嵌入式语音识别系统研究
语音识别技术的最新研究和应用
语音识别技术的最新研究和应用近年来，随着人工智能技术的飞速发展，语音识别技术也得到了显著提升。
语音识别技术是一种将人的语音信息转化为电子信息的技术，其最大的优点就是可以将人的口语和书面语相互转换，为人们的生活和工作带来了很多便利。
本文将探讨语音识别技术的最新研究和应用。
一、语音识别技术的原理语音识别技术的原理是通过电子设备对人的声音进行采集和分析，最终将声音转化为可识别的文字和语音。
其主要流程包括声音的采集、语音的前端处理、语音的特征提取、模式匹配和输出结果等几个环节。
其中最重要的就是模式匹配，即将采集到的声音信息与语言模型进行匹配，然后输出识别结果。
二、语音识别技术的最新研究随着计算机硬件和算法的不断提高，语音识别技术也呈现出了不断创新的趋势。
其中，深度学习技术的应用受到了广泛的关注。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其最大的优点就是可以自动地学习和提取特征。
而在语音识别领域，深度学习技术可以提高语音信号的处理精度和速度。
此外，语音识别技术也在不断探索新的领域。
如今，语音助手已逐渐成为人们生活中的一部分，这也促使语音识别技术逐渐扩展到社交、娱乐等领域。
同时，在医疗、交通等领域也得到广泛应用。
比如，医疗领域中的语音识别技术可以用来识别疾病的症状，从而为医生提供更准确的诊断。
三、语音识别技术的应用语音识别技术的应用非常广泛，尤其是在智能家居、车载导航、智能客服等领域。
在智能家居方面，语音识别技术可以实现语音控制家电，在没有遥控器的情况下轻松控制空调、电视等家电产品。
在车载导航方面，语音识别技术可以实现语音导航，安全性和便捷性更高。
在智能客服方面，语音识别技术可以通过语音识别技术和机器人技术，实现自动语音应答服务，为用户提供更好的服务体验。
在翻译领域，随着国际交往的不断加强，语音识别技术也得到了广泛应用。
目前市面上的翻译机大多都采用了语音识别技术和机器翻译技术，不仅可以满足旅游者的出行需求，还可以促进不同国家之间的交流。
嵌入式语音识别系统中的DTW在线并行算法
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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。
一种新型的嵌入式语音识别机器人系统
下增 强 工 业 机器 人 的智 能 性 。
系统 硬 件 平 台 的搭 建 如 图 １ 。
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AI语音助手技术的研究与嵌入式系统开发
AI语音助手技术的研究与嵌入式系统开发随着人工智能技术的迅猛发展，AI语音助手已经成为了智能手机、智能音箱等设备的常见功能之一。
作为一种能够理解人类语言并执行相关任务的人工智能系统，AI语音助手在用户的日常生活中起到了重要的作用。
本文将探讨AI语音助手技术的研究进展以及在嵌入式系统开发中的应用。
首先，AI语音助手技术的研究取得了显著的进展。
基于深度学习和自然语言处理的研究不断推动了语音识别、语义理解和语音合成等核心技术的突破。
通过对大量语音数据的训练，AI语音助手能够准确地识别和理解用户的语音指令，并进行相应的响应。
同时，通过对上下文的理解和情感分析的应用，AI语音助手能够更好地理解用户的意图，并提供个性化的服务。
其次，AI语音助手在嵌入式系统开发中发挥了关键作用。
由于嵌入式系统通常具有资源受限、功耗低、实时性要求高等特点，所以在嵌入式AI语音助手的开发过程中需要面临一些挑战。
为了解决这些问题，研究人员提出了一系列的优化方法，如模型压缩、量化、剪枝和加速等技术。
通过对深度神经网络进行优化，可以将大型的AI模型压缩到适合嵌入式设备的大小，并满足实时性的要求。
另外，AI语音助手在嵌入式系统中的应用也包括了语音交互和智能控制等方面。
通过语音交互，用户可以方便地通过语音指令与设备进行交互，实现智能化的控制。
例如，用户可以通过语音指令控制智能家居设备的开关、调节温度等操作。
此外，AI语音助手还可以通过与其他智能设备的互联，实现更加智能化的服务，如语音导航、智能助手以及智能家居等。
在实际应用中，AI语音助手技术的研究和嵌入式系统开发也面临一些挑战和问题。
首先，语音识别的准确率和对不同语种、方言等的适应性仍然需要不断提高。
其次，语音合成的自然度和表现力也需要进一步增强，以提供更加人性化的交互体验。
此外，随着AI语音助手的普及，用户隐私和数据安全问题也需要引起足够的重视。
对于未来的发展，研究人员可以进一步探索AI语音助手技术的前沿研究方向。
ADSP—BF531在嵌入式语音识别系统中的应用
Ｖｏ ． ０ １２
Ｎｏ １ ．２
电子 设计 工程
Ｅｌ ｃｒ ｎｉ ｓｇ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｅ ｔｏ ｃ Ｄｅ ｉ ｎ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ 来自２１ ０ ２年 ６月
Ｊｎ ２ １ ｕ．０２
ＡＤ Ｐ Ｂ ５ １在嵌入 式语音识别 系统 中的应用 ・ — Ｆ３ Ｓ
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ ｏ ｐｉ ｔ ｆＡＤＳ ＢＦ ３ ｎ ｅ ｂ ｄ ｅ ｐ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｙ ｔ ｍ ｃ ｏ Ｐ— ５ １ ｉ ｍ ｅ ｄ ｄ ｓ ｅ ｃ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ｉ
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通 过设置 Ｅ Ｐ Ｏ 存储 器 的 ＳＩ 模式 启动 （ ＥＲ Ｍ Ｐ主 即设 置
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图 １ 系统 硬件 结 构 图
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种 主要 方 法 。 虽 然 在 孤 立 词 语 音 识 别 中取 得 了不 错 的性 ＤＩ Ｗ
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。
基于嵌入式系统的特定说话人语音识别系统的实现
２ ６ ８ ０ 年 月 ０
第 ２５卷 第 ４期
沈 阳 理 工 大 学 学 报
ＴＲＡＮＳ ＡＣＴＩ ＯＮＳ ＯＦ Ｓ ＨＥＮＹＡＮＧ ＬＩ ＧＯＮＧ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＹ Ｉ
Ｖｏ Ｉ． ２ ５ Ｎｏ ． ４
Ａｕ ． ２ ０ ０ ６ ｇ
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收 稿 日期 ：０５—１ ２０ ０—１ ０
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一
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该 系统 首 先 通 过 芯 片 内 的 Ａ Ｄ转 换 器 将 说 ／
统 ． 系统 将 被 应 用 在 便 携 式 Ｍ ３上 ， 现 用 户 话 人输 入 的模 拟 语 音 信 号 转 化 为 数 字 语 音 信 号 ， 该 Ｐ 实 通 过语音 控 制 ＭＰ ３的 一 系列 操 作 ， 如 ： 量 的 然后 对数 字 语 音 信 号 进 行 处 理 到 干 净 的语 音 信 诸 音
调 节 、 曲等 功能 ． 选
号， 为特征 提取 提供有 效 的语 音段 ． 通 过特 征 提 再
嵌入式系统的AI技术应用与实践
嵌入式系统的AI技术应用与实践随着人工智能（AI）技术的快速发展，嵌入式系统领域也开始广泛应用人工智能技术，以提高系统的智能化水平和功能性。
本文将重点探讨嵌入式系统中人工智能技术的应用与实践，并介绍一些成功的案例。
一、嵌入式系统与人工智能技术的融合嵌入式系统通常指的是内嵌在其他设备或系统中的计算机系统，具有特定的功能和资源限制。
人工智能技术则是模拟人类智能的理论、方法和技术的总称。
将人工智能技术应用于嵌入式系统，可以使系统具备更强大的决策能力、实时性能和智能化的功能。
二、嵌入式系统中AI技术的应用1. 语音识别语音识别是嵌入式系统中常见的人工智能技术应用之一，通过机器学习和模式识别等技术，将语音转化为可识别的文本或指令。
这项技术广泛应用于智能音箱、智能手机等领域，使得用户可以通过语音与设备进行交互。
2. 图像识别图像识别是一项基于机器学习和模式识别的技术，嵌入式系统中的应用也越来越普遍。
例如在智能监控系统中，通过图像识别技术可以实现人脸识别、车牌识别等功能，提高了安全性和便捷性。
3. 自动驾驶自动驾驶技术是目前嵌入式系统中AI技术应用的热点之一。
通过传感器、相机和雷达等设备获取周围环境信息，并通过人工智能算法进行处理和决策，实现车辆的自主驾驶。
这项技术的应用不仅提升了行车的安全性，还能提高交通效率。
4. 机器人控制人工智能技术在机器人控制领域的应用越来越广泛。
在嵌入式系统中，通过深度学习和强化学习等技术，使得机器人能够具备自主感知、决策和执行的能力。
这在工业生产、医疗护理等领域发挥着重要作用。
三、嵌入式系统中AI技术的挑战与解决方案嵌入式系统中应用AI技术也面临一些挑战，如计算资源有限、实时性要求高、功耗限制等。
针对这些挑战，可以采取以下解决方案：1. 算法优化：精简算法，降低计算资源消耗，提高效率和实时性。
2. 硬件优化：开发适用于嵌入式系统的专用芯片，提高运算速度和能效。
3. 传感器融合：通过利用多种传感器数据进行多模态信息融合，提高决策准确性和鲁棒性。
ADSP
ADSP
摘要：设计了一个嵌入式语音识别系统，该系统硬件平台以ADSP-
BF531 为核心，采用离散隐马尔可夫模型(DHMM)检测和识别算法完成了对非特定人的孤立词语音识别。
试验结果表明，该系统对非特定人短词汇的综合识别率在90％以上。
该系统具有小型、高速、可靠以及扩展性好等特点；可应用于许多特定场合，有很好的市场前景。
文中讲述了该系统CODEC、片外RAM、ROM 以及CPLD 等与DSP 的接口设计，语音识别运用的矢量量化、Mel 倒谱参数、Viterbi 等有关算法及其实际应用效果。
关键词：ADSP-BF531；语音识别；离散隐马尔可夫模型；非特定人；孤立词
自上世纪70 年代以来，国内外的专家们在语音识别研究领域内取得了重大突破，先后出现了动态时间规整技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)等3 种主要方法。
DTW 虽然在孤立词语音识别中取得了不错的性能，但其要求的存储量和计算量太大；ANN 虽然前景看好但其目前尚未有突破性进展，目前它们都难以在工程中得到广泛的应用。
HMM 算法使语
音识别的计算量得到大大减少，而且正确率较高，从而在语音识别中得到广泛引用。
笔者在以ADSP-BF531 为核心构建的嵌入式系统上实现了对非特定人、孤立词的语音识别，该系统采用了端点检测、矢量量化(VQ)和离散隐马尔可夫模型(DHMM)等算法。
1 ADSP-BF531 介绍
ADSP-BF531 是ADI 公司Blackfin 系列的高性能DSP，其最高主频为400MHz，内有2 个16 位MAC，2 个40 位ALU，4 个8 位视频ALU，以及。
基于小波神经网络的嵌入式语音识别系统
中图分类号：Ｔ ３ １ ２ Ｐ １． ５（ １） ９ ０２ — ２ ０７ ９９ ２ ２ ０ — ０８ ０ ０
、
引言
语音识别是将人类语音信号进行预处理、特征提取 ，然后和 测试 、训练 后存 储在 计 算机 中 的标准 模型 进行 比较 ，得 出判 定和 识别结果。从本质上讲，语音识别是通过先进的计算机 、信号处
摘要 ：本 文介绍 了基 于嵌 入 式操作 系统 Ｗ ｉｄｗｓ Ｅ和 Ａ ｎｏ Ｃ ＲＭ 平 台的语 音识 别 系统 ，该 系统使 用 了小 波神 经网络 技 术。 系统 使 用 ￥Ｃ ４０芯 片进 行控 制和语 音识 别 ，使 用 Ｓ Ｃ ０ １ 片 完成训 练算 法 、语 音信 号特 征提 取 ，具有 较好 的 可移植 ３ ２１ Ｐ Ｅ ６Ａ芯 性 ，在 小波神 经 网络 算 法的帮 助下 ，系统有较 高的识 别率 。
理技 术将 语音 信号 转变 为计 算机 可 以识别 的 二进 制编码 ，并进行 处理 的技 术 。语音 识别 技术 在智 能家 电、工 业现场 控制 、机 器人
等领 域有 广 阔的应 用前 景 。
早期 的 语音 识别技 术 多基 于线 性系 统理 论 ，但人 的发 音是 复
杂 的非线 性过 程 ， 以线 性 系统 理论 为基 础 的语音 识别 技术 局 限性 较大 。近 年 来 ，非线 性技 术逐渐 运 用 到了语 音识 别领 域 ，国 内外 学者 研 究较 多的 理论 有人工 神经 网络 、 小波变 换 等非线 性技 术 。 小波 变 化具 有时 频局部 性等 特 点 ， 经 网络具有 自适 应性 好 、 神 容错 性 强等 优 点，结 合 以上两 种技 术 的优 点 ，本 文介 绍 了一种 基 于小 波变 换 神经 网络 的嵌 入式 语 音识别 系统 ，该系统 是智 能轮 椅 的组 成 部分 ，可 以让 轮椅 使用 者通过 语 音直 接控 制轮椅 的行 动 。
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。
嵌入式语音识别系统特征参数提取研究
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嵌入式系统中的语音通信与语音编码技术
嵌入式系统中的语音通信与语音编码技术嵌入式系统正在迅速发展，并在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
其中，语音通信和语音编码技术在嵌入式系统中具有关键作用。
本文将介绍嵌入式系统中的语音通信和语音编码技术，并探讨它们在各种应用领域中的应用。
首先，我们了解什么是嵌入式系统。
嵌入式系统是一种集成了硬件和软件的计算机系统，旨在执行特定的功能。
相比于传统的计算机系统，嵌入式系统通常具有更小、更便携、更高效的特点，并用于各种应用范围，如智能手机、智能家居、汽车等。
语音通信是嵌入式系统中的一个重要功能。
它使得用户能够通过语音进行实时通信。
语音通信可以通过各种方式实现，比如常见的电话通信、语音对讲、语音指令等。
嵌入式系统中所使用的语音通信技术需要满足低延迟、高保真度和稳定性等要求。
此外，嵌入式系统还需要支持多种音频编解码标准，以确保与不同设备的兼容性。
在嵌入式系统中，语音编码技术起到至关重要的作用。
语音编码是将语音信号转换为数字信号的过程，以便在数字媒体中传输和存储。
语音编码技术至关重要，因为它能够有效地压缩语音信号，减小数据量，从而减少带宽和存储需求。
在选择合适的语音编码技术时，需要考虑音质、压缩比、实时性和系统资源占用等因素。
最常用的语音编码技术之一是G.711编码。
它是一种无损的音频编码技术，广泛应用于传统的电话系统中。
G.711编码能够以每秒64 kbps的速率传输语音信号，并提供近乎原始语音的质量。
由于其无损特性，G.711编码在传输语音时不会引入任何失真，因此广泛应用于安全性要求较高的通信领域。
另一种常用的语音编码技术是G.729编码。
与G.711编码相比，G.729编码具有更高的压缩比。
它能够以每秒8 kbps的速率传输语音信号，并提供较高的质量。
G.729编码通常用于低带宽网络环境下的语音通信，如VoIP（Voice over IP）等。
由于其较低的数据传输速率，G.729编码在网络带宽有限的情况下能够提供较好的语音质量。
FPGA和NiosⅡ软核的语音识别系统的研究
ＤＯ ：０ ７ ８ ．ｓ． ０ — ３ １ ０ ００ ．１ 文章编号：０ ２ ８ ３ （ ０ ０ ０ — ０ ０ ０ 文献标识码 ： 中图分类号 ：Ｐ ０ ． Ｉ １． ７ ／ｉ ｎ１ ２ ８ ３ ． １．２ ９ ３ ｊｓ ０ ２ ０ １０ — ３ １２ １ ）２ ０ ６ — ３ Ａ Ｔ ３２１
ｉ １Ｗ． ｅ ｂ ｄｄ ｄ ｐｅ ｃ ｒ ｃ ｇ ｉｉｎ ｙ ｔｍ ｂ ｓ ｄ ｎ ＦＰＧＡ ａ ＮｉｓＩ Ｓ ｅ ｏ ｓ Ｏ Ａｎ ｍ ｅ ｅ ｓ ｅ ｈ ｅ ｏ ｔｏ ｓ ｓｅ ｎ ａ ｅ ｏ ｎｄ ｏ Ｉ ｉ ｒ ｃ ｍｍ ｅ ｅ Ｔｈ ｄ ｓｇ ｕｓ ｓ ｎｄ ｄ． ｅ ｅ ｉｎ ｅ ＥＰ２ ５ Ｃ３ Ｃｙ ｌｎ Ｉ ｃｏ ｅ Ｉ
ＴｍｅＷａ ｉｇＤ Ｗ ）Ｉ ｏｅ ｉ ｒ ｎ （ Ｔ ；Ｐ ｃｒ ｐ
摘
要 ： 入 式 语 音识 别 的应 用 还 是 比较 少 ， 嵌 主要 还 是 通 过 Ｄ Ｐ实现 ， Ｓ 而且 准 确 率 还 不 是 太 高 。 出一 种基 于 Ｆ Ｇ 提 Ｐ Ａ和 Ｎｏｌ软核 ｉ Ｉ ｓ
处理 器 的嵌入 式语 音 识 别 系统 的设 计 方案 。系统 以 Ｅ ２ ３ ｙｌｎ Ｉ 片 和 Ｎ ｏｌ 处理 器为 基础 ， 用 软硬 件 结合 的 设 计 方 式 ， Ｐ Ｃ ５ Ｃ ｃｏｅＩ 芯 ｉｓ Ｉ 采
ｆａｕ ｅ ｎ ｔｉ ｙｔｍ， ｈ ｉｅ ｒ Ｐｅ ｉｔ ｎ Ｃ ｐ ｔｕ Ｃｏｆｉｉｎ （ Ｐ Ｃ）ａ ｄ ｒｃｇ ｉｏ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｅ ｔｒ ｉ ｈｓ ｓｓｅ ｉ ｔｅ Ｌｎ ａ ｒｄｃｉ ｅ ｓ ｍ ｅｆｃｅ ｔＬ Ｃ ｓ ｏ ｒ ｎ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ｌｏ ｔｍ ｓ ｎ ｍｉ ｉ ｒ ｉｇ ｉ ｉ Ｄｙ ａ ｃ ｍｅ Ｗａｐｎ Ｔ （ Ｔ ）ｂ Ｐ ｃｒ．ｈ ｙｔｍ ｅ ｃ ｅ ｉｈ ｓ ｅ ｃ ｅ ｏｎｔ ｎ ａ ｃ ｒｃ ． ＤＷ ｙ Ｉ ｏｅＴ ｅ ｓｓｅ ｒａｈ ｓ ｈｇ ｐ ｅ ｈ ｒｃ ｇ ｉｏ ｃ ｕａ ｙ ｉ
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
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。
基于FPGA的嵌入式说话人识别系统实现的开题报告
基于FPGA的嵌入式说话人识别系统实现的开题报告一、选题背景和意义近年来，随着语音识别技术的不断发展，人们对于声波信号的识别能力也逐渐增强。
在日常生活中，人们经常需要对特定人的声音进行识别，比如电话售货员、智能家居控制助手等，这就需要开发出一种高效、精准的嵌入式语音识别系统。
本文选题基于FPGA芯片的嵌入式语音识别技术进行研究，旨在实现一个高可靠性、低延迟、低功耗的说话人识别系统，从而提高嵌入式语音识别的实用性。
二、研究内容和方案2.1 研究内容本文主要研究基于FPGA芯片的嵌入式说话人识别系统实现。
具体内容包括：1. 音频采集：采用音频采集卡将声音转换为数字信号，进行后续处理；2. 特征提取：采取Mel频率倒谱系数（MFCC）作为特征向量，其能较好地表达人的语音信息；3. 模板制作：根据训练样本对MFCC特征向量进行处理，制作识别的模板；4. 识别算法：采用GMM-HMM方法进行训练和推理，通过不断迭代优化模型参数实现语音识别；5. 系统架构：通过FPGA实现并行计算，提高语音识别的速度和准确度。
2.2 研究方案在系统设计方面，本文将采用Vivado软件搭建FPGA平台，根据特定的模型和算法进行硬件加速。
具体实现方案如下：1. 音频采集模块：利用Xilinx系列的音频采集卡进行采集，保证信号质量的同时通过FIFO将音频数据传输至FPGA内部；2. 特征提取模块：由DA模块对FIFO队列内的数据进行处理，然后通过MFCC特征提取算法实现语音信号的特征表示，最后再通过FIFO传输给下一级。
3. 模板制作模块：利用已制作好的训练样本，通过MATLAB工具对MFCC特征向量进行分类，并计算出每个类别的平均向量作为该类别的模板；4. 识别算法模块：采用GMM-HMM方法，根据训练样本训练出多个GMM 模型，然后再将不同的GMM模型与不同的训练语音进行匹配识别，从而得出最终的识别结果；5. 系统架构模块：利用FPGA的并行计算能力，实现系统的高效处理和快速响应。
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１ 系统硬 件 平 台
系统硬件 以 ￥ ３ Ｃ ２ ４ １ ０为核心 ，配以外 围语音模
块、 通信模块 、 存储模 块 、 电源模块 等 ， 如图 １ 所示 。
态 时 间规整 （ Ｄ Ｔ Ｗ） 和线 性预测 技术 （ Ｌ Ｐ Ｃ ） ， ８ ０年 代
ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ，ａ ｎ ｄ ｍａ ｋ ｅ ｋ ｅ ｙ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｎ Ｃｈ ｉ ｐ￥ ３ Ｃ２ ４ １ ０ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｍｏ ｒ ｙ ｍｏ ｄ ｕ ｌ ｅ ．Ｗ ｅ ａ ｌ ｓ ｏ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ
＿ ● ＿ ＿ ＿ ＿ ＿ ＿ ＿ ＿ ＿ ＿ ＿ ＿ ＿ ＿ ＿ ＾ ＿ ● １ ＿ ｆ — —
的隐马尔可 夫模 型 （ Ｈ ＭＭ） 和人工 神经 网络（ Ａ Ｎ Ｎ ） ，
９ ０年代 的支 持 向量机 （ Ｓ Ｖ Ｍ） 等 都是 这一 时期 涌 现 出 的 典 型 算 法 理论 ， 也 是 目前 语 音 识 别 的 主 流 技 术 。 ２ Ｏ世 纪 ９ Ｏ年代 开始语音识 别逐渐从 实验室走 向实 用 化 ，期 间一 些 世 界 级 的 知 名公 司象 苹 果 、 Ｉ Ｂ Ｍ、 Ａ Ｔ ＆Ｔ等都投入 巨大的人力 、物力资源进行实用 化 研究 ， 并 相继推 出了各 自的典 型产 品。如 ： Ｉ Ｂ Ｍ公 司
ｏｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｎｇ ｓ ｙｓ ｔ ｅ ｍ Ｗ ｉ ｎ ｄｏ ｗｓ ＣＥ ａ ｎｄ Ｌｉ ｎ ｕｘ ，ａ ｎｄ ｍａ ｋｅ ｋ ｅ ｙ ａ ｎａ ｌｙｓ ｉ ｓ ｏｎ Ｌｉ ｎｕ ｘ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ Ｂｏｏｆ ｌ ｏａ ｄｅ ｒ ．Ｗ ｅ ｍａ ｋｅ ａ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ ｈｏｗ ｔ Ｏ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｔ ｈｅ ｒ ｅ ｃ ｏｇ ｎ ｉ ｉｏｎ ｔ ａ ｌ ｇｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｓ ｗｅ ｌ ｌ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｗ ｅ ｍａ ｋ ｅ ａ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｄ ｓ ｏ ｎ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｈ ａ ｒ ｄ ｗａ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｐ ｅ ｉ ｆ ｐ ｈ ｅ ｒ ￣ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ ｃ ｉ ｒ ｃ ｕ ｉ ｔ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ； ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ； ＡＲＭ ； Ｄ Ｔ Ｗ ； ＨＭＭ
语 音识别 就是让机器 听懂人 类的语言 ，本质 上 属于模 式识别 ， 起 源于上世 纪 ５ Ｏ年代 ， １ ９ ５ ２年 贝尔 实验室 的 Ｄ ａ ｖ ｉ ｓ 等人首次研制成功能识别 １ ０个 英 文 数字 的语音识 别系统——Ａ ｕ ｄ ｒ ｖ 系统… 。７ ０ 年代 ～ ９ ０
推 出 的 Ｖ ｉ ａ Ｖ ｏ ｉ ｃ ｅ ， Ｄ ｒ ａ ｇ ｏ ｎ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ 公 司 的 Ｎ ａ ｔ ｕ —
图 １ 系 统 硬 件 框 图
ｌ
｛
１ Ｐ Ｃ 机 １
Ｉ 电源模块 Ｊ
ｊ 键 盘 ｊ
１ ． １ 微 处 理器 的选 择
ｒ ａ ｌ ｌ ｙ Ｓ ｐ ｅ ａ ｋ ｉ ｎ ｇ ， Ｍ ｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｏ ｆ ｔ 的 Ｗｈ ｉ ｓ ｐ ｅ ｒ 等 ，这些 产品的平 均识别率都达到 ９ ５ ％以上 。随着集成 电路技术 的发
操作 系统 Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗｓ Ｃ Ｅ和 Ｌ ｉ ｎ ｕ ｘ作 了介绍 ， 重 点分析 了 Ｌ ｉ ｎ ｕ ｘ及其 引导程序 Ｂ ｏ ｏ ｔ Ｌ ｏ ａ ｄ ｅ ｒ ； 对嵌入式 系统识剐算法的选取作
了分 析研 究 。
关键词 ： 语 音识 别 ； 嵌 入 式 系统 ； Ａ Ｒ Ｍ； Ｄ Ｔ Ｗ； Ｈ ＭＭ 中图 分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ ２ 文献标识码 ： Ａ
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｅｍ ｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ Ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ Ｒｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ
ＺＨ ｏ ｕ ｘｉ —ｌ ｉ ａ ｎ ｇ
（ Ｉ ｍｆ ｏ ｒ ｍａ ｄ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｂ ｒ ａ ｎ ｃ ｈ ， Ｈｕ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｖｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｎ ｌ ａ ｎｄ ａ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ｈｕ ｚ ｈ ｏ ｕ ３ １ ３ ０ ０ ０ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
第 ２ ２卷 第 １期
２ ０ １ ４年 ２ 月
电
脑
与
信
息
技
术
Ｖ０ １ ． ２２ Ｎｏｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ￣ ｗ
Ｆ ｅ ｂ ． ２ ０１ ４
文章编号 ： １ ０ ０ ５ — １ ２ ２ ８ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １ — ０ ０ ５ ６ — ０ ３
嵌入式语 歌人 话 首识别 音识别 糸狁饼 系统研 究
周 夕 良
（ 湖 州职业技 术学院 信息工程分院 ， 浙江 湖州 摘 ３ １ ３ ０ ０ ０ ）
要： 对嵌入式语音识别 系统所涉及 的硬 件、 外 围接 口电路 作 了分析 比较 ， 重点分析 了 ￥ ３ Ｃ ２ ４ １ ０和存储模块 ； 对嵌入 式