嵌入式语音识别技术实现与应用

合集下载

语音识别技术在智能嵌入式系统中的应用研究

语音识别技术在智能嵌入式系统中的应用研究智能嵌入式系统已经成为现代生活中的重要组成部分，它们运用了各种技术来帮助人们更加高效地完成各种任务。

其中，语音识别技术在智能嵌入式系统中的应用尤为重要。

本文将探讨语音识别技术在智能嵌入式系统中的应用，并分析其研究现状和未来发展趋势。

语音识别技术是一种将人类语音转化为可处理的电子文本或指令的技术。

它可以通过分析说话者的声音和语音特征，将其转化为可操作的数据，并在智能嵌入式系统中执行相应的任务。

语音识别技术的应用范围广泛，包括但不限于语音助手、智能家居、无线通信和汽车导航等领域。

首先，语音识别技术在语音助手中的应用已经成为现代生活中的常态。

智能音箱、手机助手和智能手表等设备都可以通过语音识别技术进行人机交互。

用户可以通过语音指令来控制设备的功能，例如提醒、播放音乐、查询天气和设置闹钟等。

语音助手的出色表现使得用户可以更加便捷地与智能设备进行交互，提高了生活和工作效率。

其次，语音识别技术在智能家居领域也发挥了重要作用。

通过语音识别技术，用户可以使用简单的语音指令来控制家庭中的各种设备，包括灯光、空调、电视和音响等。

例如，当用户说出“打开客厅的灯”时，智能家居系统会根据识别结果自动控制客厅的灯光。

这种无需手动操作的智能控制方式极大地方便了人们的日常生活。

此外，语音识别技术在无线通信和汽车导航中的应用也具备重要价值。

在无线通信中，语音识别技术可以用于语音转文字的功能，使得用户无需打字就可以发送短信、邮件和语音消息。

同时，它还可以在汽车导航中帮助驾驶员通过语音指令控制导航设备，避免因为看地图而分散注意力对驾驶安全造成的威胁。

然而，在智能嵌入式系统中应用语音识别技术也面临一些挑战。

首先是语音信号的复杂性。

语音信号受来自环境、说话者声音、语速、口音等多种因素的影响，导致信号的噪声和变异性较大。

因此，准确地识别并转化这些信号需要更加精确和鲁棒的语音识别算法。

其次是隐私和安全问题。

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。

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。

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。

嵌入式语音识别技术概况

嵌入式语音识别技术概况第一章引言一、嵌入式语音识别技术简介1．嵌入式语音识别的前景和意义经过几十年的发展，语音识别技术已经得到了突飞猛进的进步，已经可以投入实际应用。

目前语音识别的应用方向主要有大词汇量连续语音识别技术和小词表嵌入式语音识别技术。

大词汇量连续语音识别技术主要用于语音录入，由于语音信号的复杂性，大词汇量连续语音识别对说话人的说话方式限制较多，还不能实现自然语言的连续准确输入，其应用还没有得到人们的认可，应用还没有被广泛推广。

而小词表嵌入式语音识别的需求十分广泛，而且技术也逐渐成熟，已经到了大范围应用的时代。

随着电子技术的发展，嵌入式设备得到了飞速发展，不但应用到了军事、航空航天、交通运输、工业生产等领域，而且已经走入了人们的日常生活。

嵌入式语音识别技术正伴随着嵌入式设备的发展，应用越来越广泛。

由于芯片集成度的提高，手持设备的体积可以做的越来越小，而输入设备，无论是键盘还是手写屏都限制了手持设备体积的进一步缩小，而语音识别技术就可以解决这个问题，它可以简化设备繁杂的菜单，削减大量的按钮。

许多场合使用人的双手被占用或不便于操作设备，如车辆驾驶，厨房炒菜等，这时基于语音识别技术的语音控制可以使用户免手操作，给使用者提供了极大的方便。

语音控制的用途非常广泛，比如语音拨号，家用电器的控制，通过语音命令遥控可以大大减轻人的工作强度，方便人的生活。

嵌入式语音识别系统还可以用于智能机器人和智能玩具，甚至可以用于要求不高的身份验证。

由于嵌入式语音识别的需求非常广泛，嵌入式语音识别技术已经成熟，嵌入式语音识别技术的应用前景非常诱人，所以嵌入式语音识别技术的研究很有价值。

2．嵌入式语音识别技术的发展历史嵌入式语音识别系统的研究和开发始于80 年代初期，根据其技术水平的发展，大致可分为三个阶段：第一阶段为1981 年－1985 年。

当时，语音识别技术主要表现在LPCC 特征参数的提出和DTW匹配算法的应用。

嵌入式语音识别系统的设计与实现

122
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 :

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。

基于深度学习的嵌入式语音识别算法研究

基于深度学习的嵌入式语音识别算法研究随着科技的不断发展，嵌入式设备的应用越来越广泛，其中语音识别作为一种智能化交互方式，被广泛应用于智能家居、智能车载、医疗设备等领域。

嵌入式语音识别技术是将语音识别算法嵌入到嵌入式设备中，可以实现语音控制和语音交互等功能。

本文将介绍一种基于深度学习的嵌入式语音识别算法，探讨其应用前景和技术实现。

一、前言随着深度学习技术的不断发展和应用，自然语言处理领域的研究开始向深度学习模型转移。

与传统的语音识别技术相比，深度学习模型可以对更大规模的语音数据集进行训练，大大提高了语音识别的准确率和鲁棒性。

同时，随着嵌入式设备运算能力的提升，基于深度学习的嵌入式语音识别技术也得到了广泛应用。

二、基于深度学习的语音识别算法1. 概述基于深度学习的语音识别算法主要分为三个步骤：特征提取、声学建模和解码器。

其中，特征提取是将语音信号转化成计算机能够处理的特征向量，声学建模是建立每个特征向量对应的语音识别结果的模型，解码器是用来翻译声学模型生成的最可能的语音识别结果。

2. 特征提取在深度学习模型中，通常使用的特征向量为MFCC特征或FBANK特征，这些特征向量可以反映语音信号的频率分布特征，并将其转化为一系列数值型数据，以便能够被深度学习模型处理。

同时，也可以利用一些高级特征提取技术，如声学模型和谱图滤波器组来提取声学特征。

3. 声学建模在声学建模中，深度学习模型使用的主要算法是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。

RNN能够很好地捕获语音信号的长时序关系，而CNN能够对语音信号进行局部的特征提取，并利用卷积核来实现时间不变性。

4. 解码器解码器是用来翻译声学模型生成的最可能的语音识别结果。

其中，常用的解码器算法是基于统计建模的HMM算法和基于神经网络的CTC算法。

HMM算法通过统计模型进行建模，能够有效地处理有限数量的字典，但在大词汇量的识别任务中表现较差。

而CTC算法通过神经网络对语音信号进行直接建模，能够处理大量的字典，且表现优异。

基于深度学习的嵌入式语音识别算法实现

基于深度学习的嵌入式语音识别算法实现嵌入式语音识别是近年来人工智能技术领域的热门研究方向之一。

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习算法的语音识别在嵌入式系统上广泛应用的可能性逐渐增加。

本文将探讨如何基于深度学习的嵌入式语音识别算法实现，旨在为读者提供一个详细的技术指南。

首先，了解深度学习在语音识别领域的应用是理解嵌入式语音识别算法实现的关键。

深度学习主要包括神经网络、深度自编码器和卷积神经网络等技术，这些技术在很大程度上改进了语音识别的性能。

神经网络是深度学习算法的基石，通过模拟人脑的神经元传递信号的方式来实现对语音的理解。

深度自编码器通过自动提取输入特征，大幅度减少了特征工程的复杂性。

而卷积神经网络则能够有效地处理语音信号的时域和频域信息。

其次，嵌入式系统的特殊性对基于深度学习的语音识别算法实现提出了一定的挑战。

嵌入式系统一般具有计算资源有限、存储容量有限和功耗要求低等特点。

因此，在选择适合嵌入式系统的深度学习算法时，需要考虑算法的复杂度、存储需求和处理速度等因素。

例如，可以选择轻量级的网络结构，或者采用剪枝和量化等技术来减小模型的大小和计算量。

此外，还可以将深度学习算法与传统的音频处理和特征提取方法相结合，以达到更好的性能和更高的效率。

然后，选择合适的数据集对基于深度学习的嵌入式语音识别算法实现至关重要。

一个好的数据集应该包含充足且多样化的语音样本，以涵盖不同的语速、口音和语种等变化。

此外，数据集还应该具有正确的标注和较低的噪声干扰，以确保模型能够准确地学习语音的特征和语法结构。

在嵌入式系统上实施语音识别算法时，还需要注意数据集的大小和存储方式，确保可在设备上高效地存储和访问数据。

最后，嵌入式语音识别算法的实现涉及到模型的训练、优化和部署等过程。

首先，需要构建适合嵌入式系统的深度学习模型，并使用选择好的数据集进行训练。

然后，利用优化算法对模型进行调整和改进，以提高识别的准确性和实时性。

最后，将训练好的模型部署到嵌入式设备上，通过接口与其他系统进行集成，从而实现真正的嵌入式语音识别应用。

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。

基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用

基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用摘要：介绍语音识别技术在嵌入式系统中的应用状况与发展，以及在嵌入式系统中使用HMM语音识别算法的优点，并对基于HMM 语音识别技术的系统进行介绍。

关键词：SoC芯片 HMM 语音识别嵌入式系统语音识别ASR系统的实用化研究是近十年语音识别研究的一个主要方向。

近年来，消费类电子产品对低成本、高稳健性的语音识别片上系统的需求快速增加，语音识别系统大量地从实验室的PC平台转移到嵌入式设备中。

语音识别技术目前在嵌入式系统中的应用主要为语音命令控制，它使得原本需要手工操作的工作用语音就可以方便地完成。

语音命令控制可广泛用于家电语音遥控、玩具、智能仪器及移动电话等便携设备中。

使用语音作为人机交互的途径对于使用者来说是最自然的一种方式，同时设备的小型化也要求省略键盘以节省体积。

嵌入式设备通常针对特定应用而设计，只需要对几十个词的命令进行识别，属于小词汇量语音识别系统。

因此在语音识别技术的要求不在于大词汇量和连续语音识别，而在于识别的准确性与稳健性。

对于嵌入式系统而言，还有许多其它因素需要考虑。

首先是成本，由于成本的限制，一般使用定点DSP，有时甚至只能考虑使用MPU，这意味着算法的复杂度受到限制；其次，嵌入式系统对体积有严格的限制，这就需要一个高度集成的硬件平台，因此，SoC开始在语音识别领域崭露头角。

SoC结构的嵌入式系统大大减少了芯片数量，能够提供高集成度和相对低成本的解决方案，同时也使得系统的可靠性大为提高。

语音识别片上系统是系统级的集成芯片。

它不只是把功能复杂的若干个数字逻辑电路放入同一个芯片，做成一个完整的单片数字系统，而且在芯片中还应包括其它类型的电子功能器件，如模拟器件和存储器。

笔者使用SoC芯片实现了一个稳定、可靠、高性能的嵌入式语音识别系统。

包括一套全定点的DHMM和CHMM嵌入式语音识别算法和硬件系统。

1 硬件平台本识别系统是在与Infineon公司合作开发的芯片UniSpeech上实现的。

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

收敛到一定程度或循环重估一定的次数，得到有效的语来音模版的ＨＭＭ参数模型。如果需要非特定人的语音模端点检测目的是检测有无语音信号的存在，从包含即则收将语音的一段信号中确定出语音的起点和终止点。有效的端型，需要对同一个语音，集不同人的发音。训练时，初始模型参数设置为已训练过的同一种语音的模型参数，点检测不仅能使处理时间减到最小，且能排除无声段的而从达到用多个不同人的语音数据来进行同一语音模型的训噪声干扰，而使识别系统具有良好的识别性能。从
Ｎ０．２，０１２０
现代商贸工业ＭｏｅｎＢｓｅｒｄｎｕｔｄｒｕｉｓＴａｅＩｄｓｙｎｓｒ
２１年第２００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４０７）中湖３０４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：９２ＴＮ１
文献标识码：Ａ
文章编号：６２３９（０００ — ２１０１７ — １８２１）２０９ —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。

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。

嵌入式设备中的智能语音交互技术研究

嵌入式设备中的智能语音交互技术研究近年来，随着科技的不断进步，人们的生活质量得到极大的提高，人们的生活方式也逐渐发生了变化。

智能家居、智能穿戴设备、智能音响等产品在市场上越来越受到人们的青睐。

而这些智能设备中，智能语音交互技术正逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。

嵌入式设备中的智能语音交互技术也越来越受到人们的关注和研究。

一、智能语音交互技术在嵌入式设备中的应用智能语音交互技术在嵌入式设备中的应用已经非常普遍了。

比如，人们可以通过智能音响控制家里的灯光，打开电视，播放音乐等。

此外，智能语音交互技术也可以在智能家居、智能穿戴设备等多个领域得到广泛应用。

智能语音交互技术的应用范围十分广泛，给人们的生活带来了极大的便利。

二、智能语音交互技术所涉及的技术智能语音交互技术所涉及的技术十分广泛，主要包括语音识别技术、语音合成技术、语音转换技术和语音安全技术等。

1. 语音识别技术语音识别技术是智能语音交互技术的核心技术之一。

它使用声学模型、语言模型等技术，将用户的语音转化为文本。

通过语音识别技术，人们可以用语音来控制嵌入式设备，实现更加自然、便捷的交互方式。

2. 语音合成技术语音合成技术则是将文本转化为语音的过程。

它使用了语音合成引擎，将文本转化为语音，让人们可以用语音方式获取信息，接收指示等。

3. 语音转换技术语音转换技术是将不同性别、不同年龄、不同语言等不同的人的语音转化为类似的语音，使得语音识别和语音合成更加自然流畅，与人类的交流更加自然。

4. 语音安全技术智能语音交互技术中的语音数据是属于个人隐私的信息，因此语音安全技术至关重要。

语音安全技术可以对语音数据进行加密传输和存储，避免语音泄露和盗用。

三、智能语音交互技术面临的挑战尽管智能语音交互技术已经越来越成熟，但是仍然面临一些挑战。

其中，语音产生的噪音和语音的鲁棒性是智能语音交互技术面临的较大问题。

1. 语音产生的噪音语音产生的噪音散布在各个环境，影响语音的可识别性。

嵌入式语音识别技术实现

行探讨。
由Ｔ（ｍ）进行表示。而ＤＴＷ算法便是将参考模板与待测模
２语音识别技术的实现步骤
板中包含的语音特征矢量进行结合，并通过非线性的优
一般来说，语音识别技术的实现步骤可以划分为两步，化策略来对语音特征矢量中最佳的规整函数＝【ｆ卅Ｊ进分别是系统的训练与系统的识别，在这两个步骤中有着不行寻找，待测试模板中的语音特征矢量位于Ｙ轴，而参考
在预处理过程中，语音识别技术会剔除语音信号中含软件为Ｃｏ—ｄｅｂｌｏｃｋｓ，该软件为集成式开发工具，能够对
有的噪声及呼吸气流等非平稳信号，预处理过程中包语音识别系统进行集成开发。在嵌入式开发板中，其内核
含有诸多环节，如预滤波、分帧、预加重、采样及量化、为Ｌｉｎｕｘ２．６．３２，该开发板中的图形软件为Ｑｔｏｐｉａ２．２，
并在孤立词语音识别中有着较为良好的应用。隐马尔可夫该算法共包括两个概念，概念１是将模板库中所包含 Байду номын сангаас
模型与人工神经元网络在连续性较强的语音识别中要优于词句当作参考模板，其可通过（Ｒ（１），Ｒ（２），Ｒ（３），Ｒ
动态时间归整技术，不过其计算量较多，前期需要进行长（４），…，Ｒ（ｎ），…，Ｒ（Ｎ））表示，在第ｎ帧中的语音
期的识练，并且不易被移值，因此难以满足语音识别的实特征矢量可以用Ｒ（ｍ）表示。定义２是将待识别的语句当
时性要求。相比之下，动态时间归整技术则兼具上述优点，作测试模板，其可通过｛Ｔ（１），Ｔ（２），Ｔ（３），Ｔ（４），…，

嵌入式语音识别综述

嵌入式语音识别技术及应用综述张哲，Ｓ110331038，控制工程（重庆邮电大学，自动化学院，400065）摘要：随着计算机处理能力的迅速提高，语音识别技术得到了飞速发展，其技术的应用正在日益改变着人类的生产和生活方式。

本文介绍了语音识别的基本原理、方法，综述了语音识别系统的分类及语音识别技术的应用，分析了语音识别所面临的问题。

在此基础上，设计了一个基于ARM和DSP芯片的语音识别子系统，用于嵌入式系统中的语音识别，该语音识别子系统由ARM和DSP芯片为核心，配合其他功能电路，能够独立完成语音识别的工作。

关键字：语音识别；语音识别原理；嵌入式系统；应用；On the Speech Recognition Technology and Its Application for Embedded SystemZHANG Zhe，S110331038(Chongqing University of Posts and Telecommunications，School of Automation)Abstract: With the rapid increase in computer processing capabilities, speech recognition technology has the rapid development of the application of its technology, which is increasingly changing people’s production and lifestyle. This article describes the basic principles of speech recognition methods, gives an overview of the classification of speech recognition systems and speech recognition technology, and analyses the problems faced by speech recognition. On those basis of speech recognition subsystem based on ARM and DSP chip, was designed for embedded systems. The subsystem can accomplish speech recognition independently.Key words: speech recognition; speech recognition principle; embedded systems; application引言语音作为语言的声学体现，也是人类进行信息交流最自然、和谐的手段。