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基于分段概率模型语音识别算法的SOPC实现

作　者: 王明
导　师: 张歆奕
学　校: 五邑大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: SOPC 软核 DE2-70 NiosⅡ 分段概率模型 语音识别
分类号: TN47
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


传统的嵌入式语音识别解决方案大多采用单片机或者DSP实现。随着可编程逻辑技术的发展,出现了基于SOPC(可编程片上系统)的新的设计思想：以下载到FPGA的软核CPU为系统控制模块,并可运用FPGA逻辑单元实现语音处理与识别,从而达到高速语音识别。它设计方式灵活,设计小巧、成本低、可靠性高,由于具备软、硬件在系统可编程的功能,因此非常有利于系统的移植和升级。本文分析了Altera公司的SOPC集成开发环境以及DE2-70开发套件,研究了系统级设计工具SOPC Builder的设计流程,重点对语音识别算法流程进行了详细的分析,在研究了Nios 11软核处理器的结构、性能和Avalon总线规范的基础上,针对系统设计需求,构建出以NiosⅡ软核为核心的微处理器系统,完成了基于NiosⅡ软核的软件编程和调试,用C语言实现了基于分段概率模型的语音识别算法,包括语音的采集与输入、端点检测、特征参数的提取与存取、识别算法的实现和识别结果的处理等。本文主要研究内容包括以下几个方面：1.DE2-70 SOPC硬件平台和QuartusⅡ开发软件的使用；2.基于SOPC和分段概率模型语音识别系统的软硬件设计；3.语音特征的提取方法及其软件实现；4.分段概率统计模型的建立和识别算法的软件实现；5.系统的全面测试与评估。

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 微电子学、集成电路（IC） > 大规模集成电路、超大规模集成电路
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