嵌入式语音识别呼救装置的设计与实现
嵌入式语音识别技术实现与应用
ｄ ｖｃ ｏ ｖ ｎｅ ｔ ． ｅ ｉｅ ｃ ｎ ｅ ｉ ｎｌ ｙ Ｋｅ ｒ ｓ ｅ ｅ ｄ ｄ ｓ ｓｅ ；ｓ ｅ ｃ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｅ ｔ ｏ ｅ ｎ ａ ｅ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ｍｂ ｄ ｅ ｙ ｔｍ ｐ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ；ｒｍｏｅ ｐ ｗ ｒｍａ ｇ ｍｅ ｔ ｉ
李 超
（． １ 南京 邮电大学计算机学院 ， 苏 南京 ２ ００ ； ． 江 １０ ３ ２ 东南大学， 江苏 南京 ２ ０９ ） 息安全 、 智能 家居等方面具有广泛的 用途 。本 文在研 究 已有语音 ｉ ￣ 技术 的基础 之上 ， 讨在 ｆｑ ， 探 嵌入 式设 备上如何 编程 实现语音识别算 法， 最后搭 建智能声控平 台， 将之 应用 于远 程 电源管理 ， 制远程 电源模块 通 电 控
目的
的语音控制数据和特征库相匹配 ， 即把人类 的语音信 号转 变为 相 应 的文 本 或 命 令 的技 术 。 目前 在 Ｐ Ａ、 Ｄ 智 能手 机 、 能家 电 、 业 现 场 、 能机 器人 等 方 面 ， 智 工 智 语 音 识别技 术都 有着广 阔 的应用前 景 。
常见 的 语 音 识 别 方 法 有 动 态 时 间 归 整 技 术
０ 引 言
语 音识 别技术 ¨ 属 于 多 维模 式 识 别 和智 能计 算 机 接 口的范 畴 ， 实现过程 是 在计算 机或嵌 入式 设备 其 中首先 建立 特定 人 、 定 词 的语 音 特征 库 ， 后 将人 特 然
智能语音识别系统设计与实现
智能语音识别系统设计与实现智能语音识别系统是一种能够将人类语音信息转换为文本或命令的技术，近年来随着人工智能和机器学习技术的快速发展，智能语音识别系统在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍智能语音识别系统的设计与实现过程，包括系统架构、关键技术、算法原理以及实际应用场景等内容。
1. 智能语音识别系统概述智能语音识别系统是一种基于人工智能技术的应用程序，通过对输入的语音信号进行处理和分析，最终将其转换为文本或命令。
该系统通常包括语音采集、信号处理、特征提取、模型训练和解码等模块，通过这些模块的协同工作，实现对语音信息的准确识别和理解。
2. 智能语音识别系统设计2.1 系统架构智能语音识别系统的设计通常包括前端和后端两部分。
前端负责对输入的语音信号进行采集和预处理，后端则负责特征提取、模型训练和解码等任务。
在系统架构设计中，需要考虑前后端模块之间的数据传输和协同工作，以及系统的可扩展性和稳定性等因素。
2.2 关键技术智能语音识别系统涉及到多种关键技术，包括声学模型、语言模型、解码算法等。
声学模型用于对语音信号进行特征提取和建模，语言模型则用于对文本信息进行建模和预测，解码算法则用于将声学模型和语言模型结合起来，实现对语音信号的准确识别。
3. 智能语音识别系统实现3.1 算法原理智能语音识别系统的实现涉及到多种算法原理，包括隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习（Deep Learning）等。
HMM是一种经典的声学建模方法，通过对声学特征序列进行建模，实现对语音信号的识别；深度学习则是近年来兴起的一种强大的机器学习方法，通过神经网络等技术实现对复杂数据的建模和预测。
3.2 实际应用场景智能语音识别系统在各个领域都有着广泛的应用场景，如智能助手、智能客服、智能家居等。
在智能助手领域，用户可以通过语音指令实现日程安排、天气查询、路线规划等功能；在智能客服领域，用户可以通过语音与机器人进行交流和沟通，实现问题解答和服务支持；在智能家居领域，用户可以通过语音控制家电设备、调节环境氛围等。
嵌入式语音识别系统的设计与实现
嵌入式语音识别系统的设计与实现作者：马跃杨磊王巍来源：《现代电子技术》2010年第05期摘要:介绍一种基于FPGA的嵌入式语音识别系统设计与实现,系统采用线性预测倒谱系数(LPCC)算法和动态时间规整(DTW)算法,该系统的核心部件采用目前流行的Virtex-Ⅱ Pro系列FPGA芯片,使用的工具为业界领先的嵌入式设计套件Xilinx ISE Design Suite 10.1,并且运用现代电子系统软硬件协同设计、协同验证和协同工作的方法完成设计。
通过实验表明,对于小词汇量、特定人识别系统,具有很好的识别效果,识别准确率达到95.2%以上。
该系统的识别性能可以满足基本的嵌入式设备需要,具有广阔的应用价值。
关键词:FPGA;语音识别;LPCC;DTW中图分类号:TP274文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)05-121-04Design and Implementation of Embedded Speech Recognition SystemMA Yue,YANG Lei,WANG Wei(College of Communication and Information Technology,Tianjin PolytechnicUniversity,Tianjin,300160,China)Abstract:The design and implementation of FPGA-based embedded speech recognition system are introduced,the system uses Linear Prediction Cepstral Coefficients (LPCC) algorithm and Dynamic Time Warping (DTW) algorithm,the key components of the system use current popular Virtex-II Pro Series FPGA chip,and use the industry-leading embedded design kit Xilinx ISE Design Su ite 10.1,apply modern electronic systems′ hardware and software co-design and co-verification to complete the design.Experiments show that for a small vocabulary and a specific recognition system,it has very good recognition results,recognition accuracy rate is above 95.2%.Recognition performance of this system can meet the basic needs of embedded devices,it has broad application value.Keywords:FPGA;speech recognition;LPCC;DTW0 引言语音识别技术从20世纪50年代开始到现在已经历半个多世纪的蓬勃发展,在这期间获得了巨大的进步。
一种嵌入式语音识别控制模块的设计与实现
（ ．厦 门理工 学院 电子 与电气工程系 ，福建 厦 门 ３ １２ ；２ １ ６ ０ ４ ．北 京航 空航 天大学机器人 研究所 ，北京 １０ ９ ） ０ １ １ ［ 摘 要 ］在分析语音识 别原理 的基础 上 ，结合机 器人 系统人机 交互需求 ，提 出了一种基 于 Ｌｎ ｘ应 用 ｉｕ
１ 语 音 识 别 原 理 与 功 能 分 析
１ １ 语 音识别 原理 ．
语音识别根据实际需要和应用场合的不同，可以分为孤立词识别和连续语音识别、特定人识别和 非特定人识别．语音识别方法很多 ，如动态时间归整法 （ ｙａ ｉ Ｔｍ ｒ ｎ ） Ｄ ｎｍｃ ｉｅＷａ ｉ 、隐式 马尔可夫法 ｐｇ （ ｉ ｅ ａ ｏ ｏｅ ） Ｈｄ ｎＭ ｒ ｖＭ ｄｌ 、人工神经网络法 （ ｒｆｉ ｅ ａ Ｎ ｔ ｒ）等 ，隐式马尔可夫法对非特定 ｄ ｋ ｓ Ａｔ ｃ ｌ ｒ ｅ ｏｋ ｉ ａＮ ｖ ｉ ｌ ｗ 人连续语音有很高的识别率 ，目 前一般都采用基于隐式马尔可夫法的识别方法作 为基本算法 ，采用模
续处理 ．在训练 阶段 ，用 户输 入若干次训练语音 ，系统 经预处理 和特征提取后 得到特征矢 量参数 ，建立 或修 改训练语音 的参考模 型库．在识别 阶段 ，将输人 的语 音的特征矢量 参数 和参考模 型库 中的模型进行 相似性 度量 比较 ，将 相似度最高 的模型所属 的类别作 为识别 的中间候选结果 输 出．后处 理模块 ，对候选 识别 结果继 续处理 ，通过语言模型 、词法 、句 法 、和语义信息的约束 ，得到最终 的识别结果 ｌ ． ２ Ｊ
语音识别原理如图 ｌ 所示．预处理模块 ，对输人的原始语音信号进行处理 ，滤除掉其中不重要的信
息 以及背景 噪声 ，并进行语 音信 号的端点检测 、语音分 帧以及 预加 重等处理 ．特征提取模 块 ，负责计算
人工智能语音识别系统的设计与实现
人工智能语音识别系统的设计与实现一、引言随着信息技术的不断发展，人工智能技术也得到了愈加广泛的应用。
其中，人工智能语音识别系统凭借其高效、准确的特点，被广泛应用于各个领域，如智能家居、智能医疗、金融等。
本文旨在介绍人工智能语音识别系统的设计与实现，以期为相关领域的工作者提供参考和借鉴。
二、人工智能语音识别系统的概述人工智能语音识别系统是一种能够将人类语言转化为电脑可识别的信号的技术。
其基本原理是将人类语音信号经过预处理、特征提取、模型训练等环节，最终输出对应的结果。
人工智能语音识别系统的重要组成部分包括前端处理模块、语音特征提取模块、声学模型、语言模型等。
三、人工智能语音识别系统的设计与实现1.前端处理模块的设计与实现前端处理模块是人工智能语音识别系统的关键组成部分之一，其主要作用是对原始语音进行预处理和去噪处理。
常用的前端处理技术包括语音分帧、预加重、端点检测等。
其中，语音分帧是将语音信号划分为固定长度的音频帧，以便后续的处理；预加重则是对信号进行高通滤波，强化高频内容，减轻语音信号的幅度衰减。
端点检测则旨在确定语音信号的开始和结束时间。
2.语音特征提取模块的设计与实现语音特征提取模块是人工智能语音识别系统的关键环节之一，其主要任务是对每一帧语音信号进行特征提取，将其转化为计算机可识别的数字信号。
常用的语音特征提取方法包括短时能量、短时过零率、梅尔频率倒谱系数等。
短时能量是指每一帧的语音信号的能量大小；短时过零率则是计算语音信号中穿过横轴（表示无声状态）时的次数；梅尔频率倒谱系数则是一种基于人类声音感知特性的声学特征。
3.声学模型的设计与实现声学模型是人工智能语音识别系统中的核心部分之一，其主要任务是通过大量训练数据，对输入的语音特征进行分析，建立与语音信号特征之间的对应关系。
声学模型的常见类型包括隐马尔科夫模型、深度神经网络等。
在声学模型的训练过程中，需要采用大量的真实语音数据进行训练，以提高模型的精度。
嵌入式语音识别实训报告
一、实训背景随着人工智能技术的不断发展，嵌入式语音识别技术在我国逐渐得到广泛应用。
为了深入了解嵌入式语音识别技术，提高自身实践能力，我们开展了嵌入式语音识别实训。
二、实训目标1. 熟悉嵌入式语音识别系统的工作原理；2. 掌握嵌入式语音识别系统的硬件与软件设计；3. 学会使用C语言进行嵌入式语音识别系统的编程；4. 培养团队合作精神和实践创新能力。
三、实训内容1. 嵌入式语音识别系统概述嵌入式语音识别系统主要包括以下几个部分：（1）麦克风：负责采集语音信号；（2）A/D转换器：将模拟语音信号转换为数字信号；（3）处理器：负责语音信号的预处理、特征提取和识别；（4）识别模块：根据特征参数进行语音识别；（5）执行模块：根据识别结果执行相应的操作。
2. 硬件设计（1）开发板：选用STM32F103C8T6开发板；（2）麦克风模块：选用INMP441麦克风模块；（3）A/D转换器：选用ADC12位分辨率；（4）处理器：选用ARM Cortex-M3内核的32位处理器；（5）识别模块：选用LD3320语音识别芯片。
3. 软件设计（1）语音信号预处理：包括降噪、去噪、静音检测等；（2）特征提取：采用MFCC（Mel-frequency Cepstral Coefficients）特征提取方法；（3）语音识别：采用LD3320芯片内置的语音识别算法；（4）执行模块：根据识别结果执行相应的操作。
4. 编程实践（1）使用C语言编写嵌入式语音识别系统程序；（2）实现语音信号的预处理、特征提取和识别；（3）实现执行模块的功能。
四、实训过程1. 硬件搭建（1）将麦克风模块连接到开发板；（2）连接A/D转换器；（3）连接处理器和识别模块。
2. 软件编程（1）编写语音信号预处理程序；（2）编写特征提取程序；（3）编写语音识别程序；（4）编写执行模块程序。
3. 调试与优化（1）对程序进行调试，确保程序正常运行；（2）根据实际情况对程序进行优化，提高识别率和稳定性。
基于语音识别技术的智能语音助手系统设计与实现
基于语音识别技术的智能语音助手系统设计与实现智能语音助手系统是一种利用语音识别技术实现交互的人工智能系统，能够通过语音与用户进行对话、理解用户意图，并提供相应的服务和回答。
本文将详细介绍基于语音识别技术的智能语音助手系统的设计与实现。
一、系统设计1. 系统架构智能语音助手系统的架构主要包含以下几个模块：- 语音输入模块：负责接收用户的语音输入，并将语音信号转换为数字信号。
- 语音识别模块：将语音信号转化为文本信息，通过语音识别技术识别用户的语音指令。
- 自然语言理解模块：对识别出的文本信息进行语义分析，理解用户的意图和需求。
- 服务执行模块：根据用户意图，执行相应的操作或提供相关的服务。
- 语音合成模块：将系统的回答或服务结果转换为语音输出，供用户听到。
2. 语音识别技术语音识别技术是智能语音助手系统的核心，用于将用户的语音指令转换为可理解的文本信息。
当前常用的语音识别技术包括基于概率的隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）。
在系统设计中，可以选择使用现有的开源语音识别引擎，如百度、讯飞等提供的语音识别API，也可以基于开源语音识别工具库，如Kaldi等，自行搭建语音识别模块。
3. 自然语言理解技术自然语言理解技术用于分析和理解用户的意图和需求，对识别出的文本信息进行语义分析和语法解析。
常用的自然语言理解技术包括基于规则的方法、统计语言模型和深度学习技术。
在系统设计中，可以采用开源的自然语言处理工具库，如NLTK、spaCy等，并结合规则库和语义模型，对用户的文本指令进行解析和意图理解。
4. 服务执行与语音合成服务执行模块负责根据用户意图和需求，执行相应的操作或提供相关的服务。
该模块可以与其他系统集成，实现各种功能，如查询天气、播放音乐、讲笑话等。
语音合成模块用于将系统的回答或服务结果转换为语音输出，供用户听到。
常见的语音合成技术包括基于规则的拼接合成和基于深度神经网络的端到端合成。
二、系统实现在系统实现过程中，可以采用以下步骤：1. 数据收集与处理：收集大量的语音数据，并进行数据预处理，包括去噪、特征提取等。
智能语音识别系统设计与实现
智能语音识别系统设计与实现随着科技的不断进步，人工智能已经成为我们日常生活中无法回避的一部分。
特别是智能语音识别技术的应用，让人们可以轻松地与机器交互沟通。
在这篇文章中，我们将会从以下方面介绍智能语音识别系统的设计与实现。
一、智能语音识别系统的概述智能语音识别系统是由机器通过语音识别技术将人类语言转换成计算机可识别的数字信号，并通过后续的语音识别算法进行处理，从而实现智能化自动处理的系统。
它在许多领域有着广泛的应用，如智能家居、智能客服、智能商务等。
二、智能语音识别系统的设计智能语音识别系统的设计包括硬件和软件两方面。
1.硬件设计智能语音识别系统的硬件设计包括麦克风、声卡、信号采集卡等。
麦克风是将人声转换为电信号的设备，声卡则是将电信号转换为计算机可识别的数字信号的设备，信号采集卡则是将音频信号采样为数字信号的设备。
2.软件设计智能语音识别系统的软件设计包括语音信号预处理、信号分析、特征提取和模型训练等。
预处理阶段的主要任务是对语音信号进行滤波和降噪，以去除噪声和杂音，提高信号质量；信号分析阶段的主要任务是对信号进行分帧和分频处理，并提取出与人语相关的特征；特征提取阶段的主要任务是对特征进行选择和量化，提取具有鉴别性的特征值；模型训练阶段的主要任务是构建模型并进行训练。
三、智能语音识别系统的实现智能语音识别系统的实现分为在线语音识别和离线语音识别两种。
1.在线语音识别在线语音识别是通过将麦克风采集到的语音信号实时地传输到计算机进行语音识别。
实现在线语音识别需要使用通信协议，如WebSocket协议，实现语音数据的实时传输。
此外，还需要使用一些开源库进行语音处理，如webaudio-recorder.js、sphinxbase、pocketsphinx.js等。
2.离线语音识别离线语音识别是将采集到的语音信号存储在本地的数据库中，通过离线软件进行语音识别。
实现离线语音识别需要对本地的语音库进行处理，主要包括离线语音识别软件和数据库。
基于嵌入式下的语音机器人的设计与实现
［ 收稿 日期 】２ ０ —０ —１ ０８ ５ １
［ 作者简介 ］张志勇 （ ７ 一） １ ２ ，男，吉林省吉林市人 ，长春 师范 学院计算机科 学与技术 学院讲 师，硕 士 ，从 事嵌 入式 系统研 ９
向或反 向旋 转 ，同时配合 延时与播 放声音组 合起来形成 不 同的动作 。 语音播 放程序 分为两部 分 ：一是 播 放 流程 控制 ，一 是 中断播 放 服务 程 序。 首先 要初 始 化 为 自动 方 式播 放 ，选择 Ｄ Ｃ单通 道 、声 音可增减 的方式 播放 语音 ；其 次进 入语 音播 放循 环 ，判 断是 否播 放结 束 ，如 果 没 Ａ 有则 调用语 音播放 系统服务 函数填 充语音 队列 ，译码输 出；如 果播放结 束 ，停 止播放 （ 图 ２ 。 见 ）
［ 摘 要 】语音机器人由一块单 片机 和机器人机械 框架 组成 （ 包括用 于走路的 电机 、用 于头部 旋转 的
电机 、用 于加速和用于弹射 的电机等） ，可 以让机器人在语 音指令控制下 实现多项 功能 ，而软 件设计 是基 于单 片机强大 的语音控制功能完成机器人语 音控制动作 的，其 中包括主程序 、机器人 动作控制子
第 ２ 卷第 ５ ７ 期
Ｖ １２ Ｎ ． ０．７ ０５
长春师 范学 院学报 （ 自然 科学版 ）
Ｊｕ ｌ ｆ＿Ｒ ｔ ｏ ａ Ｕ ｉ ｒｔ（ ａ ｎ ｃ ｎｅ ｏｍａ ０ Ｃ ｌ ｌ Ｎ ｒ ｌ ｎｖ ｓｙ Ｎ ｔ ｄＳｉ ｃ ） ， ￣ ｎ ｍ ｅｉ ｈ ｕ ｅ
２０ Ｏ ８年 ｌ Ｏ月
程 序 、语 音 播 放 子 程 序 及 语 音 识 别 程 序 。
毕业论文《语音识别系统的设计与实现》
摘要 (III)Abstract (I)前言 (I)第一章绪论 (1)1.1 研究的目的和意义 (1)1.2 国内外研究历史与现状 (1)1.3 语音识别存在的问题 (4)1.4 论文主要研究内容及结构安排 (5)第二章语音识别系统 (6)2.1 语音识别系统简介 (6)2.1.1 语音识别系统的结构 (6)2.1.2 语音识别的系统类型 (7)2.1.3 语音识别的基元选择 (9)2.2 语音识别系统的应用 (9)2.2.1 语音识别系统的应用分类 (9)2.2.2语音识别系统应用的特点 (10)2.2.3 语音识别系统的应用所面临的问题 (11)2.3 语音识别的算法简介 (12)2.3.1 基于语音学和声学的方法 (12)2.3.2 模板匹配的方法 (13)2.3.3神经网络的方法 (15)第三章语音识别系统的理论基础 (16)3.1 语音识别系统的基本组成 (16)3.2 语音预处理 (17)3.2.1 预加重 (17)3.2.2 加窗分帧 (17)3.2.3 端点检测 (18)3.2.4 语音特征参数提取 (18)3.2.5 语音训练和识别 (22)第四章特定人孤立词语音识别系统的设计方案 (26)4.1 基于VQ语音识别系统的模型设计 (26)4.2 语音识别系统特征参数提取提取 (27)4.2.1 特征参数提取过程 (27)4.2.2 特征提取matlab实现 (28)4.3 VQ训练与识别 (30)4.3.1 用矢量量化生成码本 (30)4.3.2 基于VQ的说话人识别 (31)4.4 设计结果分析 (33)总结与体会 (36)谢辞 (38)参考文献 (39)摘要本文主要介绍了语音识别系统的基础知识，包括语音识别系统的应用、结构以及算法。
重点阐述了语音识别系统的原理以及相关算法，通过参考查阅资料，借助MATLAB工具，设计基于VQ码本训练程序和识别程序，识别特定人的语音。
系统主要包括训练和识别两个阶段。
嵌入式语音信号处理实验系统的设计与实现
嵌入式语音信号处理实验系统的设计与实现梁瑞宇;王青云;赵力【摘要】To embody the idea of mutual promotion between teaching and scientific research,and to meet the needs of teaching and research for speech signal processing,an integrated experimental platform for embedded speech signal processing is design by using Cortex-A8 microprocessor and WM8960 audio coding and decoding chip as core hardware.Moreover,an integrated experimental teaching and development software is designed on this platform by using QT development software.Then,the system hardware structure and transplant of driver are described.By taking an example of the speech enhancement algorithm based on spectral subtraction,the speech development process based on QT is introduced.Based on this experimental platform,students can master not only the basic knowledge of speech signal processing,but also the development process of embedded software for the speech application.The system had friendly interface and strong functions,can be used for the teaching of speech and signal processing in colleges and universities,and for the research and development of related topics on speech signal processing.%为体现教学与科研相互促进的教学理念,面向语音信号处理教学和科研需要,以Cortex-A8微处理器和专用音频编解码芯片WM8960为硬件核心,构建一款嵌入式语音信号处理综合实验平台.基于该实验平台,利用QT 开发软件,设计一款语音信号处理综合实验教学与开发软件.文中完整地讲述了系统的硬件构成,驱动程序的移植,并结合基于谱减法的语音增强算法,介绍了基于QT的语音开发流程.基于该实验平台,学生不仅可以掌握语音信号处理的基本知识,还可以熟悉面向语音应用的嵌入式软件开发流程.系统界面友好,功能强大,可有效用于高校语音及信号处理教学工作,也可用于相关科研人员进行语音信号处理相关课题的研发工作.【期刊名称】《实验室研究与探索》【年(卷),期】2017(036)005【总页数】5页(P126-130)【关键词】语音信号处理;语音增强;嵌入式;实验教学【作者】梁瑞宇;王青云;赵力【作者单位】南京工程学院通信工程学院,南京211167;东南大学信息科学与工程学院,南京210096;南京工程学院通信工程学院,南京211167;东南大学信息科学与工程学院,南京210096【正文语种】中文【中图分类】TN912.3;G642.0随着人机交互和智能机器人技术的发展，语音信号处理已成为信息科学研究领域中发展最为迅速的一个分支。
论嵌入式语音识别系统的研究与实现
Ｎ０ ．２， ０１ ２ ０
现 代 商 贸 工 业 Ｍｏ ｅｎＢ ｓ ｅ ｒｄ ｎ ｕ ｔ ｄ ｒ ｕ ｉ ｓ Ｔ ａ ｅＩ ｄ ｓ ｙ ｎ ｓ ｒ
２ １ 年第 ２ ００ 期
论 嵌 入 式 语 音 识 别 系统 的研 究 与 实现
熊 伟 水 仲 飞
（ 园地 质 大 学 机 械 与 电子 信 息 工 程 学 院 ， 北 武 汉 ４ ０ ７ ） 中 湖 ３ ０ ４ 摘 要 ： 介 绍 了语 音 识 别 技 术 的 基 础 上 ， 据 语 音 识 别 系 统 的 构 成 模 型 ， 在 根 实现 基 于嵌 入 式 系统 的 语 音 识 别 系统 。 本
中 图分 类 号 ： ９ ２ ＴＮ １
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ： ６ ２３ ９ （ ０ ０ ０ — ２ １０ １ ７ — １ ８ ２ １ ） ２０ ９ —２
LD3320嵌入式语音识别系统应用电路设计
LD3320嵌入式语音识别系统应用电路设计
语音交互系统是比较人性化的人机操作界面，它需要语音识别系统的支持。
LD3320 是一款语音识别芯片。
本文介绍了LD3320 芯片的工作原理及应用，给出了LD3320 与微处理器的硬件接口电路及软件程序。
随着高档MCU
的不断出现，以MCU 为核心的嵌入式语音交互系统会有非常好的应用前景。
特定人语音识别（ASR，Auto Speech RecognitiON）技术是基于“关键词
语列表”的识别技术，它是对大量的语音数据（相当于对数千人采集的数万小时的有效声音数据）经语言学家语音模型分析，建立数学模型，并经过反复训练提取基元语音的细节特征，以及提取各基元间的特征差异，得到在统计概率最优化意义上的各个基元语音特征，最后才由资深工程师将算法以及语音模型转换成硬件芯片并应用在嵌入式系统中。
语音识别系统软硬件设计
由图可知，由LD3320 组成的语音识别系统硬件有单片机（或嵌入式系统）及LD33202.图2 和图3 分别是由单片机STC10L08XE 构成的主控芯片和
由LD3320A 构成的语音识别主系统。
这种语音识别系统也容易引起误识别，如当用户说的内容不在识别列表内时，必然会引起误识别。
为了克服这些缺点，降低误识别率，可在设定好要识别的关键词语后，再添加一些与识别列表内的单词有联系的任意其他词汇，用来吸收错误识别，从而达到降低误识别率的目的。
由LD3320 组成的语音识
别系统有很广泛的应用，如语音控制的点歌系统、语音控制的手机、音控智能导航仪、音控智能家电产品等。
基于语音识别技术的智能语音交互系统设计与实现
基于语音识别技术的智能语音交互系统设计与实现随着现代科技的发展，人工智能（AI）领域的研究得到了越来越多的关注。
其中，语音识别技术就是人工智能领域的一项核心技术，而语音交互系统则是应用这一技术的重要领域。
本文将介绍基于语音识别技术的智能语音交互系统的设计与实现。
一、语音识别技术语音识别技术是指将人的声音转换成计算机可识别的文字或命令的技术。
通过对语音信号进行采集、信号处理、特征提取、模型训练等步骤，可以实现语音识别的过程。
语音识别技术的出现，让计算机可以实现与人类语音交互的能力，而智能语音交互系统的应用也因此得以逐渐广泛。
二、智能语音交互系统的应用场景智能语音交互系统是一种实现人机交互的技术，可以让人类通过语音指令控制计算机，实现各种功能。
其中，智能音箱、智能家居控制、智能车载系统等应用，可以让用户通过语音指令控制各种设备，实现更便捷的使用体验。
此外，智能客服、智能助手等应用，也可以通过语音指令实现语音交互的沟通，提高人工智能领域的效率。
三、基于语音识别技术的智能语音交互系统的设计与实现在设计和实现基于语音识别技术的智能语音交互系统时，首先需要进行语音识别的模型训练。
通过建立语言模型和声学模型，提高语音识别的准确率。
同时，还需要通过对用户习惯和语音表达习惯的分析，来优化系统的设计。
接下来，可以通过接入不同的技术模块，来实现不同的应用场景。
例如，可以接入智能家居控制模块，实现智能家居的语音控制。
在实现语音交互的过程中，还需要进行自然语言理解和生成的处理，以实现更自然、更智能的语音交互效果。
在实现智能语音交互系统时，还需要考虑语音数据的保护和安全。
为了避免被黑客攻击，可以采用多种安全措施，例如静态、动态加密，以保护语音数据的安全。
四、智能语音交互系统的未来发展趋势随着技术的进一步发展，智能语音交互系统的应用将会更加广泛。
例如，可以将智能语音交互系统应用于医疗健康领域，实现智能化的医疗服务；也可以将其应用于智慧城市领域，实现智慧交通、智慧停车等应用。
智能语音识别系统设计与实现
智能语音识别系统设计与实现第一章：引言随着物联网技术的迅速发展，智能语音识别系统已经成为一种非常有前途的技术，被广泛应用于智能家居、智能客服、语音翻译等领域。
本文将详细介绍智能语音识别系统的设计与实现。
第二章：智能语音识别系统基本原理智能语音识别系统基于自然语言处理技术和人工智能技术，通过将语音信号转换成文本的方式实现人与计算机之间的对话。
其基本原理包括语音信号分析、特征提取、模型训练和语音识别四个阶段。
2.1 语音信号分析语音信号分析是智能语音识别系统的第一步，其目的是通过录音设备将人类的声音转换成数字信号，然后对数字信号进行分析、处理和表示。
语音信号的分析主要包括语音分段、预处理和噪音滤波等技术。
2.2 特征提取语音特征提取是智能语音识别的核心技术，其目的是将语音信号转换成数字特征向量，然后将该向量用于模型训练和识别。
语音信号的特征提取可以通过Mel频率倒谱系数和线性预测系数等算法来实现。
2.3 模型训练模型训练是智能语音识别系统的关键过程，其目的是使用声音和对应的文本文件来训练声音到文本转换模型。
通常使用的是深度学习技术中的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）进行模型训练。
2.4 语音识别语音识别是智能语音识别系统的最后一步，其目的是使用训练好的模型将语音信号转换成文本结果，实现人与计算机之间的对话。
这一步需要使用语音识别模块对声音信号进行特征提取，并通过模型匹配获取最终的文本结果。
第三章：智能语音识别系统设计与实现本章将详细介绍智能语音识别系统的设计和实现，包括计算机程序设计、硬件电路设计和语音识别算法选择。
3.1 计算机程序设计智能语音识别系统的程序设计需要使用编程语言开发，例如Python或Java等。
程序设计的框架可以分为用户界面设计、语音信号采集、语音识别算法设计和文本输出设计四个模块。
3.2 硬件电路设计智能语音识别系统的硬件设计需要选择合适的声音传感器、模数转换芯片和数字信号处理器等硬件设备，并通过电路设计实现声音信号采集、数字化和特征提取等功能。
基于嵌入式系统的语音识别研究的开题报告
基于嵌入式系统的语音识别研究的开题报告题目：基于嵌入式系统的语音识别研究研究背景和意义：近年来，语音识别技术得到了广泛的应用，如智能家居控制、智能手机语音助手、语音识别转录等。
语音识别技术的发展使得人们可以通过语音指令来控制设备，极大地方便了生活。
然而，许多应用场景需要对语音识别进行实时处理，如驾驶员的语音控制、语音转写等。
为了解决这些实时处理的需求，基于嵌入式系统的语音识别研究变得越来越重要。
嵌入式系统是一种嵌入智能设备中的微型计算机，具有体积小、功耗低和成本低等优点，广泛应用于智能家居、车联网、医疗设备等领域。
在基于嵌入式系统的语音识别研究中，需要研究如何将语音信号转换为数字信号，并将数字信号通过处理器进行实时识别，同时满足资源有限、计算能力有限、时延要求等要求。
这对于提高语音识别的实时性和精确度具有重要意义。
研究内容：本研究的主要内容包括以下几个方面：1. 嵌入式系统的搭建本研究需要搭建基于嵌入式系统的语音识别平台，包括采集语音信号的硬件和实现数字信号处理的软件。
2. 语音信号处理本研究需要研究如何将语音信号转换为数字信号，并通过数字信号处理技术对语音信号进行去噪、预处理等操作，提高信号质量。
3. 语音识别算法研究本研究需要研究基于嵌入式系统的语音识别算法，包括经典的HMM 模型、DNN模型以及语音识别深度学习算法等。
需要对这些算法进行调优，以满足实时处理的需求。
4. 实验评测本研究需要对设计的基于嵌入式系统的语音识别平台进行实验评测，可以评估语音识别的准确度、实时性和资源消耗等方面的指标。
预期成果：通过本研究，预计可以实现基于嵌入式系统的语音识别平台，并将其应用于智能家居和车联网等应用场景中。
同时，预计可以对语音信号处理和语音识别算法进行优化，提高语音识别的准确度和实时性。
此外，本研究还将会在学术界和工业界产生一定的影响力。
基于ARM的嵌入式语音识别系统的研究与设计
Ｄ 。
１ ２ ２ ・ 福建电脑 Ｉ ２ ０ ｌ ３ 年 第８ 期
【 摘 要】 ： 设计一个以 Ａ Ｒ Ｍ 处理器为核心的语音识别系统。 系统处理核心采用三星公 司的基 于
Ａ ＲＭ９ ２ ０ Ｔ 内核 的 ￥ ３ Ｃ ２ ４ ４ ０处理 器 ， 采用 Ｌ ｉ ｎ ｕ ｘ嵌入 式操作 系统 实现任 务 调 度和 外 围管理 。语 音识 别 使 用 当前 流行 的 ＤＨＭＭ 模 型 ， 采 用 系统 开销 较 小的 Ｖ ｉ ｔ ｅ ｒ ｂ ｉ 算法 来 实现 。本 文设 计 的语音 识 别 系统具 备性 能 强 、 扩展 能力强 以及 通 用性好 等优 点 。
４（ ０＝ Ｍａ ｘ ｐ （ ｓ １ ， Ｓ ２ ， ． ． Ｓ＝Ｓ ， ， ０ ２ ， ． ． ． ， ｊ ） （ １ ）
Ｓｌ， ２，… ， Ｓｔ
其中， （ ） 为 被 识 别 的语 音 序 列 ｔ 时亥 ４ 最 大 的 概
ｔ 时刻 前经 过 的 语音 状 态序 列 为 ｓ 。 ，… ， ｓ ， 环境 噪 声的信 号 。面对 大量 噪 声其数 据计 算及 其 嵌入 率密 度 ； 时刻 状 态 为 Ｓ ， 对 应 输 出观 察符 序 列 为 ０ ， ０ ， …， 式 的设 备 中 的有 限计算 资 源 ， 为 了保 证 系统 对 于 自然 且 ｔ 的语 言 其 正确 的识 别 率 ， 并有 效减 少 在 处 理原 始 的语
号在 语音 录 入 的设 备进 入之 后 将 进行 预 处理 ， 端 点检 测 和特 征提 取 ， 转 换 至 可对 比 的信 号 参 数 ， 之 后 将 特
对 于本系 统较 合适 。 Ｄ Ｈ ＭＭ模 型 为一 种随机 的统计 过 程 ，经 过 大量 的模 板 训 练 的过 程 将 语 音 特 征 提 取 出
基于STM32的嵌入式语音识别模块设计
库。在识别阶段 ，模块按 照一定算法 ，将语音的特征矢量参数和模 型
３．１主控 制 器 芯片
库中的参考模型进行 比较 ，相似度最高的输入特征矢量将被判定为
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图 ３ ＬＤ３３２０语 音 识 别 单 元 原 理 图
Ｆｌａｓｈ和ＲＡＭ，不用事先训练 就能实现对非特定 人的语音识别 ，而 且识别准确率 较高。
堡星童变量 皇 Ｉ
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ｌ是
设置寄存 器 设定 芯片状 态
设置寄 存器 准备 开始 识别
设置 寄存器 １ｃ开启ＡＤｃ
参 考 文 献
［１］张 丽 娟。王 申 良．基 于 ＳＴＭ３２的语 音识 别 系统 的设 计 与 实 现 ［Ｊ］．黑 龙 江 科 技信 息，２０１Ｏ（２）． ［２］陈景 帅，周风余 ．基 于 ＳｐｅｅｃｈＳＤＫ的机器人语音交互系统设计［Ｊ］． 北京联合 大学学报 （自然科 学版 ２Ｏ１ Ｏ（１）． ［３］祝 常健 ，胡 维平 ，叶佳 宁．基 于 ＨＭＭ语 音识别技术在 ＡＲＭ平 台的 实 现［Ｊ］．微 计 算机 信 息 ，２００９（５）． ［４］鄢仁辉．嵌入式实 时操作 系统 Ｃ／ＯＳ—ＩＩ的移植 实例 ［Ｊ］．现代 电 子 技术 。２０１ １（２）５．
过 ｖＸＬＤ３３２０芯 片为核 心的硬 件 电路 实现语 音识 别 ，使 用嵌入 式操作 系统 Ｃ／ＯＳ－Ⅱ实现 任务调 度和 外 围设备 管理 。
嵌入式语音系统设计
嵌入式语音系统设计嵌入式语音系统是一种集成了语音识别、语音合成和语音交互等功能的系统。
它广泛应用于智能家居、智能机器人、车载导航等领域，为用户提供了更加便捷、智能的交互体验。
在嵌入式语音系统设计中，首先需要进行语音信号的采集和预处理。
语音信号采集可以通过麦克风等外部设备完成，其主要目的是将用户的语音转化为数字信号，以便后续处理。
在预处理阶段，需要对语音信号进行去噪、降噪、语音增强等处理，以提高语音识别的准确性。
接下来是语音识别模块的设计。
语音识别是嵌入式语音系统的核心功能之一，其主要任务是将用户的语音转化为相应的文字或指令。
语音识别模块通常采用机器学习算法，如隐马尔可夫模型（HMM）或深度学习算法，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
这些算法可以对语音信号进行特征提取和模式匹配，从而实现准确的语音识别。
在语音识别的基础上，还可以设计语音合成模块。
语音合成是将文字或指令转化为语音信号的过程，其目的是将计算机生成的语音反馈给用户。
语音合成模块通常采用基于规则的合成方法或基于统计的合成方法。
基于规则的合成方法是通过预先定义的语音规则和语音库来生成语音，而基于统计的合成方法则是通过训练模型来生成语音。
最后是语音交互模块的设计。
语音交互是用户与嵌入式语音系统进行信息交流和指令传递的过程。
语音交互模块需要设计相应的对话管理和语义理解算法，以实现对用户语音输入的理解和正确回答。
总之，嵌入式语音系统设计涉及语音信号采集与预处理、语音识别、语音合成和语音交互等多个方面。
通过合理的算法和模型设计，可以实现高效、准确的语音交互体验。
随着人工智能和物联网技术的不断发展，嵌入式语音系统将在更多领域得到应用，为人们带来更加智能、便捷的生活。
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０ 引 言
对 于 家 庭 安 防监 控 系 统 来 说 ， 时报 警 是 最 重 要 的 。 在 及 许 多 遇 险场 合 下 ， 警 人 想 通 过 一般 手 段 （ 警 电话 、 声 呼 报 报 大 救 ） 成 报 警 ， 很 难 做 到 的 。 如 遇 到 入 室 抢 劫 ， 害 人 通 常 完 是 受 会被蒙住眼睛和嘴； 而突 发疾 病 或 卧床 不起 的 人 也 不 能 大 声 、 清 晰 地 呼 救 。 以 遇 险 时 ， 过 声 音 呼 救 是 合 适 的 ， 是对 于 所 通 只 接 收 呼 救 声 音 的 呼 救 装 置 来 说 ， 能 及 时 洞 察 到 轻 微 且 不 清 要 晰 的 呼 救 声 是 十 分 重 要 的 。 呼 救 装 置 识 别 到 真 正 的 呼救 声 当 音信 号后 ， 以及 时 触 发装 置 的监 控 探 头捕 获 报 警 现 场 图 像 并 可 及 时远 程 传 向救 援 方 ， 即可 为 用 户 带 来快 速 、 便捷 、 效 的 安 全 有 保 护 。这 样 的装 置 即 称 为 无 线 呼 救 装 置 ， 求 其 具 有 体 积 小 ， 要
安装 灵 活 、 用 安 全 隐 蔽 且 成 本 低 的特 点 。 文涉 及 的 基 于 嵌 使 本
图 ｌ 采 集的数 字 音 频样 本数 据 呼 救 音 显 示 振 幅较 低 ， 间延 续 较 长 （ 次 约 １ ）反 复 时 每 ０ｓ，
３次 以 上 。 在 呼 救 现 场 听 起 来 较 沉 闷单 调 ， 会 引 起 注 意 ， 不 这
ｓ ｎ ｉ ｇｍｕ ｔ ｄ ａ ｍｅ ｓ ｇ ｓ ｒｈ ｌ ｔ ｅａ ｎ ｎ ｉｔ ｒ ｒ ｖ ｋ ｄ ｂ ｏ ｃ ． Ａ ｏ ｕ ｉ ｎ ｅ ａ ｌ ｓ ｒ ｖ ｄ ｄ ａ ｅ ｅ ｅ ｃ ｄ ｅ ｄ ｎ ｌ ｍｅ ｉ ｓａ ｅｔ ａ ｋ ｆ ｅｐ ｗｉ ｔ ｎ ｕ ｃ ａｏ ｏ ｏ ｅ ｙ ｖ ｉ ｅ ｉ ｏ ｏ ｈ ｈ ｐ ｓ ｌ ｔ ｘ ｍｐ ｅｉ ｏ ｉ ｅ ｓｒ ｆ ｒｎ ｅａ ｏ ｐ ｎ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ｕ ｐ ｒ ｆ ｒ ｅｄ ｖ ｌｐ ｎ ｆ ｏ ｓ ａ ｅ ｕ ｒ ． ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｓ ｐ ｏ ｔ ｅ ｅ ｏ ｍｅ ｔ ｕ ｅ ｓ ｆ ｇ ａ ｄ ｔ ｏ ｈ ｏｈ Ｋｅ ｒ ｓ ｓ ｅ ｃ ｃ ｇ ｉ ｏ ； ＨＭ Ｍ ； Ｍ Ｆ ｙｗｏ ｄ ： ｐ ｅ ｈ ｒ ｏ ｔ ｎ ｅ ｎ ｉ ＣＣ； ＭＭ Ｓ ａ ｎ ｃａ ｏ ； ｎ ｕ ｉｔ ｒ ｎ
要 点 。系统 以 Ａ Ｍ 为硬 件 平 台 ， 用嵌 入 式 Ｌｎ ｘ操 作 系统 进行 开 发 ， 成 了 用 呼 救 音 触 发 呼 救 监 控 装 置 ， 时 将 多媒 体 呼 Ｒ 使 ｉｕ 完 及
救 信 息传 给 救 援 方 ， 居 家 安 防提 供 了一 种 解 决 方 案 和 技 术 依 据 。 为
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｓ ｅ ｋ ｒｄ ｐ ｎ ｅ ｔｓ ｅ ｃ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ａ ｄ ｍｕ ｔ ｄ ａ ｍｅ ｓ ｇ ａ ｓ ｔ ｎ ｉ ｅ ｃ ｉ ｅ ｄ ｓ ｍｅｋ ｙ ｓｒ ｃ ： ｍｅｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｐ ａ ｅ － ｅ ｅ ｄ ｎ ｐ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｎ ｌ ｍｅ ｉ ｓａ ｅ ｔ ｉ ｉ ｒ ｍｉ ｏ ｓｄ ｓ ｒ ｄ ａ ｏ ｅ ｎ ｉ ｂ ｎ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｅ ｒ ｔ ｄ ｃ ｄ Ｔ ｅ ｓ ｓｅ ， ｗｈ ｃ ａ ｅ ｎ ａ ｌ Ｕ ｄ ｕ ｉ ｇ ｅ ｅ ｄ ｄ Ｌ ｎ ｘ ａ ｐ ｒ ｔ ｇ ｓ ｓｅ ｅ ｈ ｏ ｏ ｉｓａ ｅ ｉ ｒ ｕ ｅ ． ｈ ｙ ｔｍ ｎ ｏ ｉｈ ｉ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ＣＰ ａ ｓ ｍｂ ｄ ｅ — ｉ ｕ ｓｏ ｅａ ｉ ｙ ｔ ｍ， Ｃ ｅ ｌ ｅ ｓ ｎ ｎ ｎ ｎ ｎ ａ ｒａｉ ｚ
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第 ２ 卷 第 １ 期 ９ ＯＶLeabharlann １２９ ． Ｎ Ｏ． Ｏ １
计 算 机 工程 与 设 计
Ｃｏ ｕｅ ｎ ｉ ｅ ｒ ｇａ ｅ ｉｎ ｍｐ ｔｒＥ ｇ ｎ ｅｉ ｎｄＤ ｓｇ ｎ
２０ 年 ５ ０８ 月
Ｍａ ０ ｙ２０ ８
就是设计的意图。该呼救音信号经ｘ轴增益后可得到如图２
所 示细节 。
关 键 词 ：语 音 识 别 ； 隐 马 尔 科 夫 模 型 ； 梅 尔频 率 倒 谱 系数 ； 多 媒 体 信 息服 务 ； 呼 救 装 置
中 图法 分类号 ： Ｐ ９ Ｔ ３３
文 献标识码 ： Ａ
文章 编号 ：０ ０７ ２ （０ ８ １—５６０ １０ —０ ４ ２ ０ ） ０２ ２—４
嵌入式语音识别呼救装置的设计与实现
沈 音 乐
（ 州职 业技 术学 院 ，浙江 杭 州 ３ ０ １） 杭 １０ ８
摘 要 ：阐 述 了基 于 语 音 识 别 和 多媒 体 无 线 远 程 传 输 两 项 技 术 的 实 时呼 救 系统 的 设 计 思 路 ，介 绍 了其 中 的 几 个 关 键 性 技 术
Ｄｅ ｉｎ ａ ｄｒ ａ ｉａｉ ｎ ｏ ｍｂ ｄ ｅ ｐ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｎ ｕ ｃ ａｏ ｓｇ ｎ ｌ ｔ ｆ ｅ ｚ ｏ ｅ ｅ ｄ ｄ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｎ ａ ｎ ｎ ｉｔ ｒ ｅ ｉ
ｓ ＨＥ Ｙｉ — ｕ Ｎ ｎ ｙ ｅ
（ ａｇｈ ｕＶ ｃｔ ｎ ｌｎ ｅｈ ｉ ｌ ｏｌ ｅ Ｈ ｎ ｚ ｏ １０ ｈ ａ Ｈ ｎ ｚｏ ｏａ ｏ ａａ ｄＴｃｎｃ ｌ ｇ ， ａｇ ｈ ｕ ，Ｃ ｉ ） ｉ ａＣ ｅ ３ １ ０ ８ ｎ