嵌入式实时英语语音识别系统的设计和实现
嵌入式语音识别系统的研究和实现_方敏
嵌入式语音识别系统的研究和实现①方敏,浦剑涛,李成荣,台宪青(中国科学院自动化研究所高技术创新中心,北京100080)摘要:本文首先给出了一种适合于在嵌入式平台上实现的可变命令集的非特定人语音识别系统,同传统的基于PC的非特定人语音识别系统相比,该系统具备内存消耗小,运算速度快的优点。
然后给出了该语音识别系统在多种嵌入式平台上的实现和评估结果,论证了非特定人语音识别系统在嵌入式平台上实现的可行性及其对硬件的最低配置要求,在技术层次上分析了目前实现高性能语音识别SOC的主要问题和困难,并指出了今后相关的研究方向。
关键词:计算机应用;中文信息处理;嵌入式平台;非特定人语音识别;语音识别SOC中图分类号:TP391.4文献标识码:AResearch and Realization of Embedded Speech Recognition SystemFANG Min,PUJian-tao,LI Cheng-rong,TAI Xian-qing(Hi-tech Innovation Center,Institute of Automation,Chinese Acadamy of Science Beijing 100080,China)Abstract:Proposed in this paperis a novel speaker-independent speech recognition system,which is command-variable andsuitable for realization based on embedded pared with traditional speaker-independent speech recognition sys-tem based on PC,our system is featured small storage and computation cost.The system is evaluated on several embeddedplatformsthat are specially designed.According to the result of the evaluation,the feasibility of speaker-independentspeech recognition system based on embedded platform is proved and the least requirement for the hardware is given.Thenwe analyzed the main problems and difficulties in the development of high performance speech recognition SOC(System Ona Chip)from the point of technology,and pointed out some future works.Key words:computer application;Chinese information processing;embedded platform;speaker-independent speech recog-nition;speech recognition SOC1前言随着计算机软硬件技术、半导体技术、电子技术、通讯技术和网络技术等的飞速发展,人类已经进入后PC时代。
实现嵌入式语音识别系统的基本原理及步骤
实现嵌入式语音识别系统的基本原理及步骤嵌入式语音识别系统是一种将语音信号转化为可理解的文本信息的技术，它广泛应用于智能家居、智能手机、汽车导航系统等领域。
本文将介绍嵌入式语音识别系统的基本原理及实现步骤。
一、基本原理嵌入式语音识别系统的基本原理基于语音信号的特征提取和模式匹配。
其主要流程包括：音频采集、预处理、特征提取、模式匹配和后处理。
1. 音频采集：利用麦克风或其他音频采集设备获取用户的语音信号。
2. 预处理：对采集到的语音信号进行预处理，包括降噪、增强和去除不必要的信号干扰。
3. 特征提取：从预处理后的语音信号中提取与语音内容相关的特征信息。
常用的特征提取方法包括短时能量、短时过零率、倒谱系数等。
4. 模式匹配：将提取到的特征信息与预先建立的语音模型进行匹配。
常用的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习模型（如循环神经网络）。
5. 后处理：对匹配结果进行后处理，包括词语连续性检测、语音纠错等。
二、实现步骤实现嵌入式语音识别系统的基本步骤包括：数据准备、特征提取、语音模型训练和系统集成。
1. 数据准备：收集适用于系统训练的语音数据集。
数据集可以包含多个说话人的语音样本，涵盖不同的人声特征和语音内容。
2. 特征提取：对采集到的语音信号进行预处理，并提取出与语音内容相关的特征信息。
常用的特征提取方法包括短时能量、短时过零率、MFCC（Mel频率倒谱系数）等。
3. 语音模型训练：使用已准备好的语音数据集和特征信息，训练一个语音识别模型。
在模型训练过程中，可以选择使用隐马尔可夫模型（HMM）或深度学习模型（如循环神经网络）来构建语音识别系统。
4. 系统集成：将训练好的语音识别模型嵌入到嵌入式设备中，实现实时的语音识别功能。
在系统集成过程中，需要考虑设备的计算能力、存储空间以及实时性等因素。
总结：实现嵌入式语音识别系统的基本原理是基于语音信号的特征提取和模式匹配。
通过音频采集、预处理、特征提取、模式匹配和后处理等步骤，可以将语音信号转化为可理解的文本信息。
英语翻译器语音识别系统的设计及功能实现
英语翻译器语音识别系统的设计及功能实现
梁娟
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2018(034)012
【摘要】语音识别指的是通过识别和理解,使人类语音转变成为文本方式.目前,语音识别系统因为自身的研究难度及重要性成为了研究的热点内容.在嵌入式不断发展的过程中,嵌入式语音识别技术已经成为语音识别领域的主要发展方向.基于此,对英语翻译器语音识别系统进行设计,并且进行系统实现.
【总页数】3页(P46-48)
【作者】梁娟
【作者单位】陕西国际商贸学院基础课部,咸阳712046
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.34
【相关文献】
1.英语翻译器语音识别系统设计及其应用 [J], 杜卫卫
2.嵌入式实时英语语音识别系统的设计和实现 [J], 胡珊珊;刘加;王国梁
3.嵌入式实时英语语音识别系统的设计与研究 [J], 周晓武
4.英语发音通过嵌入式实时系统的识别设计及功能实现 [J], 赵丽娜
5.采摘机器人语音识别系统设计——基于英语词汇整合和WAP平台 [J], 张凤芹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
嵌入式系统中的语音识别与语音合成技术
嵌入式系统中的语音识别与语音合成技术嵌入式系统中的语音识别与语音合成技术在当今科技发展中扮演着重要的角色。
这种技术的应用范围广泛，涉及智能手机、智能助理、智能家居和车载系统等领域。
本文将详细介绍嵌入式系统中的语音识别与语音合成技术的原理、应用以及存在的挑战。
语音识别技术是将人类语音转化为计算机可处理的形式的过程。
在嵌入式系统中，语音识别技术被用于将用户的语音指令转化为对应的操作，如语音搜索、语音助手等。
语音识别的关键是语音信号的特征提取和模式匹配。
特征提取通过将语音信号表示为一系列数值，如频谱特征、梅尔频率倒谱系数等。
模式匹配则使用机器学习算法，如隐马尔可夫模型（HMM）或深度学习算法，将输入的语音特征与预先训练好的模型进行匹配，以判断用户的语音指令。
语音识别技术的应用越来越广泛，从智能助手如苹果的Siri、亚马逊的Alexa，到智能家居控制和车载系统的语音操作，都离不开这项技术。
通过语音识别，用户可以通过语音指令进行各种操作，实现更加便捷高效的人机交互。
例如，在车载系统中，司机可以通过语音识别来控制导航、电话等功能，提高驾驶安全性。
在智能家居中，用户可以通过语音指令控制灯光、电器等，增加生活的智能化和舒适性。
然而，嵌入式系统中的语音识别技术也面临着一些挑战。
首先，由于嵌入式系统的资源限制，如处理器性能、存储容量和功耗等，对语音识别算法提出了挑战。
为了在有限的资源下实现准确的语音识别，需要优化算法和设计高效的硬件架构。
其次，嵌入式系统中的语音识别需要考虑语音指令的多样性和语言差异性。
不同用户的语音特征和语音习惯不同，导致语音识别算法的泛化能力和鲁棒性需要进一步提高。
此外，隐私保护也是嵌入式系统中语音识别技术面临的重要问题。
由于语音指令包含个人信息，如电话号码、地址等，保护用户隐私成为一项重要任务。
与语音识别技术相对应的是语音合成技术，它是将计算机生成的文本转化为自然语言的语音的过程。
语音合成技术可以使嵌入式系统更具人性化，提供良好的用户体验。
实时语音翻译系统的设计与开发
实时语音翻译系统的设计与开发随着全球化的推进，语言的交流问题逐渐凸显出来。
多语言环境下，语言障碍成为了一个无法避免的问题。
这个时候，语音翻译技术的发展显得尤为重要。
实时语音翻译技术已经成为了机器翻译技术的一个重要分支。
本文将围绕实时语音翻译系统的设计和开发展开，并重点阐述从语言识别到翻译输出的技术实现和优化方法。
一、实时语音翻译系统的原理和实现实时语音翻译系统的设计和开发涵盖了语音识别、语音前后处理、翻译和文本输出等4个方面。
语音识别是实时语音翻译系统最为基础的技术。
首先，需要利用语音识别技术将语音数据转换成文本数据，再基于文本数据进行翻译处理。
语音识别需要从输入的语音信号中提取相关的声音特征，并将其转化为文字信息，这个过程需要利用数字信号处理技术和机器学习算法解决。
语音输入分为麦克风输入和网络语音输入，前者需要对外周噪声进行抑制，后者需要实现音频传输和数据压缩方面的优化处理。
语音前后处理的目的是消除环境噪声，提取有用数据，降低后续处理的复杂度。
常用的前后处理技术包括语音分割、降噪、去除重音和语速控制等。
这个过程的核心是对噪音和声音高低波动的处理，需要提高计算效率，减小延迟时间。
实时语音翻译系统的翻译过程是基于机器翻译算法。
机器翻译算法根据输入的源语言文本，输出目标语言文本。
在实时语音翻译系统中，源语言文本是通过语音转文本技术获得的，而目标语言文本则需要经过相应的翻译算法获得。
目前机器翻译算法主要分为基于规则的翻译、统计翻译和神经网络翻译等，各种算法的优缺点本文不再赘述。
文本输出部分，可以通过语音合成技术将翻译的文本通过语音输出给用户。
语音合成是将文字转化为语音的技术，主要实现思路是根据文本的拼音或者音素信息构建语音，现在常用的方法是混合方法，即基于规则和统计模型相结合的方式生成语音。
二、实时语音翻译系统的性能优化和改进在实现实时语音翻译系统过程中，需要考虑到系统的性能表现和用户的使用体验。
系统性能的表现不仅包括翻译速度，还包括翻译准确性和实时性。
嵌入式语音识别的研究与实现
嵌入式语音识别的研究与实现随着科技的发展，嵌入式系统在各个领域得到了广泛应用。
其中，嵌入式语音识别作为人机交互的重要手段之一，正逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
本文将从研究和实现两个方面，介绍嵌入式语音识别的相关内容。
首先，嵌入式语音识别的研究是基础。
语音识别是将人类语音转化为可理解的文本或命令的技术，而嵌入式语音识别则是将这项技术应用于嵌入式系统中。
在研究方面，需要深入了解语音信号的处理、特征提取、模型训练等相关知识。
此外，还需要对不同语音识别算法进行研究和比较，以找到适合嵌入式系统的算法。
研究者还需关注嵌入式系统的资源限制，如计算能力、存储空间和功耗等，以保证算法在嵌入式设备上的高效运行。
其次，嵌入式语音识别的实现是重要的应用方向。
在实现方面，首先需要选择适合的硬件平台，如嵌入式处理器或专用语音处理芯片。
然后，根据研究的成果，将语音识别算法移植到嵌入式系统中，并进行优化和调试，以确保实时性和准确性。
此外，为了提高用户体验，还可以结合其他技术，如语音合成、语音交互等，实现更多功能。
嵌入式语音识别在日常生活中有着广泛的应用。
例如，智能家居领域中的语音控制，可以通过语音识别技术实现对家电的远程控制；智能手机领域中的语音助手，可以通过语音识别技术将用户的语音指令转化为相应的操作；医疗领域中的智能健康监测，可以通过语音识别技术实现对患者语音的识别和分析等等。
这些应用不仅方便了人们的生活，也提高了工作效率。
总之，嵌入式语音识别的研究与实现是一项具有重要意义的工作。
通过深入研究语音识别算法，并将其应用于嵌入式系统中，可以实现更加智能、便捷和高效的人机交互方式。
随着嵌入式技术的不断发展，相信嵌入式语音识别将在更多领域得到广泛应用，为人们的生活带来更多便利。
嵌入式语音识别系统的设计与实现
n=0
∑|
s ( n) |
( 4)
3. 3. 3 特征提取算法
语音信号是一种典型的时变信号 ,如果把观察时间
《现代电子技术》 2010 年第 5 期总第 316 期 缩短到几十毫秒 ,则可以得到一系列近似稳定的信号 。 人的发音器官可以用若干段前后连接的声管进行模拟 , 这就是所谓的声管模型 。 全极点线性预测模型 ( L PC) 可以对声管模型进行 很好的描述 ,每段声管对应一个 L PC 模型的极点 。一 般情况下 , 极点的个数在 12～ 16 个之间就可以足够清 晰地描述语音信号的特征了 。 语音信号经过预处理 ,它的每个样值均可由过去若 干个样值的线性组合来逼近 ,同时可以采用使实际语音 抽样与线性预测抽样之间均方差最小的方式 ,解出一组 预测 系 数 a 。这 就 是 L PC 所 提 取 出 信 号 的 初 始 特征[ 4 ] 。 在语音识别系统中 ,很少直接使用 L PC 系数 ,而是 由 L PC 系数推导出另一种参数 : 线性预测倒谱系数 (L PCC) 。倒谱实际上是一种同态信号处理方法 , 标准 的倒谱系数计算流程需要进行 FF T 变换 , 对数操作和 相位校正等步骤 ,预算比较复杂 。在实际计算中 , 他不 是由原 始信 号 s ( n) 得 到 的 , 而 是 由 L PC 系 数 ai 得 到的 。
DDR SDRAM 等高性能外设连接到高带宽 、 低滞后的 PLB 总线 , 将 U A R T 、 GPIO 、 AC97 、 FL A S H 等较慢的
外设连接到 O PB 总线 , 可以减少 PLB 总线的流量 , 提 高整个系统的性能 。
3 系统软件设计与实现 3. 1 系统调度
号具有短时平稳的特点 ,因此可以对语音信号进行分帧 处理 ,从而减小因语音信号时变性强带来的负面效果 。 预加重算法 : ( 1) sign ( n) = s ( n) - α ×s ( n - 1) 式中 :α取 0 . 9 ; s ( n) 为数字化的语音信号 ; sign ( n) 为加 重后的语音信号 。 分帧算法 :
嵌入式英语语音识别控制系统研究
文章编号：1007-757X(2021)06-0073-03嵌入式英语语音识别控制系统研究潘丽鹏(咸阳师范学院外国语学院，陕西咸阳712000)摘 要：语音识别控制是智能机械设备的核心技术之一，设计了一种嵌入式英语语音识别控制系统。
通过隐马尔可夫模型实现了英语语音识别功能，同时，基于WTV180芯片强化了语音信号的处理能力。
系统测试结果表明，所设计的系统具有十分精准的英语语音识别能力和较强的智能机械设备控制能力，适于广泛推广应用。
关键词：英语语音识别；控制系统；隐马尔可夫模型中图分类号：TP391.8 文献标志码：AResearch on Embedded English Speech Recognition Control SystemPAN Lipeng(SchoolofForeignLanguages , Xianyang NormalUniversity , Xianyang712000, China )Abstract : Speech recognition control is one of core techniques of intelligent mechanical equipment . An embedded English speech recognition control system is designed. The hidden Markovian model is used to realize English speech recognition function through, and the processing ability of speech signal is enhanced based on WTV180 chip. System test results show that the de signed system has very accurate English speech recognition ability and strong control ability of intelligent mechanical equip ment, which is suitable for wide application .Key words : English speech recognition ； control system ； hidden Markovian model0引言随着计算机与人工智能技术的快速发展，智能机械设备 的应用越来越广泛，作为智能控制的关键技术之一，语音识 别控制的能力直接决定机械设备的智能化程度［-3+ &本文提 出并设计了一种嵌入式英语语音识别控制系统，采用隐马尔可夫模型进行英语语音的识别，选取WTV180芯片对语音 信号进行处理。
设计和实现一个嵌入式自动语音识别
设计和实现一个嵌入式自动语音识别系统sujay Phadke Rhishikesh Limaye亚洲时报Siddharth维尔马Kavitha Subramanian孟买印度技术研究所电机工程学系个人所得税孟买Powai，孟买，400076，印度。
{sujay，rhishi，亚洲时报Siddharth kavitha}@ ee.iitb.ac.in摘要我们提出了一个新的嵌入式语音识别系统的设计。
它结合了硬件和软件设计等方面实现依赖扬声器，孤立词，小词汇量语音识别系统。
是基于规模的修正Mel频率倒谱系数（MFCC）特征提取和模板匹配采用动态时间规整（DTW）的。
一种新的算法已经被用来改善一个字开始检测。
围绕行业标准TMS320LF2407A的DSP硬件。
作为一个通用的DSP24X系列的TI DSP 开发板电路板设计。
据载，除了从DSP，外部SRAM，闪存，ADC接口的I / O接口模块和JTAG 接口。
无论是硬件和软件已设计的同时，最小功率最大精度和便携式设备，以便实现高速识别。
建议的解决方案是一个低成本，高性能，可伸缩的替代现有的其他产品。
1.介绍语音识别一直是一个活跃的研究领域多年。
随着超大规模集成电路技术，高性的编译器的进步，它已成为可能纳入这些算法在硬件。
在过去的几年中，各系统已开发，以满足各种应用。
有许多的ASIC解决方案，提供小型，高性能系统。
然而，这些患有低的灵活性和较长的设计周期。
一个完整的基于软件的解决方案是为桌面应用程序的吸引力，但未能提供一个便携式，嵌入式解决方案。
高端的公司如TI，ADI公司的数字信号处理器（DSP）的，提供一个理想的平台，在硬件的开发和测试算法。
C编译器，模拟器和调试器之类的先进的软件工具提供了一种简单的方法，优化算法和减少市场的时间。
然而，为了获得最大的优势，硬件和软件都必须设计在手。
语音识别是任何扬声器独立或依赖[1]。
独立扬声器模式涉及提取讲话是在口语中所固有的那些特点。
单片机嵌入式语音识别应用 实现简单的语音控制
单片机嵌入式语音识别应用实现简单的语音控制随着科技的不断发展，单片机嵌入式系统逐渐走入人们的生活中。
嵌入式语音识别技术是一种将语音信号转化成电信号并进行相应操作的技术，已经在智能音箱、汽车导航等领域得到广泛应用。
本文将介绍单片机嵌入式语音识别应用，并实现简单的语音控制。
一、嵌入式语音识别技术概述嵌入式语音识别技术是将语音信号转化成数字信号并进行相应处理的一种技术。
它主要包括语音输入、语音信号处理、语音识别和语音输出等四个步骤。
其中，语音输入模块负责将声音转化为电信号；语音信号处理模块进行信号增强和预处理，以提高语音识别的准确性；语音识别模块根据预设的指令与预料的输入，将语音信号转化为可操作的指令；语音输出模块将结果通过音频播放出来。
二、单片机嵌入式语音识别应用实现1. 系统硬件搭建首先，我们需要准备一些硬件设备用于搭建嵌入式语音识别系统。
最基本的是一个单片机开发板，可以选择常用的Arduino或者Raspberry Pi等；此外，还需要一个麦克风模块用于语音的输入，一个音频播放模块用于语音的输出。
2. 系统软件编程接下来，我们需要编写相关的软件代码来实现语音识别功能。
首先，需要进行语音信号的输入，通过麦克风模块获取声音，并将其转化为电信号。
然后，进行信号增强和预处理，以提高识别的准确性。
接着，需要进行语音识别的算法编写，将语音信号与预设的指令进行匹配，得出相应的操作结果。
最后，将结果输出到音频播放模块，通过扬声器播放出来。
三、嵌入式语音识别应用的优势和局限性嵌入式语音识别应用具有以下优势：一是方便快捷，用户只需通过语音指令即可进行操作，无需手动操作设备；二是提高了人机交互的体验，使设备更加智能化；三是广泛应用于智能音箱、智能家居等领域。
然而，嵌入式语音识别应用也存在一些局限性：一是对语音信号的要求较高，环境噪声等因素都会对语音识别造成影响；二是语音指令的多样性，不同用户可能会有不同的语音习惯，导致识别准确性的下降；三是对硬件资源的要求较高，需要较高的计算和存储能力。
嵌入式开发中的语音识别
嵌入式开发中的语音识别一、简介嵌入式开发是一种将硬件和软件紧密结合的开发方式，而语音识别技术是一种让机器能够识别和理解人类语音的技术。
本文将探讨在嵌入式开发中应用语音识别的相关内容。
二、语音识别技术的原理语音识别技术是通过将语音信号转换为数字信号，然后通过算法和模型进行处理，最终将语音转化为文本或命令的过程。
在嵌入式开发中，语音识别技术常常涉及以下几个关键步骤：1. 声音采集：通过麦克风或其他传感器将声音信号转换为电信号。
2. 预处理：对采集到的音频信号进行数字化处理，如去噪、降噪等。
3. 特征提取：从数字化的音频信号中提取出特征参数，用于后续的模式匹配和分类。
4. 模式匹配与分类：将提取到的特征参数与预先训练好的模型进行匹配和分类，从而确定输入语音的内容。
5. 后处理：对识别结果进行校正、纠错等处理，提高精度。
三、语音识别在嵌入式开发中的应用领域1. 智能家居控制：通过语音识别技术，实现对智能家居设备的语音控制，例如通过语音命令控制灯光、电器等设备的开关状态。
2. 汽车导航与控制：结合语音识别技术，实现汽车导航、播放音乐、接听电话等功能的语音控制，提高驾驶的安全性与便利性。
3. 机器人交互：语音识别技术使得机器人能够理解人类语言并进行相应的交互，实现对话、回答问题等功能。
4. 医疗辅助设备：通过语音识别技术，实现对医疗设备的控制，如自动记录病人信息、辅助手术等。
5. 无人机控制：通过语音识别技术，实现对无人机进行远程控制与指令输入。
四、嵌入式语音识别系统的设计与实现在嵌入式开发中，设计与实现语音识别系统需要考虑硬件资源的有限性和实时性的要求。
以下是一个基本的语音识别系统设计流程：1. 硬件选择与搭建：根据应用需求选择合适的处理器、麦克风等硬件，并进行搭建。
2. 语音数据采集与预处理：使用麦克风采集语音数据，并进行预处理，如去噪、降噪等。
3. 特征提取与训练模型：从预处理后的语音数据中提取特征参数，并使用机器学习算法进行模型训练。
实现嵌入式音频识别的基本原理及方法
实现嵌入式音频识别的基本原理及方法嵌入式音频识别是指将嵌入式设备与音频识别技术相结合，实现在嵌入式环境下对音频进行自动识别与处理的技术。
一般情况下，嵌入式音频识别系统包括音频采集、特征提取、模型训练和推理等关键环节，并且需要考虑到嵌入式设备的计算能力、存储资源和功耗等限制因素。
本文将介绍实现嵌入式音频识别的基本原理和常用方法。
一、基本原理实现嵌入式音频识别的基本原理主要包括音频采集、特征提取和模型训练与推理三个步骤。
1. 音频采集：音频采集是指通过嵌入式设备的麦克风或外部音频输入接口收集环境中的音频数据。
采集到的音频数据一般以数字信号的形式存储在嵌入式设备的内存中，为后续的特征提取和模型训练提供数据基础。
2. 特征提取：特征提取是将原始音频数据转换为可以用于识别的特征向量的过程。
常用的特征提取方法包括短时傅里叶变换（STFT）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）和基于神经网络的特征提取等。
这些方法可以提取音频信号的频域、时域和声学特征，用于表示和描述音频的关键信息。
3. 模型训练与推理：模型训练是指通过使用已标注的音频数据集来训练音频识别模型，一般采用机器学习算法或深度学习模型进行。
训练好的模型可以对输入的音频数据进行分类或识别。
推理阶段是指将待识别的音频数据输入到训练好的模型中，通过模型的推理过程得到音频的识别结果。
二、常用方法实现嵌入式音频识别的方法多种多样，根据不同的应用需求和硬件资源限制，可以选择合适的方法进行开发。
1. 关键词检测（Keyword Spotting）：关键词检测是一种简化的音频识别任务，主要用于监听环境中的指定关键词是否存在。
这种方法可以在嵌入式设备上实现实时的音频识别，常用于语音助手、智能家居等场景中。
关键词检测一般通过训练二分类模型来判断音频中是否包含指定关键词。
2. 声纹识别（Speaker Verification）：声纹识别是指通过对声音特征进行比对和匹配，确定说话人身份的过程。
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
基于深度学习的智能嵌入式语音识别系统设计与实现
基于深度学习的智能嵌入式语音识别系统设计与实现随着人工智能技术的快速发展，智能语音技术在我们日常生活中的应用越来越广泛。
智能嵌入式语音识别系统是其中的一个重要应用，它能够方便我们的生活，提高工作效率。
本文将从深度学习角度出发，针对智能嵌入式语音识别系统的设计与实现进行探讨。
一、智能嵌入式语音识别系统的概述智能嵌入式语音识别系统是指在较小的芯片集成电路内部实现语音识别的系统，具有体积小、功耗低、性能高等特点。
在实际应用中，智能嵌入式语音识别系统主要应用于智能家居、智能手表、智能手环、智能音箱等场景。
系统的核心技术是语音识别技术，主要分为语音识别预处理、特征提取、语音识别模型、后处理等几个部分。
二、深度学习在智能嵌入式语音识别系统中的应用1.语音识别预处理在语音识别的预处理中，主要的任务是将输入的语音信号进行处理，使得模型能够高精度地进行语音识别。
在深度学习中，语音信号可以通过卷积神经网络（CNN）进行降维，再通过循环神经网络（RNN）进行序列建模，提取出对语音识别有利的特征。
2.特征提取在语音识别的特征提取中，需要将语音信号转换为语谱图等形式的特征。
在深度学习中，可以通过使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并使用长短时记忆网络（LSTM）进行序列建模，进一步提取出时序特征，并将其送入分类网络使用。
3.语音识别模型在深度学习中，语音识别模型通常采用深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型。
其中，DNN模型普遍应用于语音识别的分类任务，而CNN和RNN模型更适合于序列建模和时序特征提取。
此外，目前流行的语音识别模型主要包括DNN-HMM、CNN-HMM、RNN-HMM和CTC等。
4.后处理在深度学习语音识别模型中，可以通过使用条件随机场（CRF）对输出结果进行后处理，提高识别效果。
同时，可以引入语言模型对识别结果进行相应的校正，提高应用的准确性。
三、智能嵌入式语音识别系统的实现智能嵌入式语音识别系统可以使用ARM Cortex-M3、Cortex-M7等微控制器，将上述的深度学习语音识别算法进行实现。
语音识别系统的设计与实现
语音识别系统的设计与实现引言：语音识别技术是人工智能领域的主要研究方向之一，其应用范围涵盖了语音助手、车载信息娱乐、翻译等领域。
随着科技的不断发展，语音识别系统也越来越成熟和普及。
本文将介绍语音识别系统的设计与实现，讲述它的原理、应用及未来发展趋势。
一、语音识别系统的原理语音识别系统的基本原理是：通过语音输入，识别用户的语言意图的过程。
具体来说，它主要分为三步：1、数据采集：语音输入设备将用户输入的语音信号转化为数字信号，存储在计算机中。
2、语音识别：计算机对用户输入的语音信号进行分析和处理，识别其含义。
3、反馈：计算机将识别结果反馈给用户，实现对用户语言意图的理解和响应。
二、语音识别系统的应用1、语音助手：语音助手是近年来应用最广的语音识别系统之一。
如苹果公司的Siri、百度的度秘等，它们可以帮助你完成语音搜索、电话拨打、发送短信等常见任务。
2、车载信息娱乐：车载语音识别系统可以实现驾驶员对车载设备的语音操作，这样就不必将注意力从路上转移过来，大大提高驾驶安全性。
例如，车载语音识别系统可以实现导航、音乐播放、电话拨打等功能。
3、智能家居：语音识别系统还可以用于智能家居，实现对家电设备的语音控制。
例如，语音识别系统可以实现打开电视、开灯、调节温度等操作。
三、语音识别系统的实现语音识别系统的实现主要包括语音信号的采集、声音预处理、噪声消除、特征提取、模型训练和语音识别等步骤。
1、语音信号的采集：语音信号的采集可以通过话筒、麦克风等设备进行。
采集到的语音信号会随着语音输入的不同而有所差异，需要进一步进行处理。
2、声音预处理：声音预处理主要包括预加重、分帧、加窗等步骤，目的是为了更好地提取每一帧语音的特征。
3、噪声消除：实际生活中存在各种各样的噪声，这些噪声会对语音信号的识别造成一定的影响。
因此，在进行语音识别之前需要进行噪声消除。
4、特征提取：目前常用的特征提取算法是MFCC算法（Mel Frequency Cepstral Coefficients）。
嵌入式系统中的语音识别技术
嵌入式系统中的语音识别技术随着科技的飞速发展，嵌入式系统在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色。
其中，语音识别技术作为嵌入式系统的重要组成部分之一，在智能家居、智能手机和人机交互等领域展现出了强大的能力和潜力。
本文将针对嵌入式系统中的语音识别技术进行探讨，探索其原理、应用以及未来发展趋势。
一、语音识别技术的原理语音识别技术是指将人的语音信息转化为数值信号，并通过计算机进行处理和识别的过程。
首先，嵌入式系统中的语音识别技术需要通过麦克风采集用户的语音信号，然后将信号转化为数字信号，并进行预处理，例如降噪和增强等操作。
接下来，语音特征提取是非常关键的一步，通常采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测编码（LPC）等算法进行语音特征的提取。
最后，使用模式匹配算法，如隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习模型（如卷积神经网络和循环神经网络），将提取的语音特征与已知的语音模型进行匹配和识别。
二、嵌入式系统中的语音识别应用举例1. 智能家居随着人们生活水平的提高，智能家居成为了一种新的生活方式。
嵌入式系统中的语音识别技术为智能家居提供了更加便捷的交互方式。
通过语音指令，我们可以实现对家居设备的控制，如开关灯、调节温度等。
这大大提高了家居的智能化程度，使得家居设备更加人性化和智能化。
2. 智能手机语音助手已成为智能手机的标配，嵌入式系统中的语音识别技术支持了智能手机与用户之间的语音交互。
我们可以通过语音指令进行拨号、发送消息、打开应用等操作，不仅方便了用户的操作，还提供了更加安全的驾驶环境。
此外，嵌入式语音识别技术还能够将语音实时转换为文字，方便用户进行文字输入和记录。
3. 人机交互在人机交互领域，语音识别技术已广泛应用于智能音箱、智能助手和机器人等设备上。
通过语音识别技术，我们可以实现与设备的自然对话，例如询问天气、播放音乐、提醒日程等。
这种人机交互方式为用户提供了更加直观、便捷的体验，增强了设备在生活中的陪伴感。
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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加汽车噪声（ ｄ ） １Ｂ ５ 加汽车噪声（ ｄ ） ｌＢ Ｏ 加白噪声（５Ｂ １ｄ ） 加 白噪声（ＯＢ ｌｄ ）
次 迎 网 上 投 稿 ｗｗｗ．ｅｎ ｔ ｎ ａ ｔ ｅ． ｗｗｗ．ｅｎ ｔｃ ｍ．ｎ ｃ ａ ｔ ｅ．ｏ ｃ
能如表 １ 所示 。
段识别的词条数较少， 与只采用 ｔ ｈｎ 模型的一阶段识 ｒ ｏｅ ｉ ｐ
别相 比， 识别速度大大提高 ； 同时 ， 第二阶段识别可重用 第一阶段的内存资源 ， 也减少 了识别系统的内存 占用量。
２２ 特征提 取 与选 择 ．
表 １ 固定闲值方法和两阶段检测方法的端点检测正确率
测试 语音 原始 语音
＊ 项 目为 国家 自然基金资助项 目（ ２２１） 本 ６ ７０６ ０
加新功能支持的也 只需要修改微码 ， 如硬件实现加密方 法调用接 口。ＪｖＣｒ ａａａ ｄ硬件 Ｃ Ｕ的实现必将促进 ＪｖＣ Ｐ ａａ －
ａｄ的应 用 。 ｎ 参 考文献
１ ｒｎ ｏｂｒＪＰ Ａ ｖ Ｏ ｔ ｉ ｄ ｃｓ ｒ ｔ ： ｗ Ｍ ｔ Ｓｈｅｅ ． ： Ｊ ａ ｉ ｚ Ｐｏｅ ｏ ｈｐ ｗ ． ａｉ ｃ ｌＯ ａ ｐｍ ｅ ｒ ｓ ． ／ ／ ｗ ｊ ｄ ｉ ． ｓｎｃｍ ｏ ｅｇ ｏ ｐ ２ ｒｎ ｏｂｒＪ ａ ｈｏ ｇ ｉ ａ Ｆ Ｇ ． ｐ ／ ｗ ． Ｍ ｔ Ｓｈｅｅ ． ｖ Ｔｃｎｌ ｙ ｎ Ａｈ ：ｗ ｗ ａｉ ｃ ｌａ ｅ ｏ ｎ Ｐ ｔ ／ ｊ ｄ ｉ ． ｓｎｃｍ ｏ ｅｇ ｏ ｐ （ 收稿 日期 ：０６ ０ － ５ ２０ － ３ １ ）
在连续语音识别系统中， 通常采用３ 维的Ｍ Ｃ （ｅ ９ ＦＣ ｌ Ｍ
固定闭值（ ％）
两阶段（ ％）
Ｆｑ ｎ Ｃｐｒ Ｃｅｃｎ特征， ｒｕ ｃ ｅ ｔｌ ｉ ｔ ｅ ｅ ｙ ｓ ｏ ｉ ） 甚至再加人一些特征。 ａ ｆｅ
但是 ， 考虑到嵌人式 系统有 限的硬件资源 ， 在不降低识 别率的基础上 ， 应尽量减少特征的维数 。本文采用最小 互信息改变准则 Ｍ Ｉ（ｉｍ ｍ ｔ ｌ ｒａｏ Ｃａｇ ＭＣＭｎ ｕ Ｍ ｕ Ｉｏ ｔｎ ｎｅ ｉ ｕａ ｎ ｍ ｉ ｈ ） ｆ ６ ２
所 有 观察矢 量在各状 态模 型下 的输 出概 率 ， 放 在 内存 存
高。Ｔｐｏｅ Ｓ ａ ｅ ｒｈｎ 和 ｙ ｂ 模型对发音相关性能准确建模 ， ｉ ｌｌ
但模 型数量 巨大 、 态数 较 多 、 别速 度慢 、 状 识 内存 占用 多 。为了解决 内存 占用量与识别速度之间的矛盾 ， 本文 采用 了两阶段搜索算法 ， 其基本流程如 图 ２所示 。
基础上作适当的放松， 前后放松 ４ ５ 大约 ６－ ｓ － 帧（ ４ ｍ） ８ ， ０
这些放松在求取特征的差分分量时是很有必要的。
在实验室环境下（ 信噪比大于 ２ｄ ）以 ８Ｈ 采样 ５Ｂ ， ｋ ｚ
频率录制 了 ２ ０人（ 中男 、 其 女各 １ ０人） 的语音数据。 对于 １ ０（句原始录制语音或带噪语音 ， ２ ） ０ 对传统的固定能量 阐值方法和两阶段检测方法进行 了比较测试 。 测试 的性
嵌人式系统多变的应用环境。本文使用 了一 种有效 的两 阶段端点检测方法 。在第一阶段 使用 图像分割 中经常使用 的边缘检测滤波器
方法 ，得 到一个 能包 含语 音 段 同时 又 比较宽
松的端点结果 ； 在第二阶段 ， 对第一阶段的结 果进行再判决 ，使用直方图统计方法得到静
音段 的能量 聚类 中心 ，并用 这个 中心能 量值 对整句能量序列进行 中心削波 ，对削波后 的能量序列进 行最终判决。通常最终 的结果会在第二 阶段端点检测的
随着移动设备的快速发展 ， 迫切需要一种更友好、 更 便捷的用户操作系统。 自动语音识别系统能够提供便利 的人机交互 ， 将成为一种主要方法。目前 ， 实验室环境中 自动语音识别系统 已经取得了很好的效果 ，但需要很大 的存储空间和运算资源。当 自动语音识别应用于移动设 备时 ， 必须对模型和识别策略进行相应改进 ， 才能满足其 对运算速度 、内存资源和功耗 的要求。为了解决这个 问 题， 本文将结合英语语音的特点， 设计并实现嵌人式英语 语音识别系统， 完成中等词汇量的孤立词实时识别任务。 ，硬 件 平 台 嵌人式系统的软硬件高度结合 ， 针对系统的特定任务 ， 要量体裁衣、 去除冗余 ， 使得系统能够在高性能、 高效率、 高稳定性的同时 ， 保证低成本和低功耗。因此， 系统硬件平 台的选用是影响系统整体性能的关键因素。系统采用 Ｉ－ ｎ
（ 接上页）
实现 Ｊｖ ａ Ｃｒ ａａ ｄ硬件 Ｃ Ｕ是 ＪｖＣｒ Ｐ ａａａ ｄ的发展方向。因 用途原 因 ， 它不需要很高 的性能 ， 而更需要成本低 、 资源 占用少 、 功耗低等特性 。ａａａ ＪｖＣｒ ｄ指令集是面向对象 的复 杂指令集 ， 很难直接用硬件实现 。采用微码方式实现是 很好的选择 ，每一条微码对应一个很简单的硬件动作 ， 硬件 实现 容 易 ，且使用 的资源少 。用微 码序 列完 成 ＪｖＣｒ ａａａ ｄ指令 ， 使硬件设 计保持简洁 、 灵活 、 修改方便 ， 有些改动只需重写微码序列而不需要更改硬件设计 ； 添
型 由于其灵活性太 差及计 算 时间和 占用 内存 随待识 别 单词数的增加而线性增长 ， 以在嵌人式语音识别系统 所
中很少应用。Ｍ ｎｐｏｅ ｏｏｈｎ 模型具有模型简单、状态数较
少、 识别 速度快 、 内存 占用少且 与识 别词汇量无关等优 点， 但其对发音的相关性描述不够精确 ， 一选识别率不
对于硬件系统 ， 如果数据 的读 入速度较慢 ， 则对运 算速度影响就很大。在保证系统高识别率的前提下 ， 系 统 的内存消耗量和识别时间常常是一对矛盾体 ， 很难保 证两者同时达到理想状态。如果仅仅考虑节省 内存 ， 将 每个词条识别网络和相应的状态逐个读人 ， 计算匹配分 数， 这样虽然可以最大限度地节省 内存的使用量 ， 但是 数据的多次读人 占用 了大量时间， 并且反复计算 同一个 转移概率， 也对识别时间影响很大。 另一方面 ， 如果仅仅 考虑运算速度 ， 一次性将所有词条的识别 网络和所有状 态模型读人内存 ， 虽然仅需一次数据读人 ， 运算速度大 大提高 ， 但却对内存提出了更高要求。为了更好地利用 系统 的硬件 资源 ， 系统首先逐个读 人状 态模 型 ， 本 计算
Ｆ ａｈ ｌｓ
（ 存放识别模型）
扬声器
盆 鳖 语 音处理 心画 回馨 气夔 专用 芯片
Ｕｉ ｅｃ ｎ ｐｅｈ Ｓ
Ｕ Ｂ接 口 Ｉ Ｓ Ｉ 电源
工落蔺司 鳖 其 夜 他
井｝蔺 蔽 Ｉａ ｉ ｝７ ａ Ｎ ｌ
图 １ 硬件平 台的板级 结构框 图
专用 芯 片只需 外接 ：
《 电子技术应用》 ０６ ２０ 年第９ 期
传统 的固定 阑值方法就是针对环境 噪声设定一个 固定 的能量闭值进行端点检测 。实验表明， 两阶段检测 方法无论在安静环境 中还是在包含一定 噪声 的环境 中 ， 都 比固定能量 阑值 的端点检测方法有更好 的性能 。 此方 法能够进一步改善嵌入式语音识别 系统 的识别性能 。 ２５束搜索 ． 英语语音发音快 、 单词长 、 状态数多 ， 因而搜 索时间 长。要实现实时识别 ， 就不能在所有 的语音数据都得到 后再进行解码识别 。在两索 ， 而第二阶段只在 Ｎ Ｓ － ＥＴ词条 中搜 Ｂ 索， 相对时间 占用量很少。 了满足实时要求 ， 系统在 为 本 获取语音信号 的同时进行提取特征和第一阶段识别［０ ６ １ 根据硬件的内存容量 ，考虑到匹配分数所 占用的内存 ， 选取每 ２ ０帧（２ｍ ） ３０ ｓ 的语音完成一次搜索。 由于所搜索 的词条并没有结束 ，不能求出最终对应于词条的分数 。 因此 ， 必须保 留每次搜索中每个词条的每个节点的匹配
《 电子技术应用》 ０６ ２０ 年第９ 期
本 刊 邮 箱：ｔ＠ ｓ ． ｃ ｅａ ｃ ｅ ｃ ｍ． ｎ ｏ ｎ
口， 以提高该嵌人式系统和通用计算机系统之间数据交
换 的速度 ；
进行特征选择 。一 阶段采用 ２ ２维 Ｍ Ｃ Ｆ Ｃ特征 （ Ｍ Ｃ ９ Ｃ， Ｆ
６ Ｆ Ｃ ４ Ｍ Ｃ ， ，Ｅ Ｙ ） Ｏ Ｃ ， Ｏ Ｆ Ｃ Ｅ Ｄ ， Ｅ ，二 阶段 采用 ２ Ｍ Ｚ ６维
号；
１４ Ｂ的 Ｓ Ａ ０Ｋ Ｒ Ｍ以及高灵活性的 Ｍ Ｕ等器件。其中 Ｄ Ｐ Ｍ Ｓ （ 语音输出器件 ： ４ ） 可直攘外接扬声器或耳机， 输出 最高工作频率可达 １０ Ｈ ， ０Ｍ ｚＭ Ｕ最高工作频率为 ５Ｍ ｚ 系统的提示音 ； Ｃ ０ Ｈｏ 由于系统的语音处理专用芯片 Ｕ ｉ ｅ ｈ ｎ ｐｅ 集成了大 ｓ ｃ （） ５电源 ： 通过电压变换芯片 ， 为电路板上各芯片提 部分 的功能单元 ， 片外所需元件很少 ， 因此系统硬件平台 供需要的电压 ； 的板级结构非常简单。图 １ 为硬件平台的板级结构 图。 （）Ｓ 口：该板级语音识别模块提供 了 Ｕ Ｂ接 ６Ｕ Ｂ接 Ｓ
图 ２ 两级搜索算法的基本框架
在第一阶段识别中， ｍｎ ｈｎ 模型和静态识别 采用 ｏ叩 ｏ ｅ
网络 ， 得到多候选词条 ； 在第二阶段识别 中， 根据第一阶 段输出的多候选词条 ， 构建新的识别网络 ， 采用 ｔｐｏｅ ｒｈｎ ｉ 模型， 进行精确识别 ， 得到最终的识别结果。由于第二阶
１０条通用 １ 系统也预 留了这些 １ ０ ／ Ｏ， ／ Ｏ接 口， 以方便 与 其他设备连接 。