本文關(guān)鍵詞：基于嵌入式的孤立詞快速識(shí)別算法研究及實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：近幾年來(lái),隨著人們生活節(jié)奏的不斷加快、人們的生活質(zhì)量不斷提高,同時(shí)筆記本電腦、手機(jī)等電子產(chǎn)品在我們的日常生活中越來(lái)越重要,這就導(dǎo)致人們對(duì)電子產(chǎn)品的要求不停地提高,對(duì)其智能化的需求也逐漸變高。計(jì)算機(jī)在我們平時(shí)的工作學(xué)習(xí)中變得越來(lái)越重要,目前人們希望能夠更加快捷有效的與其進(jìn)行交流。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)了讓機(jī)器“聽(tīng)懂”人的語(yǔ)言,隨著語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)正不斷走向成熟,在不久的將來(lái)人們就可以通過(guò)語(yǔ)音與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互,從而不再使用鍵盤。本文首先簡(jiǎn)單介紹語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),包括語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理;語(yǔ)音信號(hào)特征參數(shù)的提取過(guò)程;語(yǔ)音識(shí)別算法過(guò)程,該模塊主要介紹了矢量量化的原理和實(shí)現(xiàn),動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法以及最常用的隱馬爾科夫模型算法。本文的主要工作集中在兩個(gè)方面,一個(gè)是提出一種新的時(shí)頻特征——過(guò)零譜,用過(guò)零譜作為特征參數(shù)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別,同時(shí)在識(shí)別算法上也做出改善,提出了一種高識(shí)別率、低復(fù)雜度的語(yǔ)音識(shí)別算法——基于超球串的仿生模式識(shí)別算法;另一個(gè)是語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的MATLAB仿真和硬件系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn),仿真主要包括了錄制語(yǔ)音信號(hào)的仿真、語(yǔ)音信號(hào)短時(shí)能量和短時(shí)平均過(guò)零率的仿真、端點(diǎn)檢測(cè)的仿真、后續(xù)的特征參數(shù)提取以及孤立詞識(shí)別的仿真;硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)的芯片選用的是意法半導(dǎo)體公司出產(chǎn)的STM32F103RBT6芯片,本文對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)的硬件以及軟件的設(shè)計(jì)給出了詳細(xì)說(shuō)明,從而設(shè)計(jì)出孤立詞語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。本文通過(guò)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的不斷分析以及各種參數(shù)的比對(duì)研究,得到新的特征提取方法,并且在識(shí)別階段采用仿生模式識(shí)別算法進(jìn)行識(shí)別,經(jīng)MATLAB上進(jìn)行仿真結(jié)果表明,該算法運(yùn)行速度快、識(shí)別率高;另一方面,在STM32上使用整個(gè)算法實(shí)現(xiàn)了孤立詞識(shí)別。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的產(chǎn)品將不斷提高我們的生活質(zhì)量,但是成本很高,這對(duì)產(chǎn)品的普及造成很大影響。本文的研究有一定的應(yīng)用價(jià)值,在保證語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率、識(shí)別速度的前提下,實(shí)現(xiàn)了低功耗、低成本、便于攜帶的整體設(shè)計(jì),在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域有很好的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：語(yǔ)音識(shí)別 特征提取 過(guò)零譜 仿生模式識(shí)別 STM32
【學(xué)位授予單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.34
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 引言8
• 1.2 課題研究的背景及意義8-10
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)12
• 1.5 本文章節(jié)安排12-14
• 第二章 語(yǔ)音識(shí)別概述14-25
• 2.1 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)框圖14
• 2.2 語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理14-18
• 2.2.1 語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)加重處理15
• 2.2.2 語(yǔ)音信號(hào)的分幀加窗處理15-16
• 2.2.3 語(yǔ)音信號(hào)的端點(diǎn)檢測(cè)16-18
• 2.3 語(yǔ)音信號(hào)特征參數(shù)提取18-22
• 2.3.1 線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)（LPCC）19-20
• 2.3.2 Mel頻率倒譜系數(shù)（MFCC）20-22
• 2.4 常用的語(yǔ)音識(shí)別算法22-25
• 2.4.1 矢量量化（VQ）算法22-23
• 2.4.2 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）算法23
• 2.4.3 隱馬爾可夫模型（HMM）算法23-25
• 第三章 新的特征提取算法及改進(jìn)的仿生模式識(shí)別算法25-36
• 3.1 新的特征參數(shù)提取算法的由來(lái)25-28
• 3.2 過(guò)零譜的提取過(guò)程28-29
• 3.3 改進(jìn)的仿生模式識(shí)別算法29-36
• 3.3.1 傳統(tǒng)仿生模式識(shí)別概述29-31
• 3.3.2 改進(jìn)的仿生模式識(shí)別算法31-36
• 第四章 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與仿真實(shí)驗(yàn)36-45
• 4.1 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)36-37
• 4.2 系統(tǒng)的整體仿真實(shí)驗(yàn)37-43
• 4.2.1 語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理過(guò)程的仿真實(shí)驗(yàn)38-39
• 4.2.2 語(yǔ)音信號(hào)端點(diǎn)檢測(cè)的仿真實(shí)驗(yàn)39-41
• 4.2.3 語(yǔ)音信號(hào)特征參數(shù)提取的仿真實(shí)驗(yàn)41-42
• 4.2.4 語(yǔ)音信號(hào)的訓(xùn)練識(shí)別過(guò)程的仿真實(shí)驗(yàn)42-43
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析43-45
• 第五章 系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)45-56
• 5.1 概述45
• 5.2 系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)方案45-51
• 5.2.1 芯片介紹45-46
• 5.2.2 系統(tǒng)硬件電路組成46-51
• 5.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)51-56
• 第六章 總結(jié)與展望56-58
• 6.1 總結(jié)56
• 6.2 未來(lái)展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 附錄A62-63
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果63-64
• 致謝64-65

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：637785