本文關(guān)鍵詞：語音識(shí)別算法研究及DSP實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人和人之間用于信息交換的工具有很多種,而其中最直接、最方便的就是語音。語音識(shí)別技術(shù)(Speech Recognition)是把包含在語音中的有用信息轉(zhuǎn)化成為機(jī)器語言。近些年來,在許多高科技領(lǐng)域中,語音識(shí)別技術(shù)的研究正盛,其實(shí)際應(yīng)用也已遍布于工業(yè)控制、移動(dòng)通信領(lǐng)域以及消費(fèi)類產(chǎn)品中。正是在這種背景下,本文研究了語音識(shí)別的技術(shù)和算法,對(duì)比分析了目前識(shí)別算法中較為主流的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)劃(Dynamic Time Warping, DTW)算法和隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Models,HMM)算法,對(duì)傳統(tǒng)的DTW算法提出了改進(jìn)措施來減小算量,給出了所有算法的Matlab仿真,最后設(shè)計(jì)了以DTW算法為識(shí)別算法、以DSP芯片為中央處理單元的小詞匯量、孤立詞語音識(shí)別系統(tǒng)。 論文首先介紹了課題的研究背景和意義,回顧了語音識(shí)別技術(shù)在國內(nèi)外的發(fā)展歷史,并對(duì)研究現(xiàn)狀和目前的難點(diǎn)及問題作了介紹和分析。在此基礎(chǔ)上,展開課題的研究。 其次,論文介紹了語音識(shí)別的理論知識(shí),包括基本理論、識(shí)別的工作流程,包括語音信號(hào)的預(yù)處理、端點(diǎn)檢測、特征提取、模板訓(xùn)練和識(shí)別等環(huán)節(jié)。其中,在特征參數(shù)方面,通過分析比較幾種常用的特征參數(shù),最終采用美爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)作為系統(tǒng)的特征參數(shù)；在識(shí)別算法方面,研究比較了DTW算法和HMM算法,并對(duì)傳統(tǒng)DTW算法中運(yùn)算量較大的缺點(diǎn)提出改進(jìn)措施。用Matlab7.0對(duì)系統(tǒng)所用所有環(huán)節(jié)的算法實(shí)施了仿真,驗(yàn)證了算法的正確性。設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn),對(duì)比了DTW算法和HMM算法的優(yōu)缺點(diǎn),綜合考慮系統(tǒng)需求和對(duì)算法的適應(yīng)性,選擇DTW算法作為系統(tǒng)的識(shí)別算法。 硬件方面,構(gòu)建了以TI公司的TMS320VC5509A DSP為中央處理單元的孤立詞語音識(shí)別系統(tǒng),設(shè)計(jì)出了各個(gè)模塊的電路,包括音頻采集模塊、CPLD邏輯控制模塊、電源模塊、外部存儲(chǔ)器模塊、JTAG調(diào)試模塊以及時(shí)鐘和復(fù)位電路等。 軟件方面,根據(jù)系統(tǒng)需求,設(shè)計(jì)了系統(tǒng)軟件,給出了系統(tǒng)硬件模塊初始化流程以及主要的識(shí)別算法的流程,并附上了相應(yīng)的流程圖。 最后對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行測試并得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。通過分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以說明,對(duì)于小詞匯量、孤立詞的語音識(shí)別,本系統(tǒng)到達(dá)了較好的效果。
【關(guān)鍵詞】：語音識(shí)別 孤立詞 DTW HAMM DSP
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN912.34
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 緒論14-18
• 1.1 課題的背景及意義14
• 1.2 語音識(shí)別技術(shù)國內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r14-15
• 1.3 語音識(shí)別技術(shù)存在的問題15-16
• 1.4 論文的主要內(nèi)容和組織16-18
• 2 語音識(shí)別的理論知識(shí)18-42
• 2.1 語音信號(hào)的預(yù)處理18-21
• 2.1.1 語音信號(hào)的采樣18-20
• 2.1.2 語音信號(hào)的預(yù)加重20
• 2.1.3 語音信號(hào)的加窗和分幀20-21
• 2.2 語音信號(hào)的端點(diǎn)檢測21-23
• 2.2.1 基于短時(shí)平均能量21
• 2.2.2 基于短時(shí)平均過零率21-22
• 2.2.3 雙門限比較法22-23
• 2.3 特征參數(shù)提取23-29
• 2.3.1 線性預(yù)測系數(shù)(LPC)24-25
• 2.3.2 LP倒譜系數(shù)(LPCC)25-26
• 2.3.3 Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)26-29
• 2.4 語音識(shí)別算法概述29
• 2.5 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)29-33
• 2.5.1 模板匹配29-30
• 2.5.2 DTW算法的原理30-33
• 2.6 隱馬爾科夫模型(HMM)33-38
• 2.6.1 HMM的定義33
• 2.6.2 HMM的數(shù)學(xué)描述33-34
• 2.6.3 HMM在語音識(shí)別中的運(yùn)用34-35
• 2.6.4 HMM的三個(gè)基本問題35-38
• 2.7 DTW算法和HMM算法的對(duì)比分析38-39
• 2.8 改進(jìn)的DTW算法39-41
• 2.9 本章小結(jié)41-42
• 3 語音識(shí)別算法仿真42-62
• 3.1 語音預(yù)處理42-44
• 3.1.1 預(yù)加重42-43
• 3.1.2 窗函數(shù)的選擇和分幀43-44
• 3.2 端點(diǎn)檢測算法仿真44-48
• 3.2.1 短時(shí)平均能量44-45
• 3.2.2 短時(shí)平均過零率45-46
• 3.2.3 雙門限法端點(diǎn)檢測46-48
• 3.3 特征參數(shù)提取仿真48-50
• 3.3.1 線性預(yù)測系數(shù)(LPC)和LP倒譜系數(shù)(LPCC)48-49
• 3.3.2 Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)49-50
• 3.4 DTW算法的仿真實(shí)現(xiàn)50-55
• 3.4.1 傳統(tǒng)DTW算法的仿真實(shí)現(xiàn)50
• 3.4.2 改進(jìn)的DTW算法的仿真實(shí)現(xiàn)50-52
• 3.4.3 DTW算法的模板訓(xùn)練52
• 3.4.4 DTW算法的匹配仿真52-55
• 3.5 HMM算法的仿真實(shí)現(xiàn)55-59
• 3.5.0 HMM模型的初始化55
• 3.5.1 HMM模型的訓(xùn)練55-56
• 3.5.2 HMM算法的識(shí)別56-57
• 3.5.3 HMM算法的識(shí)別仿真實(shí)現(xiàn)57-59
• 3.6 DTW算法和HMM算法的對(duì)比59-60
• 3.7 本章小結(jié)60-62
• 4 語音識(shí)別系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)62-74
• 4.1 系統(tǒng)硬件總體結(jié)構(gòu)框架62
• 4.2 TMS320VC5509A芯片簡介62-63
• 4.3 音頻采集模塊63-66
• 4.3.1 語音采集芯片TLV320AIC23芯片簡介63-65
• 4.3.2 TLV320AIC23和DSP的接口設(shè)計(jì)65-66
• 4.4 電源模塊電路設(shè)計(jì)66-67
• 4.5 外部存儲(chǔ)器模塊67-68
• 4.5.1 FLASH和DSP的接口設(shè)計(jì)67-68
• 4.6 CPLD模塊68-69
• 4.7 數(shù)據(jù)采集與傳送模塊69-70
• 4.8 其它模塊設(shè)計(jì)70-72
• 4.8.1 JTAG調(diào)試模塊70-71
• 4.8.2 時(shí)鐘電路設(shè)計(jì)71-72
• 4.8.3 復(fù)位電路設(shè)計(jì)72
• 4.9 本章小結(jié)72-74
• 5 語音識(shí)別系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)及DSP實(shí)現(xiàn)74-86
• 5.1 DSP集成開發(fā)環(huán)境CCS74-76
• 5.1.1 CCS概述74
• 5.1.2 基于CCS3.3的軟件開發(fā)流程74-76
• 5.2 DSP軟件設(shè)計(jì)76-84
• 5.2.1 編程語言選擇76
• 5.2.2 定點(diǎn)DSP的浮點(diǎn)運(yùn)算76-77
• 5.2.3 識(shí)別部分軟件設(shè)計(jì)77-84
• 5.3 系統(tǒng)測試及結(jié)果分析84-85
• 5.4 本章小結(jié)85-86
• 6 總結(jié)和展望86-88
• 6.1 全文工作總結(jié)86
• 6.2 不足和展望86-88
• 參考文獻(xiàn)88-92
• 致謝92-94
• 作者簡介及讀研期間主要科研成果94

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：語音識(shí)別算法研究及DSP實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：275844