發(fā)布時(shí)間：2017-09-24 11:13

  本文關(guān)鍵詞：智能遙控器語音識別模塊的設(shè)計(jì)

  更多相關(guān)文章： SEP6110C 嵌入式系統(tǒng) 語音識別 矢量量化 智能遙控器

【摘要】：隨著智能家居產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展,語音識別技術(shù)有了更廣闊的應(yīng)用前景,將該技術(shù)應(yīng)用于智能遙控器中實(shí)現(xiàn)家居控制,已經(jīng)成為智能家居領(lǐng)域的一大研究熱點(diǎn)。因此,設(shè)計(jì)一種切實(shí)可用的嵌入式語音識別系統(tǒng)是非常重要的。SEP6110C是自主研發(fā)的嵌入式芯片,本文旨在利用該芯片設(shè)計(jì)一款嵌入式語音識別模塊,具有低成本、易操作和高識別率的特性,使之可以應(yīng)用于智能遙控器中。本文在對比分析了嵌入式語音識別的相關(guān)技術(shù)后,確定以基于矢量量化的模板匹配算法為核心,完成SEP6110C嵌入式平臺的語音識別算法設(shè)計(jì)。在語音預(yù)處理時(shí),簡化濾波器的設(shè)計(jì),取消分幀；端點(diǎn)檢測時(shí),根據(jù)硬件噪聲設(shè)計(jì)判斷規(guī)則和閾值門限；在語音參數(shù)提取時(shí),對MFCC特征參數(shù)做加權(quán)處理,使之更好地表現(xiàn)語音信號的特征；最后使用LBG算法完成矢量量化。設(shè)計(jì)完成后,對該模塊的軟硬件各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行測試。測試結(jié)果表明,該系統(tǒng)可識別語音命令為30個(gè),語音識別率達(dá)到90%以上,且識別反應(yīng)時(shí)間在1s以內(nèi)。本文設(shè)計(jì)的語音識別系統(tǒng)完成了小詞匯量、孤立字詞的語音識別,滿足了智能遙控器的家居控制要求,在智能家居領(lǐng)域具有一定的使用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：SEP6110C 嵌入式系統(tǒng) 語音識別 矢量量化 智能遙控器
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.34
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 課題背景及意義9
• 1.2 語音識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 國外語音識別歷史發(fā)展10-11
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11
• 1.3 研究內(nèi)容與設(shè)計(jì)指標(biāo)11-13
• 1.3.1 研究內(nèi)容11-12
• 1.3.2 設(shè)計(jì)指標(biāo)12-13
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 嵌入式語音識別系統(tǒng)15-25
• 2.1 語音識別技術(shù)概述15-17
• 2.1.1 語音識別的技術(shù)分類15-16
• 2.1.2 嵌入式語音識別技術(shù)分析16-17
• 2.1.3 嵌入式語音識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)17
• 2.2 嵌入式語音識別系統(tǒng)的概述17-21
• 2.2.1 矢量量化18-19
• 2.2.2 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整19-20
• 2.2.3 隱馬爾科夫模型20-21
• 2.3 嵌入式平臺算法實(shí)現(xiàn)的分析21-23
• 2.3.1 嵌入式平臺對語音識別的約束21-22
• 2.3.2 本設(shè)計(jì)的難點(diǎn)22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-25
• 第三章 嵌入式語音識別算法設(shè)計(jì)25-45
• 3.1 語音識別算法原理25-32
• 3.1.1 預(yù)處理25-26
• 3.1.2. 端點(diǎn)檢測26-29
• 3.1.3 特征提取29-32
• 3.1.4 模板匹配32
• 3.2 預(yù)處理的優(yōu)化32-35
• 3.2.1 嵌入式硬件的噪聲分析33
• 3.2.2 預(yù)加重的優(yōu)化33-35
• 3.2.3 分幀優(yōu)化35
• 3.3 針對智能家居場合的端點(diǎn)檢測設(shè)計(jì)35-37
• 3.4 特征參數(shù)提取的優(yōu)化37-41
• 3.4.1 特征參數(shù)提取算法分析37-38
• 3.4.2 MFCC的優(yōu)化設(shè)計(jì)38-39
• 3.4.3 FFT的實(shí)現(xiàn)39-41
• 3.5 模板匹配的設(shè)計(jì)41-43
• 3.5.1 LBG算法實(shí)現(xiàn)的矢量量化41-42
• 3.5.2 模板匹配流程優(yōu)化42-43
• 3.6 本章小結(jié)43-45
• 第四章 嵌入式語音識別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)45-67
• 4.1 語音識別系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)45-46
• 4.2 硬件設(shè)計(jì)46-50
• 4.2.1 微處理器SEP6110C46-47
• 4.2.2 語音處理芯片47-48
• 4.2.3 無線通信模塊48
• 4.2.4 硬件子模塊設(shè)計(jì)48-50
• 4.3 軟件平臺設(shè)計(jì)50-58
• 4.3.1 微處理器的配置50-51
• 4.3.2 WM8978的驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)及語音數(shù)據(jù)流的控制51-53
• 4.3.3 FAT文件系統(tǒng)53-56
• 4.3.4 無線通信56-58
• 4.4 語音識別算法實(shí)現(xiàn)58-65
• 4.4.1 語音預(yù)處理算法實(shí)現(xiàn)58-59
• 4.4.2 雙門限端點(diǎn)檢測算法實(shí)現(xiàn)59-61
• 4.4.3 MFCC的實(shí)現(xiàn)61-62
• 4.4.4 VQ的實(shí)現(xiàn)62-65
• 4.5 智能遙控器的工作流程65
• 4.6 本章小結(jié)65-67
• 第五章 系統(tǒng)的測試與結(jié)果分析67-77
• 5.1 硬件測試67-69
• 5.1.1 硬件電路測試67-68
• 5.1.2 系統(tǒng)性能測試68-69
• 5.2 語音識別測試場景69-70
• 5.3 語音識別測試及結(jié)果分析70-76
• 5.3.1 預(yù)處理和端點(diǎn)檢測的測試70-71
• 5.3.2 反應(yīng)時(shí)間測試及其分析71-74
• 5.3.3 語音識別率測試及其分析74-75
• 5.3.4 測試結(jié)果總結(jié)75-76
• 5.4 本章小結(jié)76-77
• 第六章 總結(jié)與展望77-79
• 6.1 總結(jié)77
• 6.2 展望77-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 致謝83-85
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文85

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4 孫f，

本文編號：911073