一种基于DSP的汉字语音识别系统设计

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基于DSP的字符识别系统的设计与实现

基于DSP的字符识别系统的设计与实现作者：刘宇旸钟诗航邢昊然王睿来源：《中国科技纵横》2016年第14期【摘要】本系统（DSP）TMS320VC5509A应用图像处理和字符识别技术，拟实现对一张图片中单个字母与数字的识别、一行数字与字母的识别、多行数字与字母的识别、在同一行中字体大小不一的字母与数字的识别，以及部分汉字的识别等文字信息的处理和识别，并以可编辑的形式输出。

【关键词】DSP CCS 数字图像处理字符识别随着计算机网络飞速发展，信息电子化已经成为一个时代的必然趋势。

文字作为信息中最重要、最集中的载体，其电子化进程显得越来越重要。

很多的电子图书、期刊文献和会议论文中都包含着大量有用的信息，但这些文件大都是以PDF格式进行保存的，只能以图片的形式查看，无法直接对其中的文字信息进行复制和编辑，因此如何快捷地获取这些文字信息，一直是困扰着人们的一个难题。

本系统实现对字母以及部分汉字的识别和处理并以可编辑形式输出。

1 系统设计方案（图一）2 各部分原理（1）灰度化彩色图像。

实现将一张彩色RGB图像转换成灰度图[1]。

日常生活中人们所见到的图像一般为彩色图像，其每个像素点的颜色值由三个字节组成，分别为R（红）、G （绿）、B（蓝）三个分量，每个分量占一个字节，因此每个像素点的颜色变化范围为0～255*255*255，如果对彩色图像直接进行处理识别的话会非常麻烦，因此本系统将所采集的彩色图像先进行了灰度化处理，使一个字节代表一个像素点，每个像素点的颜色值变化范围为0～255，从而很大程度上减少了运算量[2]。

（2）二值化处理。

灰度图像的二值化处理，就是将图像上像素点的灰度值设置为0或255，也就是使整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果，以便于后期对图像的进一步处理。

二值化是图像处理中很重要的一步，二值化后的图像效果很大程度上影响到图像识别的准确率[3]。

（3）分隔字符。

通过算法处理，实现将每一个字符单独分割出来，以便于处理和识别。

基于DSP的语音识别技术设计与实现

基于DSP的语音识别技术设计与实现随着科技的发展，语音识别技术正在得到广泛的应用。

它可以实现智能音响、智能家居等场景下的语音交互，并且可以应用于医疗、教育、广播电视等多个行业。

其中，基于DSP的语音识别技术更是成为这些领域的核心技术之一。

本文将探讨基于DSP的语音识别技术的设计与实现，希望能够对相关工程师和爱好者提供帮助。

一、DSP技术基础DSP技术（数字信号处理）是指利用数字信号处理器对数字信号进行处理的技术。

它可以处理语音信号、图像信号、视频信号等多种数值信号类型。

而在语音识别技术中，DSP技术主要用于语音信号的前端处理，包括信号滤波、降噪、增益等，以提高信号的质量和准确性。

DSP技术的实现需要掌握多项计算机技能，如DSP芯片的选型、DSP编程技术（C语言、汇编语言等）、DSP算法的掌握等。

因此，在选取DSP芯片之前，需要充分了解DSP技术的特点和应用场景。

常用的DSP芯片有TI（德州仪器）、ADI（模拟设备公司）等，各有特点和适用范围。

二、语音信号前端处理DSP技术在语音识别中的作用主要在于对语音信号进行前端处理。

语音信号包含了大量的噪声和杂音，因此需要进行降噪和信号增益来提高信号的质量。

接下来，我们将详细介绍语音信号的前端处理方法。

1. 语音信号采集语音传感器通常采用麦克风，根据具体应用场景不同，可选择不同类型的麦克风。

对于智能音响等应用场景，常采用阵列麦克风，以提高语音采集的质量。

采集时需要设置合适的采样率和采样深度，以保证质量。

一般采样率为8、16、32kHz 等，采样深度可为12、16、24、32位等。

2. 语音信号滤波语音信号中包含了大量的噪声和杂音，需要进行滤波处理。

常用的语音信号滤波方式有数字滤波器和模拟滤波器。

其中，数字滤波器是基于DSP技术实现的，模拟滤波器是基于模拟电路的。

根据实际需求，可选择不同的滤波方式。

3. 语音信号降噪语音信号中的噪声是影响语音识别准确性的主要因素之一，因此需要对语音信号进行降噪处理。

基于DSP的语音识别系统设计

基于DSP的语音识别系统设计李云红;李子琳【摘要】为了提高语音识别系统的可靠性和高效率性,利用线性预测倒谱(LPCC)和动态时间规整技术(DTW)设计了一种语音识别系统.系统以TI公司的TMS320VC5402 DSP芯片为控制核心,以汉语言的短命令为识别对象,实现特定孤立词语言识别功能.系统设计了串行通讯接口,更好地利用计算机对其控制.同时系统能进行语音指令的识别并做出相应的应答.该系统适合应用在一些智能控制领域,且结构简单,功能稳定.%Due to improve the reliability and efficiency of the intelligent voice recognition system, an intelligent voice recognition system is designed by using the LPCC and the DTW theory. The system takes the TMS320VC5402 as the central processor and use the short Chinese orders as objects of recognition voice traits to realize the function of isolated words recognition. A serial communicate interface is designed to make the system adapted to concentrate control. This system can release the recognition of speech instruction and can also reply it which can be used in many intelligent control areas. The structure of the system is more simple and stable.【期刊名称】《纺织高校基础科学学报》【年(卷),期】2012(025)001【总页数】4页(P107-110)【关键词】TMS320VC5402;语音识别系统;动态时间规整;孤立词【作者】李云红;李子琳【作者单位】西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048;西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048【正文语种】中文【中图分类】TN912.34语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段，也是人类进行思维的一种依托．如今，人类开始进入了信息化时代，利用现代手段研究语音处理技术，从而能更加有效地对语音信息进行传输和存储．其中，语音识别技术是实现人机通信的一种重要的技术手段［1－3］，其目标是将人类语音中的词汇内容转化为计算机可读的输入．语音识别产品在人机交互中已经占到越来越大的比例［4］．对于现在的语音识别系统，不光考虑高识别率，实时性和大词汇量这些因素，还应考虑软硬件设计简单、价格低廉、易控制、人机交互便捷等．目前许多语音识别系统采用的识别算法都是在PC机上实现的，并且以计算复杂的美尔倒谱系数（MFCC）为语音特征参数，采用过程繁琐的隐马尔克夫模型作为匹配方法［5－7］，不适合于实时语音信号的识别，相比于H MM等复杂算法和模型，在小词汇量语音识别中，DT W算法无论在时间效率还是空间需求上都有很大优势，在带有多核处理器、DSP或FPGA等具有并行计算能力的嵌入式软件和硬件系统实现中［8－10］，算法性能仍有很大的提升空间．在此基础上，通过对早期语音识别系统的研究和分析，利用成年人发出的声音信号作为信号源，设计了相应的系统方案，采用了TI公司的T MS320 VC5402 DSP芯片作为系统控制器核心，功耗低并且可靠性好．针对特定人的孤立词的汉语识别，采用实用性强、计算量较小的线性预测倒谱系数（LPCC）作为特征参数，基于动态时间规整（DT W）算法进行模式匹配，进而达到高准确率的语音识别，使机器能听懂人的语言，辨明话音内容，将人的语音正确地转化为对应的文本信息．1 语音识别的基本原理语音识别的过程是一个模式匹配的过程．在这个过程中，首先根据说话人的语音特点建立语音模型，对输入的语音信号进行分析并且提取所需的语音特征，在此基础上建立语音识别所需的模板．在识别过程中，根据语音识别的整体模型，将输入的语音特征与已经存在的语音模板进行比较，找出最佳匹配对象作为识别结果．系统基本原理图如图1所示．从图1可以看出，语音识别系统主要包括预处理、特征提取、模式匹配、识别判断和结果输出等部分，其中预处理包括了去噪、预滤波和端点检测等过程．图1 系统基本原理图2 系统的硬件设计通过对系统分析和方案设计，最终确定本设计的系统框图，如图2所示．本系统硬件主要由T MS320 VC5402 DSP芯片及其外围基本电路、MIC输入模块、音频模块和喇叭输出模块组成．图2 系统框图（1）DSP芯片T MS320 VC5402是TI公司推出的低功耗16bit定点DSP芯片，作为系统的整个核心，其主要功能是接收来自A／D的数据，完成语音训练和语音识别．T MS320 VC5402片内的16 K双访问RA M可以保证系统算法程序在片内实时运行．此外，C5402具有丰富的片内外设，主要包括通用I／O引脚XF和／BIO、硬件定时器、软件可编程等待状态产生器、可编程块开关模块、增强型并行主机接口（HPI8／16）、两个多通道缓冲串口（Mc BSP）、时钟发生器、DMA控制器、JTAG接口，具有管理中断、循环运算和功能调用的控制结构．（2）音频编解码芯片 TLV320 AIC23是可编程芯片，内置耳机输出放大器，内部有11个16位寄存器，编程设置这些寄存器可得到所需的采样频率、输入输出增益和传输数据格式等．AIC23通过外围器件对其内部寄存器进行编程配置，其配置接口支持SPI总线和I2C总线接口，数据传输格式支持右判断模式、左判断模式、I2S模式和DSP模式，其中DSP模式专门针对TI公司的DSP设计．（3）接口硬件设计 C5402具有2个多通道缓冲串口Mc BSP，即Mc BSP0和Mc BSP1．使用这两个串口，完成对AIC23芯片的控制和数据交换，其中Mc BSP负责收发数据，Mc BSP1负责对AIC23芯片进行控制，系统中12 MHz串口时钟由AIC23内部时钟提供，将Mc BSP1作为SPI口，与AIC23的控制接口相连，用它来传输控制数据对AIC23进行必要的配置．DSP产生帧同步及串口信号，AIC23 CS端口接帧同步信号端口BESX1，SCLK接串口信号端口BCLKX1，SDIN端口接串行数据输出端BDX1，再将Mc BSP0口设为I2S工作方式，与AIC23的数字音频接口相连，用于串行数据的收发，将AIC23的22脚MODE接高电平，接收来自DSP的SPI格式串口数据．输入、输出同步信号LRCIN、LRCOUT分别接DSP的帧同步信号BFSX0、BFSR0串口时钟由BCLKX0、BCLKR0并联到AIC23的BCLK端口，这样在发送和接收数据时都可以产生串口时钟信号．3 系统软件设计系统中所有对DSP的控制和调试都是在CCS环境下进行的，利用CCS强大的片级支持库（CSL）与API接口，可以轻松地对DSP上的寄存器进行查询和赋值．系统软件设计包括DSP系统运行主程序和信号的数据处理、采样、传输控制、训练、识别等部分．采样、传输控制等子程序用C语言完成，信号的数据处理利用Matlab2010b软件来完成，Matlab编程简单，效率高，并带有各种适合多领域计算的工具箱，方便运用．系统软件流程如图3所示．在训练阶段，通过特征提取得到的特征矢量序列作为参考模板被保存到模板库；在识别阶段，DSP不断采集外部语音信号，计算每帧的LPCC特征，并利用特征值差的分段线性动态时间规整算法获得该语音段孤立词的特征向量，与模板相比较，若落差在规定的距离阈内，选择最小距离的模板作为结果，并做出相应的应答反应，若超出阈值，则按出错处理．图3 系统软件流程图4 信号采集分析和系统测试结果采用系统所设计的MIC输入模块中的麦克风采集一个实时的语音信号“你好”，并且通过DSP处理进一步加强了信号放大、滤波减噪、小波变换等相关运算，利用Matlab2010b软件对原语音信号及经系统处理后的信号进行波形仿真，观察其结果．“你好”的时域分析波形、频域分析波形及处理后的时域分析波形和频域分析波形分别见图4，5，6．其中图4与图6（a）的波形进行了归一化处理．图4 “你好”语音信号的时域分析波形图5 “你好”语音信号的频域分析波形图6 系统处理后的“你好”的时域和频域分析波形处理后的效果良好，有少许失真．语谱图实际上是一种动态的频谱，能明显地显示出语音频谱随时间的变化情况，利用Matlab2010b软件对经系统处理后的“你好”语音信号进行语谱图分析，语谱图如图7所示．进行语音识别的语音采样频率为8k Hz，AD变换精度为16位，采样语音信号通过汉明窗进行加窗过程，窗长为20 ms，帧移为7．5 ms，加窗的语音再通过一阶数字预加重滤波器进行滤波．训练集用了30个样本，即3个命令，每个命令10个样本．将提取好特征函数的语音信号30个样本作为训练集，再取30个样本作为测试集，测试结果如表1所示．测试结果表明，系统能比较正确地识别语言词条，其平均准确度达到86．7%．表1 语音测试结果汉语词条识别个数未识别个数识别正确率／%实验8 2 80我9 1 90你好9 1 90图7 经处理后的“你好”语谱图5 结束语该语音识别系统T MS320 VC5402 DSP为控制器核心，同时系统采用以语音的线性预测系数为语音特征，基于DT W算法进行模式匹配，处理速度快，识别率高，能够进行实时语音识别．此系统平台具有良好的实用性，经实验测试表明，系统的特征数据传送稳定，压缩编码无明显失真，对语言词条的识别正确率达到86．7%，达到了识别的要求．【相关文献】［1］刘幺和，宋庭新．语音识别与控制应用技术［M］．北京：科学出版社，2010：63－64．［2］韩纪庆．语音信号处理［M］．北京：清华大学出版社，2011：20－21．［3］赵红怡．DSP技术与应用实例［M］．2版．北京：电子工业出版社，2008：36－37．［4］胡庆钟，李小刚．T MS320C55x DSP原理、应用和设计［M］．北京：机械工业出版社，2006：56－57．［5］吴佳栋，陈光冶．语音信号去混响原理与技术［J］．电声技术，2009（5）：63－67．［6］张得会，陈光冶．复倒谱域语音信号去混响研究［J］．声学技术，2009，28（1）：40－41．［7］孙红．基于 T MS320C5509 DSP的无线语音传输采集系统［J］．微计算机信息，2010，9（7）：65－67．［8］张贤达，朱孝龙．基于分阶段学习的盲信号分离［J］．中国科学：E辑，2002，32（5）：69B－70B．［9］李玉萍，朴春俊，韩永成．一种带噪语音信号端点检测方法研究［J］．电子测试，2008，7（2）：12－17．［10］王静．基于 MATLAB的语音信号LPC技术分析研究［J］．微计算机信息，2009，23（3）：270－271．。

基于DSP的语音处理系统的设计【范本模板】

Cadence SPB基于DSP的语音处理系统的设计摘要近年来,随着DSP技术的普及和低价格、高性能DSP芯片的出现，DSP已越来越多地被广大的工程师所接受越来越广泛地被应用于各个领域,并且已日益显示出其巨大的优越性.DSP是利用专门或通用的数字信号处理芯片，以数字计算的方法对信号进行处理,具有处理速度快、灵活、精确、抗干扰能力强、体积小及可靠性高等优点，满足了对信号快速、精确、实时处理及控制的要求.本次设计基于TLV320AIC23和TMS320VC5416两种芯片设计并实现了一种语音录音、语音编码、语音解码、语音处理和回放的系统。

通过软件和硬件结合对该系统进行设计,使本次设计的语音处理系统具有强大的数据处理能力并配有灵活的接口电路，可以作为一种语音信号处理算法研究和实时实现的通用平台，对语音编码在DSP上的实时实现进行了简单的研究，从而掌握了算法移植的一般流程，为能够在高速DSP硬件平台设计及系统应用开发方面取得成功奠定基础.关键词：DSP;数据采集；TLV320AIC23;TMS320VC5416。

目录摘要I 第1章绪论 1 1.1 DSP的发展及应用 1 1。

2 语音信号处理系统概述 2 第2章DSP 芯片介绍3 2。

1 TLV320AIC23简介 3 2。

2 TMS320VC5416简介 3 第3章系统设计4 3。

1系统硬件设计 4 3.1.1系统结构框图 4 3。

1.2 DSP处理器 5 3.1.3 A/D电路5 3。

1.4 D/A电路7 3。

2系统软件设计10 3.2.1 TMS320VC5416初始化10 3。

2.2 TLV320AIC23初始化10 第4章总结11 参考文献12 致谢13附录14 第1章绪论近年来,在数字信号处理领域有着绝对优势的DSP技术得到了迅速发展，不仅在通信计算机领域大显身手，并已逐渐渗透到人们日常消费领域。

正因为如此,DSP应用越来越得到普遍重视。

DSP作为可编程数字信号处理专用芯片是微型计算机发展的一个重要分支，也是数字信号处理理论实用化过程的重要技术工具。

基于DSP语音识别系统的设计

的。ＤＳＰ的这种多处理单元结构，特别适用于ＦＩＲ和ＩＩＲ滤波
器。
择是：首先选择ＴＬＣ３２０ＡＤ５０对语音信号进行Ａ／Ｄ转换，再
选择ＤＳＰ芯片ＴＭＳ３２０Ｃ５５１０对信号进行滤波、端点检测、语音信号增强、特征参数提取等语音信号处理进而进行识别，并通过ＬＥＤ检测识别结果进而报警。
ｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍａｄｏｐｔｔｈｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇｏｆｓｏｆｔｗａｒｅａｎｄｈａｒｄｗａｒｅｗｉｔｈＤＳＰａｓｔｈｅｃｏｒｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＴＭＳ３２０ＶＣ５４１０ＤＳＰ；Ａ／Ｄ；ｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ｐｏｓｔ－ｄｉｓａｓｔｅｒｌｉｆｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｈｒｏｕｇｈｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｔｈｅｓｐｅｅｃｈｓｉｇｎａｌ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃｏｍｐｌｅｔｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆｍｏｄｕｌｕｓａｎｄｄｉｇｉｆａｘｂｙＡ／ＤａｎｄＤ／ＡＴＬＣ３２０ＡＤ５０．ＤＳＰｃｈｉｐＴＭＳ３２０ＶＣ５４１０ＤＳＰｃｏｕｌｄｃｏｍｐｌｅｔｅｓｐｅｅｃｈｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｇ —

基于DSP的语音识别系统研究与实现

基于DSP的语音识别系统研究与实现孙爱中;刘冰;张琬珍;栾前进【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2013(000)009【摘要】语音识别是人机语音通信的关键技术之一，也是难题之一。

介绍了一种语音识别系统，主要介绍了该系统的语音处理流程，阐述了系统使用Mel频标倒谱参数作为特征提取的方法，采用隐马尔科夫模型算法的测度估计技术。

通过严格测试，该系统达到实用化要求。

该语音识别系统较好的实现了在移动电子设备上资源有限条件下方便快捷的汉字语音输入，具有重大现实意义。

%Speech recognition is one of the key technologies in human⁃machine speech communication. A speech recognition system and its voise processing program flow are introduced. The way that Mel frequency cepstrum parameters are used to extract features,and the measurement estimation algorithm based on hidden markov model(HMM)are elaborated. The strict testing results show that the system can meet the requirement of practicability. The speech recognition system realized Chinese characters voice input under the condition of resource limited in electrommunication equipments. This system has great practical significance.【总页数】3页(P76-78)【作者】孙爱中;刘冰;张琬珍;栾前进【作者单位】中国航空计算技术研究所，陕西西安 710068;中国航空计算技术研究所，陕西西安 710068;中国航空计算技术研究所，陕西西安 710068;陆航驻西安地区军代室，陕西西安 710068【正文语种】中文【中图分类】TN911.7-34【相关文献】1.基于DSP的嵌入式语音识别系统的研究与实现 [J], 贾克明;陶洪久2.基于DSP的语音识别系统的研究与实现 [J], 钟颖3.基于DTW的孤立词语音识别系统的研究与实现 [J], 王娜;刘政连4.基于DTW的孤立词语音识别系统的研究与实现 [J], 王娜;刘政连5.基于DSP的语音识别系统的研究与实现 [J], 钟颖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

dsp课程设计语音识别

dsp课程设计语音识别一、教学目标本课程旨在通过教学，使学生掌握数字信号处理（DSP）的基本原理，了解语音识别技术的基本概念和算法，培养学生运用DSP技术解决实际问题的能力。

具体目标如下：1.知识目标：（1）掌握数字信号处理的基本原理和常用算法。

（2）了解语音信号的处理过程和基本特征。

（3）熟悉语音识别技术的基本原理和常用算法。

2.技能目标：（1）能够运用DSP技术进行简单的语音信号处理。

（2）能够运用语音识别技术进行简单的语音识别。

3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对DSP技术和语音识别技术的兴趣，提高学生学习的积极性。

（2）培养学生团队合作精神，提高学生解决实际问题的能力。

二、教学内容本课程主要内容包括：数字信号处理的基本原理、语音信号的处理过程、语音识别技术的基本原理和算法。

具体安排如下：1.数字信号处理的基本原理：离散时间信号、离散时间系统、Z变换、傅里叶变换等。

2.语音信号的处理过程：语音信号的采样与量化、语音信号的预处理、语音特征提取等。

3.语音识别技术的基本原理：声学模型、、解码器等。

4.语音识别算法：隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）、深度学习等。

三、教学方法本课程采用讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。

1.讲授法：通过讲解基本原理和算法，使学生掌握DSP技术和语音识别知识。

2.讨论法：学生针对实际问题进行讨论，培养学生的思考和分析能力。

3.案例分析法：分析典型语音识别案例，使学生了解语音识别技术的应用。

4.实验法：让学生动手进行语音信号处理和语音识别实验，提高学生的实践能力。

四、教学资源1.教材：选用《数字信号处理》和《语音识别原理与技术》作为主要教材。

2.参考书：提供相关领域的参考书目，供学生深入学习。

3.多媒体资料：制作课件、实验视频等，丰富教学手段。

4.实验设备：配备必要的实验设备，如计算机、语音识别软件等，确保学生能够进行实际操作。

基于DSP的语音处理和识别系统的实现

邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新ＤＳＰ开发与应用《ＰＬＣ技术应用２００例》您的论文得到两院院士关注基于ＤＳＰ的语音处理和识别系统的实现ＲｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＳｐｅｅｃｈＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｏｒ（河北工程大学）王社国魏艳娜董爱荣ＷＡＮＧＳＨＥＧＵＯＷＥＩＹＡＮＮＡＤＯＮＧＡＩＲＯＮＧ摘要：设计并实现了一种嵌入式语音处理和识别系统，核心处理器是ＴＭＳ３２０ＶＣ５４０２，语音接口芯片是ＴＬＶ３２０ＡＩＣ１０，软件模块包括语音的端点检测、特征参数提取、模板训练、测试识别等。

系统使用定点ＤＳＰ实现了浮点ＤＳＰ运算，提高了预算的精度，扩大了信号处理的动态范围。

试验结果表明，该系统对孤立词特定人识别率为９８％，系统体积小、成本低、可扩展性好，方便应用于许多特定场合，如：声控玩具，门禁控制等。

有很好的市场前景。

关键词：ＴＭＳ３２０ＶＣ５４０２；语音处理；语音识别中图分类号：ＴＮ９１２．３４文献标识码：ＢＡｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎｅｍｂｅｄｄｅｄｓｐｅｅｃｈｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄｒｅａｌｉｚｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｉｔｓｈａｒｄｗａｒｅ’ｓｐｒｏｃｅｓｓｏｒｉｓＴＭＳ３２０ＶＣ５４０２ａｎｄｓｐｅｅｃｈｉｎｔｅｒｆａｃｅｃｈｉｐｉｓＴＬＶ３２０ＡＩＣ１０．Ｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ’ｓｓｏｆｔｗａｒｅｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆｓｅｖｅｒａｌｍｏｄｕｌｅｓｓｕｃｈａｓｅｎｄｐｏｉｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｔｒａｉｎｉｎｇｏｆｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒｅｆｅｒｅｎｃｅｄｖｅｃｔｏｒｓ，ｅｔｃ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｒｅａｌｉｚｅｓｆｌｏａｔ－ｐｏｉｎｔｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｎｆｉｘｅｄ－ｐｏｉｎｔｄｉｇｉｔａｌｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｏｒ，ｉｔｈａｓｈｉｇｈｅｒｐｒｅｃｉｓｉｏｎｉｎｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｎｄｗｉｄｅｒｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｒａｎｇｅｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｏｆｉｘｅｄ－ｐｏｉｎｔｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｃｏｎｆｉｒｍｓｔｈａｔｉｔｓｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｒｅａｃｈｅｓ９８ｐｅｒｃｅｎｔｆｏｒｓｐｅｃｉａｌｐｅｒｓｏｎａｎｄｓｍａｌｌｖｏｃａｂｕｌａｒｙ．Ｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｈａｓｓｍａｌｌｓｃａｌｅ，ｌｏｗｃｏｓｔａｎｄｈｉｇｈｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｅｘｐａｎｄｉｎｇ．Ｉｔｉｓｖｅｒｙｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔｆｏｒｓｏｍｅｓｐｅｃｉａｌｓｉｔｕａｔｉｏｎｓ，ｓｕｃｈａｓｔｈｅｓｐｅｅｃｈｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｔｏｙｓ，ｇａｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍｅｔｃ．Ｉｔｈａｓｍｕｃｈｍａｒｋｅｔｐｏｔｅｎｔｉａｌ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＴＭＳ３２０ＶＣ５４０２，ｓｐｅｅｃｈｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ文章编号：１００８－０５７０（２００７）０８－２－０１７９－０３引言ＤＳＰ是利用专门或通用的数字信号处理芯片，以数字计算的方法对信号进行处理，具有处理速度快、灵活、精确、抗干扰能力强、体积小及可靠性高等优点，满足了对信号快速、精确、实时处理及控制的要求。

基于DSP的语音实时识别系统的设计

基于DSP的语音实时识别系统的设计
危厚琴;滕志军
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2006(000)05S
【摘要】随着社会信息化的发展。

对语音识别提出了越来越高的要求。

提出了一种基于高性能数字信号处理芯片DSP（digital sigal process）的语音识刺系统，系统在分析了连续HMM模型的基础上，采用LPC倒谱系数、LPC差份倒谱系数和能量归一化系数作为特征矢量，训练和识别采用了viterbi算法和Baum—Welch重估算法．有效的提高了系统的系统的实时性、可靠性、鲁棒性强和系统的识别率。

【总页数】1页(P23)
【作者】危厚琴;滕志军
【作者单位】北华大学电气信息工程学院,吉林吉林132021;东北电力学院信息工程学院,吉林吉林132012
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.34
【相关文献】
1.基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现 [J], 李邵梅;陈鸿昶;王凯
2.小词表实时语音识别系统的定点DSP实现 [J], 曾日波
3.连续数字语音识别系统的定点DSP实时实现 [J], 周燕;张友纯;王蕾
4.连接数字语音识别系统的DSP实时实现 [J], 雷传华;张秀彬;孙济宇
5.基于TMS320C54×DSP的实时语音识别系统 [J], 陈志鑫;郭华伟
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基于DSP的语音识别系统的实现及分析

由于无调音节有412个，有调音节为1 282个，若采用SVM 对所有音节进行分类，数据量很庞大，故本文选择10个人对6个不固定的连续汉语数字进行发音，每人发音15次，音节切分后共900个样本，其中600个样本作为训练样本集，其余300个样本用于特定人的识别；另外选择5个人对汉语数字0~9发音，每人发音3次，共150个测试样本作为非特定人的识别。此外，以上选取的训练或测试样本均考虑到0~9共10个数字的均匀分布，并且样本类型通过手工标定。
本系统针对的是非特定人小词汇量连续语音的识别，硬件结构，主要包括语音数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、程序数据存储及Flash引导装载模块、数据存储器RAM 模块及其他相关模块。
图4 系统硬件结构图
数据采集模块主要采用TLV320AIC23编解码器来实现对语音数据的采集。由AIC23采集的数字信号数据通过McBSP1存入SDRAM 中，数据传输方式为EDMA方式下的McBSP数据传输。数据处理模块是系统的核心模块，用TMS320C6713DSP芯片来完成语音识别算法的实现。训练时，DSP完成语音信号MFCC特征参数的提取、SVM 建模并存入Flash中；识别时，DSP读取待识别语音信号数据并将获得的模型参数与训练模型参数进行比较，进而得到识别结果。
表3给出了针对非特定人的不同SVM 核函数的识别系统性能。表中显示，在取C =3，γ= 125（这里的25为特征参数维数）情况下，尽管核函数为RBF时所需的支持向量数要略高于核函数为Sigmoid时，但系统的正确识别率要明显高于采用其他核函数的系统，因此本文选取RB别系统的实现及分析
本系统设计主要涉及到语音数据段、执行代码段、载入Flash的程序段和模型参数段等。在编程中主要以C语言编程为主，配合使用汇编语言，使程序运行效率更高。

dsp课程设计语音识别

dsp课程设计语音识别一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握数字信号处理（DSP）中语音识别的基本理论、方法和应用。

通过本课程的学习，使学生能够了解语音识别技术的发展趋势，掌握语音信号处理的基本方法，学会使用相关工具和算法进行语音识别。

1.掌握语音信号的基本特性及常见的语音信号处理方法。

2.了解语音识别的基本原理和常见算法。

3.熟悉语音识别技术的应用领域和发展趋势。

4.能够运用相关工具和算法进行语音信号的处理和识别。

5.具备分析和解决实际语音识别问题的能力。

情感态度价值观目标：1.培养学生对语音识别技术的兴趣和好奇心，激发学生主动学习的动力。

2.培养学生团队合作精神和创新意识，使学生能够在实际项目中发挥自己的专业技能。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括语音信号处理基本理论、语音识别算法及应用。

1.语音信号处理基本理论：包括语音信号的统计特性、时频特性、线性预测等。

2.语音识别算法：包括声学模型、和搜索算法，如GMM-HMM、N-gram模型、Viterbi算法等。

3.语音识别应用：包括语音命令识别、语音翻译、语音到文本转换等实际应用。

教学大纲将按照以下顺序进行：1.语音信号处理基本理论（2课时）2.语音识别算法（4课时）3.语音识别应用（2课时）三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法。

1.讲授法：用于传授语音信号处理基本理论和语音识别算法，帮助学生建立系统的知识结构。

2.讨论法：通过分组讨论，培养学生团队合作精神和创新意识，提高学生分析问题和解决问题的能力。

3.案例分析法：通过分析实际语音识别应用案例，使学生更好地理解语音识别技术的应用和挑战。

4.实验法：通过实验操作，使学生掌握语音信号处理和识别的实践技能，培养学生的动手能力。

四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法的实施，将选择和准备以下教学资源：1.教材：《数字信号处理》（或其他合适的教材）2.参考书：《语音信号处理》、《语音识别技术》等3.多媒体资料：相关教学视频、PPT课件等4.实验设备：语音信号处理器、语音识别软件等以上教学资源将有助于丰富学生的学习体验，提高学生的学习效果。

基于DSP的中文语音合成系统设计

基于DSP的中文语音合成系统设计
引言
本文介绍的就是一种基于DSP的中文语音合成系统的实现方法。

随着语音信号处理技术的不断发展与成熟，语音合成正逐步成为信息技术中人机接口
的关键技术。

DSP芯片，即数字信号处理器，是专门为快速实现各种信号处理算法而设计的、具有特殊结构的微处理器，其处理速度比最快的CPU还快
10~50倍。

1系统总体方案
语音合成的最大特点就是要从有限的存储单元中合成出无限字汇的连续
语句来[1]。

为了做到这一点，本系统设计了由(1)前端预处理模块将输入文本文件转换成系统可以处理的标准格式;(2)韵律规则库给出当前语言环境下各个音
节的韵律特征参数;(3)语音合成器根据给定的韵律特征参数对原始语音库中相
应语音单元的声学参数进行调整;(4)将经过调整的各个语音单元拼接在一起，
得到相应于输入文本的连续语音输出等4个基本流程组成。

系统基本原理框*
基金项目：湖南省教育厅(03C025)
该中文语音合成系统的目的是对输入的文本文件能够清晰地、自然地、
能懂地以连续语音地形式输出。

ATMEL公司的AT89S52单片机对键盘输入的文本文件进行显示，再送TMS320VC5402处理，最后将合成结果输出。

硬件
结构框AT89S52的键盘接口电路是采用中断方式的，有键按下时，就产生中断请求，进入中断处理，然后通过查询P1.0和P1.1的情况，进行相应的处理。

用电阻和电容够成了消抖电路，以防止电路的误操作。

AT89S52把从键盘输入的文本信息送给LCD显示，同时把数据写到外
部存储器CY7C133，然后TMS320VC5402读取CY7C133上的信息进行处理。

基于DSP语音识别系统的设计

基于DSP语音识别系统的设计作者：王宇彭森来源：《卷宗》2016年第08期摘要：语言是人类相互间进行通信的最自然和最方便的形式，语音通信是一种理想的人机通信方式。

要使机器人真于具有人的智能，人机间的语音通信就必不可少。

因此，进行语音控制的研究工作具有实际意义和应用前景。

语音技术，包括语音识别、语音合成、关键词检出、说话人识别与确认、口语对话系统等，是现代人机交互的重要方式之一，具有广泛的应用前景。

其中语音识别技术，尤其是连续语音识别技术，是最基础、最重要的部分，而且已经逐步走向成熟与实用。

关键词：语音识别；动态时间规整（DTW）；数字信号处理器（DSP）1 引言语音识别按不同的角度有以下几种分类方法：从所要识别的单位，有孤立词识别、音素识别、音节识别、孤立句识别、连续语音识别和理解。

目前已进入识别的语音识别系统是单词识别。

以几百个单词为限定识别对象。

从识别的词汇量来分。

有小词汇（10-50个）、中词汇（50-200个）、大词汇（200以上）等。

从讲话人的范围来分。

有单个特定讲话人、多讲话人和与讲话者者无关。

特定讲话人比较简单，能够得到较高的识别率。

后两者难度较大，不容易得到高的识别率。

从识别的方法分。

有模块匹配法、随机模型法和概率语法分析法。

这三种都属于统计模式识别方法。

2 系统硬件及组成2.1 系统概述语音识别系统的典型实现方案如图1所示。

输入的模拟语音信号首先要进行预处理，语音信号经过预处理后，接下来重要的一环就是特征参数提取，其目的是从语音波形中提取出随时间变化的语音特征序列。

然后建立声学模型，在识别的时候将输入的语音特征同声学模型进行比较，得到最佳的识别结果。

2.2 硬件构成本文采用DSP芯片为核心（图2所示），系统包括直接双访问快速SRAM、一路ADC/一路DAC及相应的模拟信号放大器和抗混叠滤波器。

外部只需扩展FLASH存储器、电源模块等少量电路即可构成完整系统应用。

2.3 系统主要功能模块构成语音处理模块采用TI TMS320VC5402， TMS320VC5402含4 KB的片内ROM和16 KB 的双存取RAM，一个HPI（HostPortInterface）接口，二个多通道缓冲单口MCBSP（Multi-Channel Buffered SerialPort），单周期指令执行时间10 ns，带有符合IEEE1149.1标准的JTAG 边界扫描仿真逻辑。

基于DSP技术的语音处理系统设计

基于DSP技术的语音处理系统设计随着科技的不断发展，语音处理技术在各个领域得到了广泛应用。

基于DSP技术的语音处理系统设计是一个重要的研究方向，它可以有效地提高语音信号的质量和可靠性。

首先，基于DSP技术的语音处理系统设计需要考虑语音信号的采集和预处理。

在语音信号的采集方面，我们可以使用麦克风等设备来收集语音信号。

然后，通过预处理技术对采集到的语音信号进行滤波去噪、增益控制等操作，以提高信号的质量和清晰度。

其次，基于DSP技术的语音处理系统设计需要考虑语音信号的特征提取和分析。

在特征提取方面，常用的方法包括短时能量、过零率、倒谱系数等。

这些特征可以用来描述语音信号的基本特性，为后续的语音识别和语音合成提供支持。

在分析方面，我们可以通过快速傅里叶变换等算法对语音信号进行频谱分析，以获取语音信号的频域特征。

此外，基于DSP技术的语音处理系统设计需要考虑语音信号的识别和合成。

在语音识别方面，我们可以利用模式识别和机器学习的方法，设计出能够自动识别语音信号的系统。

这对于语音识别、语音命令控制等应用具有重要意义。

在语音合成方面，我们可以利用合成滤波器等技术，将文本信息转化为语音信号，实现机器人、智能助理等设备的语音输出功能。

最后，基于DSP技术的语音处理系统设计还需要考虑系统的实时性和稳定性。

由于语音信号的实时性要求较高，因此需要设计高效的算法和优化的实现方式，以保证系统能够在实时场景下快速响应。

同时，为了保证系统的稳定性，需要考虑异常情况的处理和错误纠正机制，以提高系统的可靠性和鲁棒性。

综上所述，基于DSP技术的语音处理系统设计是一个涉及多个方面的复杂任务。

通过合理的信号处理、特征提取、识别和合成等技术手段，可以实现对语音信号的高质量处理和分析。

这将为语音识别、智能助理、语音交互等领域的发展带来更多的可能性。

基于DSP的语音识别

0.1u 47u
•系统软件设计
系统软件设计主要包括CPLD程序设计和DSP程序设计。
• CPLD程序设计:
CPLD程序设计主要是用于实现DSP对外边存储器的控制作用。 CPLD的程序是在MAXPLUSII环境下编写的，软件的仿真时序图如下：
•DSP程序设计 DSP程序设计
主程序流程图如下：
系统初始化
•特征参数的选择和计算
• 语音信号识别最重要的一环节就是特征参数提取。当前语音识别所用的特征参数主要有两种类型：线性预测倒谱系数（LPCC）和MEL频标倒谱系数（MFCC）。
• 本设计采用自相关法计算线性预测系数LPC，根据线性预测系数求出LPCC。具体计算流程如下：
AD转换后的语音信号
预加重处理
用汉明窗进行数字滤波
自相关计算
计算LPC参数
计算LPCC参数
•模式匹配
在模式匹配这个环节,主要是语音识别算法的选择,根据设计系统要求,结合算法特征,本设计选用了计算相对简单而有效的动态时间归整 (DTW)算法。该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，适合孤立词语音识别。
+3.3V
1K
1K
1K
1K
JPLD-ITAG CTDK CTDO CTM S CTDI 1 3 5 7 9 2 4 6 8 10
•DSP的电源设计 DSP的电源设计
+5V 5 6 11 12 10u 3 4 9 10 1IN 1IN 2IN 2IN 1GND 1EN 2GND 2EN TPS767D318 1OUT 1OUT 1SENSE 2OUT 2OUT 2SENSE 23 24 25 17 18 19 33u 10u 47u 1.8V 3.3V

浅谈基于DSP的音频处理及语音识别系统的设计

关键词：ＤＳＰ；音频处理；语音实时识别；系统设计
ＤＳＰ是ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ的缩写，表示数字信号处理器，信息化的基础是数字化，数字化的核心技术之一是数字信号处理，数字信号处理的任务在很大程度上需要由ＤＳＰ器件来完成，ＤＳＰ技术已成为人们日益关注的并得到迅速发展的前沿技术。
（２）音频数据采集与播放。初始化ＡＩＣ２３后，再初始化ＤＳＰ以及ＭｃＢＳＰ０，之后进行音频数据的采集与播放。通过麦克风采集语音信号，经过数字滤波处理后由耳机输出。使用ＭｃＢＳＰ０的接收中断保存数据，通过ＦＩＲ数字滤波子程序处理音频数据。
初始化ＭｃＢＳＰ０使其与ＡＩＣ２３协调工作，本系统中串口的主要设置为：接收数据右对齐，带符号扩展；接收中断使能；由片外提供发送、接收帧信号和发送、接收时钟信号；发送、接收帧同步信号低电平有效；在时钟上升沿采样发送、接收数据；每帧发送、接收两个１６位字数据。
２．２系统过程设计（１）语音端点检测。语音端点检测是语音信号处理和语音识别的基础，为了检测未知语音数字的起点和终点，需要把语音信号流和背景噪声区分开，端点检测通过一组复杂的门限，并按算法规则分析语音方法将两者区分开来，对于各种不同的信号电平和电话网络中的各种噪音干扰，门限会进行自适应调整。另一方面，端点检测门限和算法不仅有助于把语音和噪音区分开来，而且还能将数字串内的无声和数字串尾的无声区别开来。端点检测算法主要采用短时平均能量和短时平均过零率的乘积作为判决的主要特征，计算每帧的能量和过零率，若乘积大于设定的门限，判别为有声；否则，判为无声。（２）特征提取。数字语音的端点检测出来后，即可对数字语音的每一帧进行声学参数分析，提取特征参数。语音信号是短时准平衡的随机过程，具有很强的时变特性。时域特征主要有语音的短时平均能量和短时平均过零率及基音周期。整个系统的语音特征矢量由１２阶倒谱系数、１２阶差分倒谱系数、能量归一化系数及其差分系数组成。（３）模式训练及模式识别。为了建立一个非特定人的连接数字语音定点实时识别系统，在训练阶段需要很多个说话者将多个可能的数字串说一或几遍存入数据库中。训练的任务包括两部分：先将成串的数字最佳地分割为孤立的数字，采用改进的分段Ｋ—平均算法，对系统中的模型进行初始化，建立一套初始ＨＭＭ参数，然后按照这套初始参数用分层构建ＨＭＭ算法，对系统的内部状态进行初始分割，然后采用Ｖｉｔｅｒｂｉ算法对分割的初始状态进行调整。再用每个已分割为孤立数字的多个训练样本，估计出该数字的一套或多套ＨＭＭ参数，组成模板库。尽管模板库中的每一个数字可以有多个模板，但是模板的增加，会增加模板匹配的计算量和所需的内存量，使得识别响应速度减慢。因此，在本系统的实验中，限制每个语音数字的最大模板数为３，采用聚类方法，并利用Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ重估算法，使得同一数字语音的不同模板之间的差别增大，有效地提高了识别率。结语：音频技术已经取得了长足的进步，数字形式的音频技术越来越流行。可是一旦音频信号离开存储媒体，如何对它们进行（下转７９页）

基于DSP的语音识别技术研究与应用

基于DSP的语音识别技术研究与应用随着科技的不断发展，语音识别技术也逐渐成为了人们生活中的一项重要技术。

在人工智能的浪潮中，语音识别技术也被赋予了更加广泛的应用，包括智能家居、智能客服、智能交通等多个领域。

而这其中，基于DSP的语音识别技术则成为了其中的重要研究方向。

本文将从DS P技术的基本原理入手，探讨基于DSP的语音识别技术的研究与应用的发展与应用前景。

一、DSP技术的基本原理DSP，全称数字信号处理技术，是指将模拟信号转化为数字信号并对其进行处理的技术。

DSP技术是语音识别技术中必不可少的一种技术。

其基本原理是将输入的语音信号转化为数字信号，再利用数字信号处理技术对其进行分析和识别。

在数字信号处理过程中，其中的基本元素是数字滤波器和FFT变换器。

数字滤波器可以对信号进行滤波，从而消除噪声和其他干扰。

而FFT变换器可以将时域信号转换为频域信号，从而更方便地分析信号的频率成分。

利用这些数字信号处理技术，DSP技术可以对语音信号进行分析和识别，从而实现语音识别功能。

二、基于DSP的语音识别技术的研究与应用1、语音识别技术的研究随着数字信号处理技术的不断发展，基于DSP的语音识别技术也在不断地完善。

其中的一个重要进展就是深度学习技术的应用。

深度学习技术是指利用多层神经网络来构建模型，从而实现自动分类和识别的技术。

在语音识别中，深度学习技术可以用于构建语音识别模型，从而实现更加准确的语音识别功能。

此外，随着DSP技术的发展，人们还可以通过结合多种信号处理技术来提高语音识别的准确性。

例如，可以将基于DSP的语音信号处理技术与基于机器学习的数据分析技术结合起来，从而实现更加准确的语音识别功能。

2、语音识别技术的应用基于DSP的语音识别技术已经广泛应用于各个领域。

在智能家居中，语音识别技术可以帮助人们更加方便地控制家居设备。

例如，可以通过语音指令来控制灯光、空调等家居设备。

在智能客服领域，语音识别技术可以用于自然语言理解和自然语言生成，从而实现更加智能的客服功能。

基于DSP的语音识别(1)

基于 DSP的语音识别
指导老师：艾华组员：郑昊、洪瀚澜、吴玉泽
实验目的

学习DSP（数字信号模拟器）的基本知识学习安装并使用DSP 开发软件：CCS3.3 实现语音信号的识别
实验设备与实验平台
EL-DSP-EXPⅢ实验箱 DSP芯片：TMS32055XX 计算机 DSP 开发软件：CCS3.3
实验步骤

CCS3.3的安装与工程的建立试验箱与软件的连接并实现基本实验操作语音的录入语音滤波处理语音特征参数提取 DTW算法进行语音匹配
TMS320C55系列

新一代低功耗、高性能数字信号处理器，在无线通信、便携式个人数字系统及高效率的多通道数字压缩语音电话系统中得到广泛应用
MFCC
DTW算法

动态时间规整法
时间规整函数w=(j)满足：

d[T(i),R(w(i)]表示第i帧测试矢量 T(i)与第j帧矢量R(j)距离测度 D处于最优时间规整情况下两矢量之间的匹配路径
DTW算法

由于DTW不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，所以得到的是两矢量匹配时累计距离最小的规整函数，这就保证了它们之间存在最大的声学相似特性
实验结果，分析与总结
实验结果：通过对DSP、TMS320C55x、TLV320AIC23以及软件 CCS3.3的学习与熟悉，完成了对语音的简单识别不足：识别成功率略低，识别速度有待提高

EL-DSP-EXPⅢ实验箱
仿真器接口 E_LAB接口2 TECH_V接口电机控制接口 RS232 DA单元 CPLD单元
数字量输入输出单元
语音单元
电源单元