基于DSP的语音识别技术设计与实现
基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现
基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现实时语音识别系统中，由于语音的数据量大，运算复杂，对处理器性能提出了很高的要求，适于采用高速DSP实现。
虽然DSP提供了高速和灵活的硬件设计，但是在实时处理系统中，还需结合DSP器件的结构及工作方式，针对语音处理的特点，对软件进行反复优化，以缩短识别时间，满足实时的需求。
因此如何对DSP进行优化编程，解决算法的复杂性和硬件存储容量及速度之间的矛盾，成为实现系统性能的关键。
本文基于TMS320C6713设计并实现了高速实时语音识别系统，在固定文本的说话人辨识的应用中效果显著。
1 语音识别的原理语音识别的基本原理框图如图1所示。
语音信号中含有丰富的信息，从中提取对语音识别有用的信息的过程，就是特征提取，特征提取方法是整个语音识别系统的基础。
语音识别的过程可以被看作足模式匹配的过程，模式匹配是指根据一定的准则，使未知模式与模型库中的某一模型获得最佳匹配。
1.1 MFCC语音识别中对特征参数的要求是：(1) 能够有效地代表语音特征；(2) 各阶参数之间有良好的独立性；(3) 特征参数要计算方便，保证识别的实时实现。
系统使用目前最为常用的MFCC(Mel FrequencyCepstral Coefficient，美尔频率倒谱系数)参数。
求取MFCC的主要步骤是：(1) 给每一帧语音加窗做FFT，取出幅度；(2) 将幅度和滤波器组中每一个三角滤波器进行Binning运算；(3) 求log，换算成对数率；(4) 从对数率的滤波器组幅度，使用DCT变换求出MFCC系数。
本文中采用12阶的MFCC，同时加过零率和delta能量共14维的语音参数。
1.2 DTW语音识别中的模式匹配和模型训练技术主要有DTW(Dynamic Time Warping，动态时间弯折)、HMM(HideMarkov Model，隐马尔科夫模型)和ANN(Artificial Neu-ral Network，人工神经元网络)。
基于DSP语音识别系统的设计
器。
择是 ：首先选 择 Ｔ Ｌ Ｃ ３ ２ ０ Ａ Ｄ ５ ０对语音信号进行 Ａ ／ Ｄ 转换 ， 再
选择 Ｄ Ｓ Ｐ芯片 Ｔ ＭＳ ３ ２ ０ Ｃ ５ ５ １ ０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 Ｌ Ｅ Ｄ检测识别结果进而报警 。
ｔ ｈ ｉ ｓ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｄ ｏ ｐ ｔ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｈ ａ ｒ ｄ ｗ ａ ｒ ｅ ｗ ｉ ｔ ｈ ＤＳ Ｐ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｒ ｅ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：Ｔ ＭＳ ３ ２ ０ ＶＣ ５ ４ １ ０ ＤＳ Ｐ ；Ａ ／ Ｄ；ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ
ｐ ｏ ｓ ｔ － ｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｌ ｉ ｆ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ，ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｍｏ ｄ ｕ ｌ ｕ ｓ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｇ ｉ ｆ ａ ｘ ｂ ｙ Ａ ／ Ｄ ａ ｎ ｄ Ｄ／ Ａ Ｔ Ｌ Ｃ３ ２ ０ Ａ Ｄ５ ０ ．ＤＳ Ｐ ｃ ｈ ｉ ｐ ＴＭＳ ３ ２ ０ ＶＣ ５ ４１ ０ ＤＳ Ｐ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ —
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。
基于DSP的语音采集与处理系统的设计与实现
图2
T M S320C5402 与 T L C320A D50C 的硬件连接示意图
图 3 通信格式
1. 1. 2. 1
MCBSP 的工作原理
系 统 复 位 后, 必 须 通 过 DSP 的 DX 接 口 向 T L C320A D50C 的 DIN 写 数 据 , 因 为 采 用 一 片 T L C320A D50C, 只需初始化寄存器 1、 寄存器 2 、 寄存 器 4. 由于 通信数 据长 度为 16 位 , 初 始化 是应 通过 RCR1 和 XCR1 设置 M cBSP 的传输数据长度为 16. 1. 2 语音采集 语音信号的采集, 是通过话筒经模拟放大输入到
[ 2- 3]
图 1 系统总体框图
本设计选用 T L C320AD50( 以下简称 AD50) 完成 语音信号的 A/ D 转换和 D/ A 转换. AD50 是 T I 公司 生产的一款集成有 A/ D 和 D/ A 的音频芯片 , DSP 与 音频 AD50 连接后, 可使用一个缓冲串行口来同时实 现语音信号的采集和输出 , 从而可以节省 DSP 的硬件 开销 . AD50 使用过采样技术提供从数字信号到模拟 信号和模拟信号到数字信号的高分辨 率低速信号转 换. 该器件包括 2 个串行的同步转换通道, 分别用于各 自的数据传输 . 语音信号直接从 AD50 的模拟信号输 入端输入 , AD50 对其进行采样, 并将采样后的数据传 送至 DSP . DSP 应用相应的算法对数据 进行处理, 并 将处理后的数据传送到 A D50 的 D/ A 输入端. AD50 再对 DSP 处理后的数据进行数模转换, 变为语音信号 后输出到音响设备.
基于DSP的语音处理课程设计
基于DSP的语音处理课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字信号处理器（DSP）在语音处理领域的基本原理和应用方法。
通过本课程的学习，学生将能够：1.知识目标：了解DSP的基本结构和原理，掌握DSP的编程方法和语音信号处理的基本算法。
2.技能目标：能够使用DSP处理器进行语音信号处理程序的编写和调试，具备分析和解决实际问题的能力。
3.情感态度价值观目标：培养学生对语音处理技术的兴趣，增强学生对DSP应用领域的认识，提高学生运用科学知识服务社会的意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.DSP基本原理：DSP的硬件结构、工作原理和编程环境。
2.语音信号处理基础：语音信号的采样、量化、编码和压缩技术。
3.DSP语音处理算法：语音增强、语音识别、语音合成等算法的原理和实现。
4.实际应用案例：DSP在语音通信、语音控制等领域的应用实例。
三、教学方法为了达到本课程的教学目标，将采用以下几种教学方法：1.讲授法：用于讲解DSP的基本原理和语音信号处理的基础知识。
2.案例分析法：通过分析实际应用案例，使学生更好地理解DSP在语音处理领域的应用。
3.实验法：让学生亲自动手进行DSP语音处理程序的编写和调试，提高学生的实际操作能力。
4.讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养学生的思考能力和团队合作精神。
四、教学资源为了保证本课程的顺利进行，将准备以下教学资源：1.教材：选用《数字信号处理器原理与应用》作为主讲教材。
2.参考书：提供《数字信号处理》、《语音信号处理》等参考书籍，供学生深入研究。
3.多媒体资料：制作课件、教学视频等多媒体资料，丰富教学手段。
4.实验设备：准备DSP开发板和相关的实验器材，为学生提供动手实践的机会。
五、教学评估本课程的评估方式包括以下几个方面：1.平时表现：通过课堂参与、提问、讨论等方式评估学生的学习态度和积极性。
2.作业：布置语音处理相关的编程练习和算法设计作业，评估学生的理解和应用能力。
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的语音采集与处理系统的设计与实现
基于DSP的语音采集与处理系统的设计与实现程武，物理与电子信息学院摘要:本文介绍了一种基于TMS320C5402的语音采集与处理系统的设计与实现, 采用TLC320AD50作为语音CODEC模块的核心器件,利用TMS320C5402对采集到的语音信号进行FIR滤波,该系统具有较强的数据处理能力和灵活的接口电路,能够满足语音信号滤波的要求,可以扩展为语音信号处理的通用平台。
关键字:语音采集; FIR滤波器; TMS320C5402Design and Implementation of Speech Signal Acquisitionand Processing System Based on DSPCheng Wu，The College of Physics and Electronic InformationAbstract: The design of speech signal acquisition and processing system is introduced in this paper. TLC320AD50 is used as the core voice CODEC module device in this system and TMS320C5402 is used as FIR filter. The system has high performance signal processing ability and is equipped with flexible inter facing circuit. It can satisfy the requirement for speech signal processing and can be used as a universal platform in the study of audio processing.Key words: Speech Signal Acquisition; FIR Filter; TMS320C54021引言语音处理是数字信号处理最活跃的研究方向之一～在IP电话和多媒体通信中得到广泛应用。
DSP课程设计语音识别报告.
1
二、实验原理
2.1 语音识别概述 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。
语音识别（Speech Recognition）是指让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确的识 别语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图或执行特定的任务，其最终目标是实现 人与机器进行自然语言通信。利用 DSP 可以对语音信号进行实时采集、提取语音特征向量、 进行语音识别。语音识别系统对语音特征参量的提取可以采用 FFT 等算法，不同的参数表 示不同的频谱包络。
2.2 硬件构成 在本次实验中，我们用到的是 BJTU-DSP5502 实验系统，实验箱内包括 BJTU-DSP5502
实验板和 SEED-XDS510PLUS 仿真器以及相关配件。它采用的语音处理模块是 TI 公司的 TMS320VC5502，其主要特点包括：采用改进的哈佛结构，内部独立总线：12 组；程序地 址总线（PAB）：1 组，24 位；程序数据总线（PB）：1 组，32 位；数据读地址总线（BAB、 CAB、DAB）：3 组，24 位；数据读总线（BB、CB、DB）：3 组，16 位；数据写地址总线 （EAB、FAB）：2 组，24 位；数据写总线（EB、FB）：2 组，16 位。
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
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于DSP的语音识别的设计与实现
Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第5卷第23期(2009年8月)本栏目责任编辑：唐一东人工智能及识别技术基于DSP 的语音识别的设计与实现张文婷（宁波大红鹰学院，浙江宁波315175）摘要：该系统选用了TI 公司的TMS320VC5402作为处理器芯片，选择对小词汇量语音识别系统进行研究。
实现小词汇量的语音识别主要包括以下三个方面的工作：端点检测、特征提取和模式匹配。
在端点检测中，通过对过零率和短时能量参数的检测来判断起始点和结束点，去掉噪声，从而提取出语音信号数据。
在特征提取中，首先对语音信号进行分帧、然后计算每帧语音信号的特征参数，该文采用线性预测倒谱参数作为特征参数，这些特征参数组成特征矢量，从而构成语音模板。
在模式匹配中，采用了动态时间归整方法，将测试模板与参考模板进行匹配，比较两者之间的失真，得出识别判决的依据。
关键词：DSP ；语音识别；DTW ；LPCC ；端点检测中图分类号:TN912.34文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2009)23-6512-02The Application of the Speech Recognition System Based on DSPZHANG Wen-ting(Ningbo Da Hong-ying institution,Ningbo 315175,China)Abstract:For this,the s ystem selected TI's TMS320VC5402DSP to realize the speech recognition system of small -vocabulary.The small-vocabulary phonetic recognition includes three following respects:starting &ending point measuring,eigenvalue extracting and mode matching.Starting &ending point can be detected through zero rate and energy parameter .By detecting starting and ending point of speech waveform,we can remove the noise from the process of extracting the pronunciation signal data.In eigenvalue extracting,the pro -nunciation signal is divide into some framed signals,then,calculate every frame characteristic parameter,these characteristics made up the characteristic vector and formed the pronunciation template.In mode matching,adopting DTW （Dynamic Time Warping ）method,made testing template matches with reference template in a perticular mode,and then,by campared distortion between them to obtain adjudge -ment result.Key words:DSP;Phonetic recognition;DTW;LPCC;the extreme point measuring1DSP 语音信号处理板的硬件设计本文选择了小词汇量、非特定人、孤立词识别方案，采用TMS320C5402DSP 芯片及外围接口与存储芯片，设计了一个语音识别系统。
基于DSP的语音识别系统的研究与实现
481 概述伴随科技进步,语音识别系统在越来越多的领域得到了广泛的应用。
本文主要是研究基于DSP的特定人、小词汇量语音识别系统,提出更为优化和快速计算的算法,采用DSP芯片TMS320VC5509A 控制和TLV320AD50对原始语音进行采样和A/D转换,目的是研究出能识别人话的机器,通过接受人话口呼命令,掌握人发出的指令,从而做出指令要求的反映。
2 语音识别的实现流程语音识别主要包括五个步骤。
首先人口命令的模拟的语音信号输入,通过A/D转换后变成数字信号,但这时信号很难被直接识别,需要对信号进行特征提取,端点检测在分析处理之前把要分析的部分从语音信号中找出来,提取了指定的语音信号特征参数后进行模式匹配,最后进行后处理,也就是对匹配节后的响应。
一个典型语音识别系统[1]的实现过程如图1所示。
3 系统的硬件设计本语音识别系统以TI公司TMS320VC5509A DSP为核心用来收稿日期:2017-05-01作者简介:钟颖(1989—),女,广东茂名人,本科,研究方向:电子信息。
基于DSP 的语音识别系统的研究与实现钟颖(江门职业技术学院 电子与信息技术系,广东江门 529090)摘要:本文介绍了基于DSP TMS320VC5509A的语音识别系统,主要通过采用DTW算法,初步研究和探讨在MATLAB软件环境下实现孤立词语的语音识别。
系统由 TMS320VC5509A 芯片控制和TLV320AD50对原始语音进行采样和A/D转换,内部存储器用来存放程序数据,外部存储器用来存放各种语音数据。
关键词:语音识别；DSP；Mel频率倒谱系数(MFCC)；动态时间规整(DTW)中图分类号:TN912.34文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2017)05-0048-02图2 程序流图图1 语音识别实现流程49处理各种数据和程序,对原始语音进行采样和A/D转换,程序寄存在内部存储器,语音数据寄存在外部存储器。
基于DSP的语音识别系统的实现及分析
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
ＤＳＰ 是 Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ 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。
DSP课程设计语音识别报告
DSP课程设计语音识别课题报告姓名高鹏于是阳学号12212004 12212025学院电子信息工程学院班级自动化1202指导教师钱满义一、设计任务书1.1实验目的掌握利用DSP 进行语音信号采集的方法，利用DSP 对语音信号进行特征提取，从而实现语音信号的识别。
学会A/D、D/A 的工作原理和使用，学会A/D、D/A 转换器的编程方法。
以语音信号处理为依托，深入理解信号的抽样和重建的基本方法，提高学生系统地思考问题和解决实际问题的能力。
通过调用DSP CSL 库对McBSP 接口的编程，学会DSP 片上外设的使用方法。
1.2技术指标及设计要求（1）对DMA进行初始化；（2）对A/D、D/A进行初始化；（3）编写DMA中断服务程序，实现语音信号的实时识别；（4）根据识别系统的类型选择一种识别方法，采用语音分析方法分析出这种识别方法所要求的语音特征参数，作为标准模式由机器存储起来，形成标准模式库。
（5）对语音进行特征参数的分析，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模板；（6）将测试模板与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果，从而实现语音的识别。
1.3设计思路首先利用DSP对语音信号进行分析，提取语音的特征参数，形成“模板”。
语音识别系统对特征参量的提取可采用FFT算法。
语音识别和说话人识别中的LPC倒谱和MEL倒谱，都与语音的频谱包络密切相关，不同的参数表示不同的频谱包络。
识别时，对其进行特征参数的分析，识别参数可以选择平均能量、过零数或平均过零数、频谱、倒谱、线性预测系数，音长，音调，声调等超音段信息函数。
最后将语音参数和模板进行比较，从而实现语音的识别。
二、实验原理2.1语音识别概述语音技术，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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
常用的降噪方法有基于频域的方法和基于时域的方法。
其中，基于频域的方法主要是利用功率谱分析进行滤波，基于时域的方法则是利用语音信号的时域波形信息进行分析和滤波。
4. 语音信号增益
语音信号中有些低声音部分对于语音识别而言并不十分重要，需要进行增益处
理以提高信号的质量和准确度。
常用的增益处理方式有自适应增益和固定增益两种。
自适应增益根据语音信号的直流分量和动态范围进行调整，固定增益则是根据语音信号的音量进行调整。
三、基于DSP的语音识别算法
语音识别算法是指将语音信号转换为文本的一系列算法和模型，包括前端特征
提取、声学模型训练、语言模型训练、数据同步等。
常用的语音识别算法有隐马尔可夫模型（HMM）、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等。
1. HMM模型
HMM模型是目前应用最广泛的语音识别模型之一。
它是一种基于统计建模的
方法，其基本思想是利用一系列离散的隐状态来表示语音信号，在此基础上进行概
率计算，以确定语音信号的文本内容。
HMM模型需要经过大量的声学特征训练和
语言模型训练，才能得到较好的效果。
2. RNN模型
RNN模型是一种基于神经网络的方法，其基本思想是利用网络中的循环单元，对输入序列进行逐步处理，直到得到输出结果。
RNN模型在语音识别中应用广泛，其优点是可以处理变长输入序列，并且对于上下文信息的处理更为准确。
但其缺点是需要较长的训练时间和大量的计算资源。
3. CNN模型
CNN模型是一种基于卷积神经网络的方法，其基本思想是利用卷积层、池化
层等对输入信号进行特征提取，并且可以对输入信号进行多通道处理。
CNN模型
在语音识别中的应用相对较少，但是在图像识别、自然语言处理等领域取得了较好的效果。
四、总结
基于DSP的语音识别技术的设计与实现是一项具有挑战性的工程，需要掌握
多种技能和算法。
在具体实现过程中，需要根据不同的应用场景，选择合适的
DSP芯片、语音处理算法和语音识别模型。
同时，还需要进行大量的测试和优化
工作，以确保系统稳定性和准确性。
希望本文能够对相关工程师和爱好者提供参考和帮助。