基于DSP5416芯片的语音识别系统

本文主要论述了一种小词表语音识别系统的硬、软件设计方法。系统以DSP5416为硬件平台,采用非线性美尔刻度倒谱参数(MFCC)为特征参数提取算法,动态时间规整(DTW)作为识别算法,实现了语音识别系统的设计。实验结果表明平均语音识别率不低于90%,取得良好的识别效果。     

基于DSP的嵌入式语音识别系统的实现

设计并实现了一种嵌入式语音识别系统。硬件核心处理器是ADSP2181,语音接口芯片为AD1847。软件模块包括语音端点检测、MFCC求取、动态时间弯折算法、识别结果判定、模板训练等。系统使用定点DSP实现了浮点DSP运算,提高了运算的精度,扩大了信号处理的动态范围。实验结果表明,该系统对孤立词特定人的识别率为98％。它可用于声控玩具、智能家电等,具有较大的市场应用价值。     

特定人孤立词的语音识别系统研究

语音识别是让机器自动识别和理解语音信号,并把语音信号转变为相应的文本或命令的技术.通过对特定人孤立词语音特点的研究,在对语音信号进行预处理的过程中,选择过零率与短时平均能量两项指标作为对语音信号端点检测的依据,提取语音线性预测系数,通过计算分析后获得线性预测倒谱系数,作为语音特征参数.选择动态时间规整法为模板匹配算法,...     

基于TMS320C6713的语音识别系统设计

通过选用德州仪器公司带浮点功能的TMS320C6713DSP芯片作为系统核心处理器,结合MSP430单片机作为外围控制器,给出了一种实时语音识别系统的设计方法。该系统核心算法采用美尔频率倒谱系数作为特征参数进行特征提取和动态时间规整(DTW)算法进行模式匹配。通过编程调试,该系统具有良好的灵活性和实时性,在抗噪声、鲁棒性和识别率等方面有明显的提高。该系统在许多领域可作为实用化的一种参考。     

语音识别系统及其特征参数的提取研究

在语音识别系统中,特征参数的选择对系统的识别性能有关键性的影响,本文主要研究几种重要的语音特征参数,包括线性预测倒谱系数、美尔倒谱系数、基于小波分析的参数等,并对这些参数进行了分析和比较,最后对语音识别的研究未来进行了展望.     

语音识别中DTW改进算法的研究

动态时间规整DTW是语音识别中的一种经典算法。对此算法提出了一种改进的端点检测算法,特征提取采用了Mel频率倒谱系数MFCC,并采用计算量相对较小的改进的动态时间规整算法实现语音参数模板匹配,能够实现孤立词、特定人、小词汇量的语音识别,并用Matlab进行了算法仿真。试验结果表明,改进后的算法能够有效地提高系统对语音的识别率。     

基于SoPC的孤立词语音识别系统的设计

采用SoPC方法,实现了基于动态时间规整(DTW)算法的孤立词语音识别系统,该系统可以作为电器系统的语音命令控制模块使用。考虑嵌入式系统的特点,对端点检测算法和模式匹配算法进行了选择和调整。实验表明,该语音识别系统运行速度和识别准确性能够适应语音控制的要求。SoPC设计方式灵活,适合对系统进行改进升级。     

基于DSP的智能语音控制系统设计

利用语音命令实现与智能设备的交互已经成为现代控制理论研究的热门话题之一。介绍了一种基于数字信号处理器(DSP)、语音采集模块、无线收发模块、片上外设等资源实现的语音命令控制处理系统。该系统首先通过语音采集模块采集到语音控制信号;然后通过DSP和相应的片上外设实现对语音命令的识别;最后将识别的语音命令传递给无线收发模块以实现对于智能设备的控制。整个系统的设计应用领域广泛,可以为人机交互提供一种切实可行的参考方案。     

FPGA和NiosII软核的语音识别系统的研究

嵌入式语音识别的应用还是比较少,主要还是通过DSP实现,而且准确率还不是太高。提出一种基于FPGA和NiosII软核处理器的嵌入式语音识别系统的设计方案。系统以EP2C35 Cyclone II芯片和NiosII处理器为基础,采用软硬件结合的设计方式,共同完成语音识别的设计。系统结合改进的端点检测方法,提取线性预测倒谱系数（LPCC）的音频信号特征,采用IP核硬件实现动态时间规整（DTW）的识别算法,能达到较高的识别准确率。     

语音信号的预滤波和倒谱参数方差的统计

对于非实验室条件下的实时语音识别系统来说，能否准确提取出所需要的语音信号特征，是决定该识别系统正识率高低的关键因素之一，对语音信号进行预滤波以抑制噪音，有利于语音信号特征的提取，本文结合一个实际系统，讨论了其降噪问题，并建议以倒谱参数方差之统计特性是否符合一定规律的为标准，来衡量预滤波的效果，文中还对数字滤波器及随机低门限时域中心削波在预滤波中的作用进行了讨论，实验结果表明，预滤波取得了较好的效果     

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.     

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.     

基于DSP的非特定人语音识别系统

本文介绍了一种基于TMS320C6711 DSP的非特定人、孤立词语音识别系统。本文首先介绍了语音识别技术的基本原理,然后对不同的识别算法在多种嵌入式系统平台上进行性能分析和比较,可得到本语音识别系统具有较高的识别率、实时性和鲁棒性。     

基于DSP的语音识别的设计与实现

该系统选用了TI公司的TMS320VC5402作为处理器芯片,选择对小词汇量语音识别系统进行研究。实现小词汇量的语音识别主要包括以下三个方面的工作:端点检测、特征提取和模式匹配。在端点检测中,通过对过零率和短时能量参数的检测来判断起始点和结束点,去掉噪声,从而提取出语音信号数据。在特征提取中,首先对语音信号进行分帧、然后计算每帧语音信号的特征参数,该文采用线性预测倒谱参数作为特征参数,这些特征参数组成特征矢量,从而构成语音模板。在模式匹配中,采用了动态时间归整方法,将测试模板与参考模板进行匹配,比较两者之间的失真,得出识别判决的依据。     

基于语音识别系统中DTW算法改进技术研究

动态时间规整(DynamicTimeWarping)是语音识别中的一种经典算法,由于算法简单又有效,因此在实现孤立词识别系统中获得了广泛的应用,但仍然存在一些不足,本文从提高识别率和识别速度入手提出对DTW算法进行改进研究,以达到更满意的语音识别效果。     

基于DCOM的分布式电话语音识别系统

文章讨论了一个分布式电话语音识别系统的设计与实现。首先介绍了系统的框架结构和基于DCOM的进程间通信;然后给出了系统主要模块的功能和实现方法,并讨论了针对分布式系统和语音识别的特点而进行的性能优化。     

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。     

基于MS Agent的语音识别与合成

语音合成与语音识别提供了全新的人机交互方式,在信息处理、教育与商务应用等方面已显示出了巨大的优势。本文分析了MS Agent的工作原理,论述了基于MS Agent的语音系统的开发步骤,给出了系统运行示意图。     

基于DSP的语音识别系统的研究与设计

针对在PC机上实现的语音识别系统具有运行费用高、功耗大和体积大的问题,本文提出了以TMS320VC5509低功耗芯片为核心的语音识别系统方案,设计了系统的硬件结构,研究语音信号的特征提取和编码,建立前向-后向隐马尔可夫(HMM)模型,实现孤立词的语音识别.该系统具有运行费用低、功耗小和占用空间小的特点.