%,无需用户自行建立语音模型及开发语音识别算法,降低了应用开发的技术门槛,有利于推广应用。