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。     

嵌入式系统上的实时语音识别算法

介绍了一种嵌入式系统上的孤立词语音识别算法.该算法基于连续隐含马尔可夫模型,根据嵌入式系统的特点,简化了经典的连续隐含马尔可夫模型,在主流个人数字助理（PDA）上实现了中等规模语音识别的实时处理,采用最大后验概率（MAP）自适应方法解决训练数据采集信道和PDA信道的不匹配问题.在系统的后端处理中,提出了一种基于置信测度的拒识方法改善系统的稳健性,最终使610个孤立词的识别任务,系统的等错误率小于5%;对集内发音拒识率为5%时,集内发音识别率达到95%.     

嵌入式语音识别技术

在分析语音识别原理的基础上,结合凌阳16位单片机的分析,重点介绍了凌阳u,nSP系列SPCE061A芯片在开发嵌入式语音识别技术中的应用.     

基于嵌入式与DSP的语音识别机器人研究

本文探讨和研究了基于嵌入式系统以及DSP的语音识别工业机器人系统设计与实现.系统采用嵌入式+DSP的方案使机器人的性能、成本、可配置性和可扩展性达到一个更佳的平衡点,同时在语音识别方面采用了改进的MFCC方法进行语音特征提取以及采用基于K均值分段的HMM模型进行实时语音学习与识别使算法的实时性和可移植性提高.     

嵌入式英语语音识别控制系统研究

语音识别控制是智能机械设备的核心技术之一,设计了一种嵌入式英语语音识别控制系统.通过隐马尔可夫模型实现了英语语音识别功能,同时,基于WTV180芯片强化了语音信号的处理能力.系统测试结果表明,所设计的系统具有十分精准的英语语音识别能力和较强的智能机械设备控制能力,适于广泛推广应用.     

嵌入式语音识别技术

在分析语音识别原理的基础上,结合凌阳16位单片机的分析,重点介绍了凌阳u,nSP系列SPCE061A芯片在开发嵌入式语音识别技术中的应用。     

嵌入式语音识别智能车系统的研究

本文介绍了关于嵌入式语音识别智能车系统的研究,语音智能不言而喻是通过声音来控制车的方向和速度等等。基于语音识别芯片LD3320设计并制作一款特定的语音控制智能车。智能车以52单机片为控制器,由串口接受LD3320的语音识别代码,由ULN2003控制步进电机的转速和转向。在车、残障人轮椅、智能玩具等领域有潜在的应用前景。     

基于DSP的嵌入式语音识别模块的实现

设计并实现了一个特定人、孤立词、小词汇量的嵌入式语音识别模块,该模块能够方便地与多种控制芯片接口从而实现不同的功能.在硬件上,使用高速的TMS320VC5402芯片作为模块的运算单元;在软件上,采用谱减法进行前端去噪处理,接着根据谱熵进行语音端点检测,然后提取12维MFCC及其一阶差分作为特征参数,最后用加入模板阈值方法的改进型DTW算法完成整个识别过程.实验结果证明,该语音识别模块在满足实时性的前提下具有良好的识别率和抗干扰性能.     

一种新型的嵌入式语音识别机器人系统

本文探讨和研究了一种新型的基于嵌入式系统以及DSP的语音识别工业机器人系统。系统采用嵌入式 DSP的方案使机器人的性能、成本、可配置性和可扩展性达到一个更佳的平衡点,同时在语音识别方面采用了改进的MFCC方法进行语音特征提取以及采用基于K均值分段的HMM模型进行实时语音学习与识别使算法的实时性和可移植性提高。     

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。     

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。     

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...     

说话人识别中语音切分算法的研究

在说话人识别中,通常只根据帧幅度或帧能量筛选出有声帧用于训练和识别,对语音的精确切分并没有太高的要求.但是,当用于训练和识别的语音数据量较小时,如基于孤立词的文本提示与文本相关的说话人识别,为了保证数据的有效性,需要对输入的语音进行精确切分.     

说话人识别中语音切分算法的研究

论文针对说话人识别中语音能量变化和噪声对提取有效语音数据的影响,在传统时域语音切分算法犤1,3犦的基础上,提出了三种孤立词的精确切分算法和一种连续语音的非精确切分算法。实验表明,新算法较好地克服了语音能量变化对切分的影响,在原始语音具有较高信噪比(≥10dB)的情况下,能够切除某些短时噪声和白噪声犤2犦。