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基于嵌入式语音识别技术的研究

作　者: 燕涛
导　师: 曹广华
学　校: 大庆石油学院
专　业: 油气信息与控制工程
关键词: 语音识别 SPCE061A 嵌入式系统 特征参数 DHMM
分类号: TN912.34
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


自从人类可以制造和使用各种机器以来,人们就有一个理想,那就是让各种机器能听懂人类的语言并能按人的口头命令来行动,从而实现人机的语言交流。随着科学技术的不断发展,语音识别(Speech Recognition)技术的出现,使人类的这一理想得以实现。语音识别技术就是让机器通过识别和理解把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科,语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术,语音识别技术与语音合成技术的结合,使人们能够甩掉键盘,通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。当今,语音识别产品在人机认交互应用中己经占到越来越大的比例。在此背景下,本文在对语音识别技术进行全面、深入研究的基础上,提出了一种基于SPCE061A处理器的非特定人、小词汇量语音识别系统的设计方案,配合数据采集和语音录入技术可以组合成嵌入式数据采集录入系统。将其应用于工作现场的仪器、仪表的数据采集和数据录入等工作当中,以提高工作效率。本文首先介绍了语音识别的研究与发展状况以及目前存在的问题,并简单说明了语音识别的基本原理和主要方法,为进一步的语音识别研究打下了良好的基础。在总结目前语音识别预处理技术的基础上,对现有预处理技术进行了仔细地分析比较,综合各种算法的优点,对系统的实现提供了技术支持。分析了语音信号特征参数提取方法的优劣,并总结得出了参数提取的原则,并对模板训练匹配的问题进行研究。语音模型采用(DHMM)离散隐马尔可夫模型,利用Baum-Welch重估算法、前向后向算法、Viterbi算法来完成语音模板的训练和语音识别的任务。设计了一种基于SPCE061A处理器的非特定人、小词汇量语音识别系统,可以在规定词汇范围内得到初步实现。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
创新点摘要  6-10
第一章 绪论  10-17
  1.1 语音识别概述  10-11
  1.2 语音信号处理意义  11
  1.3 语音识别技术的发展和现状  11-15
    1.3.1 国外语音识别发展的历史  11-14
    1.3.2 我国语音识别发展的历史  14-15
  1.4 语音识别的发展方向和应用前景  15-16
  1.5 本文研究内容及章节安排  16-17
第二章 语音识别基本原理和结构  17-28
  2.1 语音信号预处理  17-18
  2.2 特征量的提取  18-21
    2.2.1 线性预测分析  19-21
    2.2.2 倒谱分析  21
  2.3 矢量量化  21-23
    2.3.1 矢量量化基本原理  21-23
    2.3.2 矢量量化技术的主要问题  23
  2.4 模型训练和模型匹配技术  23-27
    2.4.1 动态时间规整  24-25
    2.4.2 隐马尔可夫模型  25-27
  2.5 本章小结  27-28
第三章 SPCE061A 主要特点  28-35
  3.1 概述  28
  3.2 SPCE061A 结构图  28
  3.3 芯片性能  28-29
  3.4 SPCE061A 指令系统  29
  3.5 适用于语音信号处理的主要特点  29-34
    3.5.1 模/数转换器  30-32
    3.5.2 音频输出  32-34
  3.6 本章小结  34-35
第四章 语音识别典型算法的研究  35-49
  4.1 嵌入式语音识别的特点  35-36
  4.2 预处理  36-37
  4.3 语音信号的端点检测  37-40
    4.3.1 端点检测的意义  37
    4.3.2 端点检测的方法  37-40
  4.4 特征参数的提取和实现  40-42
    4.4.1 线性预测系数的计算  40-41
    4.4.2 线性倒谱的计算  41-42
  4.5 矢量量化技术  42-44
  4.6 基于隐马尔可夫的模型识别  44-48
    4.6.1 HMM 的模型结构  44-45
    4.6.2 模型参数的确定  45
    4.6.3 模型训练算法  45-47
    4.6.4 基于DHMM 的匹配计算  47-48
  4.7 本章小结  48-49
第五章 系统设计与实现  49-65
  5.1 课题分析  49
  5.2 系统硬件实现方案  49-53
    5.2.1 芯片选择  49-50
    5.2.2 系统硬件电路的构成  50-53
  5.3 系统软件实现方案  53-57
  5.4 实验结果分析  57-64
    5.4.1 数字语音端点检测的测试  57-63
    5.4.2 识别算法的仿真和测试  63-64
  5.5 本章小结  64-65
结论  65-66
参考文献  66-68
发表文章目录  68-69
致谢  69-70
详细摘要  70-75

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 电声技术和语音信号处理 > 语音信号处理 > 语音识别与设备
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