一种嵌入式语音识别模块的设计与实现
嵌入式语音识别呼救装置的设计与实现
０ 引 言
对 于 家 庭 安 防监 控 系 统 来 说 ， 时报 警 是 最 重 要 的 。 在 及 许 多 遇 险场 合 下 ， 警 人 想 通 过 一般 手 段 （ 警 电话 、 声 呼 报 报 大 救 ） 成 报 警 ， 很 难 做 到 的 。 如 遇 到 入 室 抢 劫 ， 害 人 通 常 完 是 受 会被蒙住眼睛和嘴； 而突 发疾 病 或 卧床 不起 的 人 也 不 能 大 声 、 清 晰 地 呼 救 。 以 遇 险 时 ， 过 声 音 呼 救 是 合 适 的 ， 是对 于 所 通 只 接 收 呼 救 声 音 的 呼 救 装 置 来 说 ， 能 及 时 洞 察 到 轻 微 且 不 清 要 晰 的 呼 救 声 是 十 分 重 要 的 。 呼 救 装 置 识 别 到 真 正 的 呼救 声 当 音信 号后 ， 以及 时 触 发装 置 的监 控 探 头捕 获 报 警 现 场 图 像 并 可 及 时远 程 传 向救 援 方 ， 即可 为 用 户 带 来快 速 、 便捷 、 效 的 安 全 有 保 护 。这 样 的装 置 即 称 为 无 线 呼 救 装 置 ， 求 其 具 有 体 积 小 ， 要
安装 灵 活 、 用 安 全 隐 蔽 且 成 本 低 的特 点 。 文涉 及 的 基 于 嵌 使 本
图 ｌ 采 集的数 字 音 频样 本数 据 呼 救 音 显 示 振 幅较 低 ， 间延 续 较 长 （ 次 约 １ ）反 复 时 每 ０ｓ，
３次 以 上 。 在 呼 救 现 场 听 起 来 较 沉 闷单 调 ， 会 引 起 注 意 ， 不 这
ｓ ｎ ｉ ｇｍｕ ｔ ｄ ａ ｍｅ ｓ ｇ ｓ ｒｈ ｌ ｔ ｅａ ｎ ｎ ｉｔ ｒ ｒ ｖ ｋ ｄ ｂ ｏ ｃ ． Ａ ｏ ｕ ｉ ｎ ｅ ａ ｌ ｓ ｒ ｖ ｄ ｄ ａ ｅ ｅ ｅ ｃ ｄ ｅ ｄ ｎ ｌ ｍｅ ｉ ｓａ ｅｔ ａ ｋ ｆ ｅｐ ｗｉ ｔ ｎ ｕ ｃ ａｏ ｏ ｏ ｅ ｙ ｖ ｉ ｅ ｉ ｏ ｏ ｈ ｈ ｐ ｓ ｌ ｔ ｘ ｍｐ ｅｉ ｏ ｉ ｅ ｓｒ ｆ ｒｎ ｅａ ｏ ｐ ｎ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ｕ ｐ ｒ ｆ ｒ ｅｄ ｖ ｌｐ ｎ ｆ ｏ ｓ ａ ｅ ｕ ｒ ． ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｓ ｐ ｏ ｔ ｅ ｅ ｏ ｍｅ ｔ ｕ ｅ ｓ ｆ ｇ ａ ｄ ｔ ｏ ｈ ｏｈ Ｋｅ ｒ ｓ ｓ ｅ ｃ ｃ ｇ ｉ ｏ ； ＨＭ Ｍ ； Ｍ Ｆ ｙｗｏ ｄ ： ｐ ｅ ｈ ｒ ｏ ｔ ｎ ｅ ｎ ｉ ＣＣ； ＭＭ Ｓ ａ ｎ ｃａ ｏ ； ｎ ｕ ｉｔ ｒ ｎ
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。
嵌入式语音识别技术实现与应用
ｄ ｖｃ ｏ ｖ ｎｅ ｔ ． ｅ ｉｅ ｃ ｎ ｅ ｉ ｎｌ ｙ Ｋｅ ｒ ｓ ｅ ｅ ｄ ｄ ｓ ｓｅ ；ｓ ｅ ｃ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｅ ｔ ｏ ｅ ｎ ａ ｅ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ｍｂ ｄ ｅ ｙ ｔｍ ｐ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ；ｒｍｏｅ ｐ ｗ ｒｍａ ｇ ｍｅ ｔ ｉ
李 超
（． １ 南京 邮电大学计算机学院 ， 苏 南京 ２ ００ ； ． 江 １０ ３ ２ 东南大学， 江苏 南京 ２ ０９ ） 息安全 、 智能 家居等方面具有广泛的 用途 。本 文在研 究 已有语音 ｉ ￣ 技术 的基础 之上 ， 讨在 ｆｑ ， 探 嵌入 式设 备上如何 编程 实现语音识别算 法， 最后搭 建智能声控平 台， 将之 应用 于远 程 电源管理 ， 制远程 电源模块 通 电 控
目的
的语音控制数据和特征库相匹配 ， 即把人类 的语音信 号转 变为 相 应 的文 本 或 命 令 的技 术 。 目前 在 Ｐ Ａ、 Ｄ 智 能手 机 、 能家 电 、 业 现 场 、 能机 器人 等 方 面 ， 智 工 智 语 音 识别技 术都 有着广 阔 的应用前 景 。
常见 的 语 音 识 别 方 法 有 动 态 时 间 归 整 技 术
０ 引 言
语 音识 别技术 ¨ 属 于 多 维模 式 识 别 和智 能计 算 机 接 口的范 畴 ， 实现过程 是 在计算 机或嵌 入式 设备 其 中首先 建立 特定 人 、 定 词 的语 音 特征 库 ， 后 将人 特 然
智能语音识别系统设计与实现
智能语音识别系统设计与实现智能语音识别系统是一种能够将人类语音信息转换为文本或命令的技术，近年来随着人工智能和机器学习技术的快速发展，智能语音识别系统在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍智能语音识别系统的设计与实现过程，包括系统架构、关键技术、算法原理以及实际应用场景等内容。
1. 智能语音识别系统概述智能语音识别系统是一种基于人工智能技术的应用程序，通过对输入的语音信号进行处理和分析，最终将其转换为文本或命令。
该系统通常包括语音采集、信号处理、特征提取、模型训练和解码等模块，通过这些模块的协同工作，实现对语音信息的准确识别和理解。
2. 智能语音识别系统设计2.1 系统架构智能语音识别系统的设计通常包括前端和后端两部分。
前端负责对输入的语音信号进行采集和预处理，后端则负责特征提取、模型训练和解码等任务。
在系统架构设计中，需要考虑前后端模块之间的数据传输和协同工作，以及系统的可扩展性和稳定性等因素。
2.2 关键技术智能语音识别系统涉及到多种关键技术，包括声学模型、语言模型、解码算法等。
声学模型用于对语音信号进行特征提取和建模，语言模型则用于对文本信息进行建模和预测，解码算法则用于将声学模型和语言模型结合起来，实现对语音信号的准确识别。
3. 智能语音识别系统实现3.1 算法原理智能语音识别系统的实现涉及到多种算法原理，包括隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习（Deep Learning）等。
HMM是一种经典的声学建模方法，通过对声学特征序列进行建模，实现对语音信号的识别；深度学习则是近年来兴起的一种强大的机器学习方法，通过神经网络等技术实现对复杂数据的建模和预测。
3.2 实际应用场景智能语音识别系统在各个领域都有着广泛的应用场景，如智能助手、智能客服、智能家居等。
在智能助手领域，用户可以通过语音指令实现日程安排、天气查询、路线规划等功能；在智能客服领域，用户可以通过语音与机器人进行交流和沟通，实现问题解答和服务支持；在智能家居领域，用户可以通过语音控制家电设备、调节环境氛围等。
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。
一种嵌入式语音识别控制模块的设计与实现
（ ．厦 门理工 学院 电子 与电气工程系 ，福建 厦 门 ３ １２ ；２ １ ６ ０ ４ ．北 京航 空航 天大学机器人 研究所 ，北京 １０ ９ ） ０ １ １ ［ 摘 要 ］在分析语音识 别原理 的基础 上 ，结合机 器人 系统人机 交互需求 ，提 出了一种基 于 Ｌｎ ｘ应 用 ｉｕ
１ 语 音 识 别 原 理 与 功 能 分 析
１ １ 语 音识别 原理 ．
语音识别根据实际需要和应用场合的不同，可以分为孤立词识别和连续语音识别、特定人识别和 非特定人识别．语音识别方法很多 ，如动态时间归整法 （ ｙａ ｉ Ｔｍ ｒ ｎ ） Ｄ ｎｍｃ ｉｅＷａ ｉ 、隐式 马尔可夫法 ｐｇ （ ｉ ｅ ａ ｏ ｏｅ ） Ｈｄ ｎＭ ｒ ｖＭ ｄｌ 、人工神经网络法 （ ｒｆｉ ｅ ａ Ｎ ｔ ｒ）等 ，隐式马尔可夫法对非特定 ｄ ｋ ｓ Ａｔ ｃ ｌ ｒ ｅ ｏｋ ｉ ａＮ ｖ ｉ ｌ ｗ 人连续语音有很高的识别率 ，目 前一般都采用基于隐式马尔可夫法的识别方法作 为基本算法 ，采用模
续处理 ．在训练 阶段 ，用 户输 入若干次训练语音 ，系统 经预处理 和特征提取后 得到特征矢 量参数 ，建立 或修 改训练语音 的参考模 型库．在识别 阶段 ，将输人 的语 音的特征矢量 参数 和参考模 型库 中的模型进行 相似性 度量 比较 ，将 相似度最高 的模型所属 的类别作 为识别 的中间候选结果 输 出．后处 理模块 ，对候选 识别 结果继 续处理 ，通过语言模型 、词法 、句 法 、和语义信息的约束 ，得到最终 的识别结果 ｌ ． ２ Ｊ
语音识别原理如图 ｌ 所示．预处理模块 ，对输人的原始语音信号进行处理 ，滤除掉其中不重要的信
息 以及背景 噪声 ，并进行语 音信 号的端点检测 、语音分 帧以及 预加 重等处理 ．特征提取模 块 ，负责计算
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 。
ｌＥ Ｒ Ｍ ｌｌ Ｒ Ｍ Ｐ Ｏ Ａ ｌＴ ７ Ｏ ０ Ｃ ７ ２ Ａ ２Ｃ １ ｌＹ Ｃ ０ １ ｌ １
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。
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。
基于语音识别技术的智能语音助手系统设计与实现
基于语音识别技术的智能语音助手系统设计与实现智能语音助手系统是一种利用语音识别技术实现交互的人工智能系统，能够通过语音与用户进行对话、理解用户意图，并提供相应的服务和回答。
本文将详细介绍基于语音识别技术的智能语音助手系统的设计与实现。
一、系统设计1. 系统架构智能语音助手系统的架构主要包含以下几个模块：- 语音输入模块：负责接收用户的语音输入，并将语音信号转换为数字信号。
- 语音识别模块：将语音信号转化为文本信息，通过语音识别技术识别用户的语音指令。
- 自然语言理解模块：对识别出的文本信息进行语义分析，理解用户的意图和需求。
- 服务执行模块：根据用户意图，执行相应的操作或提供相关的服务。
- 语音合成模块：将系统的回答或服务结果转换为语音输出，供用户听到。
2. 语音识别技术语音识别技术是智能语音助手系统的核心，用于将用户的语音指令转换为可理解的文本信息。
当前常用的语音识别技术包括基于概率的隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）。
在系统设计中，可以选择使用现有的开源语音识别引擎，如百度、讯飞等提供的语音识别API，也可以基于开源语音识别工具库，如Kaldi等，自行搭建语音识别模块。
3. 自然语言理解技术自然语言理解技术用于分析和理解用户的意图和需求，对识别出的文本信息进行语义分析和语法解析。
常用的自然语言理解技术包括基于规则的方法、统计语言模型和深度学习技术。
在系统设计中，可以采用开源的自然语言处理工具库，如NLTK、spaCy等，并结合规则库和语义模型，对用户的文本指令进行解析和意图理解。
4. 服务执行与语音合成服务执行模块负责根据用户意图和需求，执行相应的操作或提供相关的服务。
该模块可以与其他系统集成，实现各种功能，如查询天气、播放音乐、讲笑话等。
语音合成模块用于将系统的回答或服务结果转换为语音输出，供用户听到。
常见的语音合成技术包括基于规则的拼接合成和基于深度神经网络的端到端合成。
二、系统实现在系统实现过程中，可以采用以下步骤：1. 数据收集与处理：收集大量的语音数据，并进行数据预处理，包括去噪、特征提取等。
基于STM32的嵌入式语音识别模块设计
基于STM32的嵌入式语音识别模块设计嵌入式语音识别模块是目前人工智能技术的重要组成部分，其应用广泛，包括语音控制、语音导航、语音交互等。
本文基于STM32单片机设计了一款嵌入式语音识别模块，具有高效、稳定、易用等多种优点。
一、方案设计该嵌入式语音识别模块采用STM32F407单片机作为核心，结合语音识别算法和音频处理技术，实现语音识别功能。
具体方案如下：1.采样：采用音频电路将采样音频转化为数字信号，采用PCM编码方式，采样频率为16KHz。
2.预处理：预处理包括去噪、滤波等处理，以消除环境噪音和语音信号之间的干扰。
3.特征提取：利用Mel频率倒谱系数（MFCC）算法将信号的音频特征提取出来，提取后的特征值可以表达出音频的不同特点。
4.模型匹配：根据提取出的特征值与已预设的模型进行匹配，找出最相符的模型。
5.识别、输出：识别出的结果通过串口输出到上位机，上位机对结果进行相应的处理和反馈。
二、实现过程1.硬件设计：由于STM32F407单片机片内有ADC、DAC、TIM3定时器、USART等模块，因此只需要添加少量的外围电路即可满足设计要求。
2.软件设计：主要采用C语言进行编程，使用Keil和STM32CubeMX开发工具，分别进行程序设计和引脚配置。
在嵌入式语音识别模块的整个流程中，程序的实现涉及到多个算法的实现，包括信号的预处理、特征提取、模型匹配等。
三、性能与应用经过多次测试，该嵌入式语音识别模块的识别率达到了95%以上，且实现了较好的去噪和滤波效果，可以满足大多数语音识别应用场景。
此外，该模块的具有硬件条件简单、体积小、功耗低等优势，既可以实现控制指令识别，也可以作为语音交互系统的基础组件使用。
综上所述，本文提出的基于STM32的嵌入式语音识别模块基于成熟的语音识别算法，在设计上更加简便实用，在性能上也能满足大部分嵌入式语音识别应用场景的需求，具有广泛的应用前景。
毕业论文《语音识别系统的设计与实现》
摘要 (III)Abstract (I)前言 (I)第一章绪论 (1)1.1 研究的目的和意义 (1)1.2 国内外研究历史与现状 (1)1.3 语音识别存在的问题 (4)1.4 论文主要研究内容及结构安排 (5)第二章语音识别系统 (6)2.1 语音识别系统简介 (6)2.1.1 语音识别系统的结构 (6)2.1.2 语音识别的系统类型 (7)2.1.3 语音识别的基元选择 (9)2.2 语音识别系统的应用 (9)2.2.1 语音识别系统的应用分类 (9)2.2.2语音识别系统应用的特点 (10)2.2.3 语音识别系统的应用所面临的问题 (11)2.3 语音识别的算法简介 (12)2.3.1 基于语音学和声学的方法 (12)2.3.2 模板匹配的方法 (13)2.3.3神经网络的方法 (15)第三章语音识别系统的理论基础 (16)3.1 语音识别系统的基本组成 (16)3.2 语音预处理 (17)3.2.1 预加重 (17)3.2.2 加窗分帧 (17)3.2.3 端点检测 (18)3.2.4 语音特征参数提取 (18)3.2.5 语音训练和识别 (22)第四章特定人孤立词语音识别系统的设计方案 (26)4.1 基于VQ语音识别系统的模型设计 (26)4.2 语音识别系统特征参数提取提取 (27)4.2.1 特征参数提取过程 (27)4.2.2 特征提取matlab实现 (28)4.3 VQ训练与识别 (30)4.3.1 用矢量量化生成码本 (30)4.3.2 基于VQ的说话人识别 (31)4.4 设计结果分析 (33)总结与体会 (36)谢辞 (38)参考文献 (39)摘要本文主要介绍了语音识别系统的基础知识，包括语音识别系统的应用、结构以及算法。
重点阐述了语音识别系统的原理以及相关算法，通过参考查阅资料，借助MATLAB工具，设计基于VQ码本训练程序和识别程序，识别特定人的语音。
系统主要包括训练和识别两个阶段。
嵌入式语音信号处理实验系统的设计与实现
嵌入式语音信号处理实验系统的设计与实现梁瑞宇;王青云;赵力【摘要】To embody the idea of mutual promotion between teaching and scientific research,and to meet the needs of teaching and research for speech signal processing,an integrated experimental platform for embedded speech signal processing is design by using Cortex-A8 microprocessor and WM8960 audio coding and decoding chip as core hardware.Moreover,an integrated experimental teaching and development software is designed on this platform by using QT development software.Then,the system hardware structure and transplant of driver are described.By taking an example of the speech enhancement algorithm based on spectral subtraction,the speech development process based on QT is introduced.Based on this experimental platform,students can master not only the basic knowledge of speech signal processing,but also the development process of embedded software for the speech application.The system had friendly interface and strong functions,can be used for the teaching of speech and signal processing in colleges and universities,and for the research and development of related topics on speech signal processing.%为体现教学与科研相互促进的教学理念,面向语音信号处理教学和科研需要,以Cortex-A8微处理器和专用音频编解码芯片WM8960为硬件核心,构建一款嵌入式语音信号处理综合实验平台.基于该实验平台,利用QT 开发软件,设计一款语音信号处理综合实验教学与开发软件.文中完整地讲述了系统的硬件构成,驱动程序的移植,并结合基于谱减法的语音增强算法,介绍了基于QT的语音开发流程.基于该实验平台,学生不仅可以掌握语音信号处理的基本知识,还可以熟悉面向语音应用的嵌入式软件开发流程.系统界面友好,功能强大,可有效用于高校语音及信号处理教学工作,也可用于相关科研人员进行语音信号处理相关课题的研发工作.【期刊名称】《实验室研究与探索》【年(卷),期】2017(036)005【总页数】5页(P126-130)【关键词】语音信号处理;语音增强;嵌入式;实验教学【作者】梁瑞宇;王青云;赵力【作者单位】南京工程学院通信工程学院,南京211167;东南大学信息科学与工程学院,南京210096;南京工程学院通信工程学院,南京211167;东南大学信息科学与工程学院,南京210096【正文语种】中文【中图分类】TN912.3;G642.0随着人机交互和智能机器人技术的发展，语音信号处理已成为信息科学研究领域中发展最为迅速的一个分支。
FPGA嵌入式语音识别控制系统的设计实现
（ １ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ， Ｆ ｕ ｄ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ ２ ０ ０ １ ２ ０ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ；
２ 。 Ｔ ｈ ｅ １ ４ ｔ ｈ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｃ Ｅ Ｔ Ｃ ， Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ ２ １ ０ ０ ３ ９ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｆ Ｐ Ｇ Ａ 嵌 入 式 语 音 识 别 控 制 系统 的设 威
（ １ ． 复旦 大学 微 、 乜子 学 院 ， 上海 ２ Ｏ Ｏ ｌ ２ （ ） ； ２中国 电子科 技 集 团公 司 第十四研 究所 ， 江 苏 南京 ２ １ （ １ （ ） ３ ９ ）
于语音控制 游戏操作 的功 能 结果表明 ， 该 方案 有效、 可行 ， 为语音识别控制的硬件 实现打 下了良好的基础
【 关 键词 】 Ｆ Ｐ Ｇ Ａ； 软 硬 件 协 同设 计 ； 卷积神经网络； Ｄ ＮＮ； 语音识别； 软 核 中 图分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ３ １ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ （ １ ｌ １ ８ —１ ７ ３ ９ （ ２ ｏ ｉ ７ ） １ Ｑ 一 ６ ５ — ３
ｌ ‘ ｅ ａ ｄ ｉ ｎ ｇ ｆ ｒ ｏ ｌ Ｔ ｌ Ｓ Ｄ ｃ ａ ｒ ｄ ， ａ ｎ ｄ ＣＮＮ ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｅ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｂ ｙ Ｎｉ ｏ ｓ — Ｉ １ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｒ ． Ｔｈ ｅ ｇ ａ ｍｅ ｒ ｕ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｎ ｄ ＶＧＡ ｄ ｉ ｓ ｐ ｌ ａ ｙ ｔ ｈ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｅ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｂ ｙ ｈ ａ ｒ ｄ ｗａ ｒ ｅ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ． Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ， ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｉ ｎ ｇ ｇ ａ ｍｅ ｂ ｙ ｖ ｏ ｉ ｃ ｅ ｉ ｓ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ． Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｓ ｓ ｃ ｈ ｅ ｍｅ ｉ ｓ ｆ ｅ ａ ｓ ｉ ｂ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｌ ａ ｙ ｓ ａ ｇ ｏ ｏ ｄ ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｈ ａ ｒ ｄ ｗａ ｒ ｅ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ １ ．
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。
智能语音识别系统设计与实现
智能语音识别系统设计与实现第一章：引言随着物联网技术的迅速发展，智能语音识别系统已经成为一种非常有前途的技术，被广泛应用于智能家居、智能客服、语音翻译等领域。
本文将详细介绍智能语音识别系统的设计与实现。
第二章：智能语音识别系统基本原理智能语音识别系统基于自然语言处理技术和人工智能技术，通过将语音信号转换成文本的方式实现人与计算机之间的对话。
其基本原理包括语音信号分析、特征提取、模型训练和语音识别四个阶段。
2.1 语音信号分析语音信号分析是智能语音识别系统的第一步，其目的是通过录音设备将人类的声音转换成数字信号，然后对数字信号进行分析、处理和表示。
语音信号的分析主要包括语音分段、预处理和噪音滤波等技术。
2.2 特征提取语音特征提取是智能语音识别的核心技术，其目的是将语音信号转换成数字特征向量，然后将该向量用于模型训练和识别。
语音信号的特征提取可以通过Mel频率倒谱系数和线性预测系数等算法来实现。
2.3 模型训练模型训练是智能语音识别系统的关键过程，其目的是使用声音和对应的文本文件来训练声音到文本转换模型。
通常使用的是深度学习技术中的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）进行模型训练。
2.4 语音识别语音识别是智能语音识别系统的最后一步，其目的是使用训练好的模型将语音信号转换成文本结果，实现人与计算机之间的对话。
这一步需要使用语音识别模块对声音信号进行特征提取，并通过模型匹配获取最终的文本结果。
第三章：智能语音识别系统设计与实现本章将详细介绍智能语音识别系统的设计和实现，包括计算机程序设计、硬件电路设计和语音识别算法选择。
3.1 计算机程序设计智能语音识别系统的程序设计需要使用编程语言开发，例如Python或Java等。
程序设计的框架可以分为用户界面设计、语音信号采集、语音识别算法设计和文本输出设计四个模块。
3.2 硬件电路设计智能语音识别系统的硬件设计需要选择合适的声音传感器、模数转换芯片和数字信号处理器等硬件设备，并通过电路设计实现声音信号采集、数字化和特征提取等功能。
智能语音对话系统的设计与实现
智能语音对话系统的设计与实现随着人工智能的发展，越来越多的智能语音对话系统（Intelligent Voice Assistant）进入人们的生活和工作中。
这些系统能够识别语音指令，对话交互并输出答案，方便人们的日常生活和工作。
比如，我们可以通过语音指令控制家庭仪器的工作、把手机设置为自己的语音秘书、通过智能音箱播放听书内容、对话式地接受酒店服务等等。
这些智能语音对话系统的核心包括：语音识别（Speech Recognition）、意图理解（Natural Language Understanding）、对话管理（Dialogue Management）和自然语言生成（Natural Language Generation）。
本文主要介绍这些核心模块的设计和实现。
一、语音识别语音识别是智能语音对话系统最先进的技术。
它的主要功能是将人类的语音信号转化为文本，以便后续的处理。
一般分成两个步骤，即声学特征提取和模型匹配。
前者将语音信号转化为梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，MFCCs）、滤波器组特征（Filter banks）、线性预测编码（Linear Predictive Coding，LPC）等表示方式；后者则通过神经网络、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）等方法将这些语音特征与语音库中的相应语音模型进行匹配，从而确定对应的文本。
近年来，深度学习技术的兴起使得语音识别系统的识别准确率大大提高，常用的开源工具包有Kaldi、DeepSpeech等。
二、意图理解意图理解模块是智能语音对话系统中重要的环节，目的是从自然语言中理解用户的意图。
对于用户的话语，意图理解器需要将其分类到预定义的意图类别，这些类别以自然语言的方式定义，例如：“播放音乐”、“查询天气”等等。
在进行意图理解时，需要结合对话场景、用户信息、实时上下文等多个因素。
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 。
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其中， （ ） 为 被 识 别 的语 音 序 列 ｔ 时亥 ４ 最 大 的 概
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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
基于STM32的嵌入式语音识别模块设计
库。在识别阶段 ，模块按 照一定算法 ，将语音的特征矢量参数和模 型
３．１主控 制 器 芯片
库中的参考模型进行 比较 ，相似度最高的输入特征矢量将被判定为
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图 ３ ＬＤ３３２０语 音 识 别 单 元 原 理 图
Ｆｌａｓｈ和ＲＡＭ，不用事先训练 就能实现对非特定 人的语音识别 ，而 且识别准确率 较高。
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设置寄存 器 设定 芯片状 态
设置寄 存器 准备 开始 识别
设置 寄存器 １ｃ开启ＡＤｃ
参 考 文 献
［１］张 丽 娟。王 申 良．基 于 ＳＴＭ３２的语 音识 别 系统 的设 计 与 实 现 ［Ｊ］．黑 龙 江 科 技信 息，２０１Ｏ（２）． ［２］陈景 帅，周风余 ．基 于 ＳｐｅｅｃｈＳＤＫ的机器人语音交互系统设计［Ｊ］． 北京联合 大学学报 （自然科 学版 ２Ｏ１ Ｏ（１）． ［３］祝 常健 ，胡 维平 ，叶佳 宁．基 于 ＨＭＭ语 音识别技术在 ＡＲＭ平 台的 实 现［Ｊ］．微 计 算机 信 息 ，２００９（５）． ［４］鄢仁辉．嵌入式实 时操作 系统 Ｃ／ＯＳ—ＩＩ的移植 实例 ［Ｊ］．现代 电 子 技术 。２０１ １（２）５．
过 ｖＸＬＤ３３２０芯 片为核 心的硬 件 电路 实现语 音识 别 ，使 用嵌入 式操作 系统 Ｃ／ＯＳ－Ⅱ实现 任务调 度和 外 围设备 管理 。
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嵌入式系统结业（论文）
基于STM32的嵌入式
语音识别模块设计
学生姓名：
所在学院：信息技术学院
班级：电气
学号：
中国·大庆
2013 年12 月
摘要：介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。
模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。
本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能，采用嵌入式操作系统μC/OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。
经过大量的实验数据验证，本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。
关键词：ARM；语音识别；对话管理；LD3320；μC/OS-II
1 引言
服务机器人以服务为目的，因此人们需要一种更方便、更自然、更加人性化的方式与机器人交互，而不再满足于复杂的键盘和按钮操作。
基于听觉的人机交互是该领域的一个重要发展方向。
目前主流的语音识别技术是基于统计模式。
然而，由于统计模型训练算法复杂，运算量大，一般由工控机、PC机或笔记本来完成，这无疑限制了它的运用。
嵌入式语音交互已成为目前研究的热门课题。
嵌入式语音识别系统和PC机的语音识别系统相比，虽然其运算速度和内存容量有一定限制，但它具有体积小、功耗低、可靠性高、投入小、安装灵活等优点，特别适用于智能家居、机器人及消费电子等领域。
2 模块整体方案及架构
现有的语音识别技术按照识别对象可以分为特定人识别和非特定人识别。
特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。
基于现有技术开发嵌入式语音交互系统，目前主要有两种方式：一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包；另一种是嵌入式处理器外围扩展语音芯片。
第一种方法程序量大，计算复杂，需要占用大量的处理器资源，开发周期长；第二种方法相对简单，只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连，结构简单，搭建方便，微处理器的计算负担大大降低，增强了可靠性，缩短了开发周期。
语音识别技术在国内外的发展十分迅速。
目前国内在PC应用领域，具有代表性的有：科大讯飞的InterReco2.0、中科模式识别的Pattek ASR3.0、捷通华声的jASRv5.5；在嵌入式应用领域，具有代表性的有：凌阳的SPCE061A、ICRoute的LD332X、上海华镇电子的WS-117。
本文的语音识别方案是以嵌入式微处理器为核心，外围加非特定人语音识别芯片及相关电路构成。
语音识别芯片选用ICRoute公司的LD33 20芯片。
3 硬件电路设计
3.1 语音识别电路
图3为语音识别部分原理图，参照了ICRoute发布的LD3320数据手册进行设计。
LD3320的内部集成了快速稳定的优化算法，不需外接Fla-sh、RAM，不需要用户事先训练和录音而完成非特定人语音识别，识别准确率高。
图3 语音识别部分原理图
图中，LD3320采用并行方式直接与STM32F103C8T6相接，均采用1kΩ电阻上拉，A0用于判断是数据段还是地址段；控制信号，复位信号以及中断返回信号INTB与STM32F103C8T6直接相连，采用10kΩ电阻上拉，辅助系统稳定工作；和STM32F103C8T6采用同一个外部8 MHz时钟；发光二极管D1、D2用于复位后的上电指示；MBS(引脚12)作为麦克风偏置，接了一个RC电路，保证能输出一个浮动电压给麦克风。
3.2主控制器电路
本文的主控制器选用的是ST公司的STM32F103C8T6芯片。
该芯片基于ARM Cottex-M3 32位的RISC内核，工作频率最高可达72 MHz，内置高速存储器（64 KB的闪存和20 KB的SRAM），丰富的增强I／O端口和联接到两条APB总线的外设。
STM32系列提供了全新的32位产品选项，结合了高性能、实时、低功耗、低电压等特性，同时保持了高集成度和易于开发的优势，将32位MCU世界的性能和功效引向一个新的级别。
4 软件系统设计
软件系统的设计主要包括3部分：主控单元的嵌入式操作系统μC／OS-II移植、LD3320的语音识别程序设计、对话管理单元的设计。
4.1 嵌入式操作系统μC／OS-II移植
4.2 语音识别程序设计
语音识别程序的设计，参考了LD332X开发手册，本文中采用中断方式工作，其工作流程分为通用初始化一语音识别用初始化-写入识别列表-开始识别-响应中断。
4.3 对话管理单元设计
5 结语
本文讨论了基于STM32的嵌入式语音识别模块的设计和实现，对模块各个组成单元的硬件电路及软件实现进行了详细的介绍。
大量实验及实际应用表明，本文设计的语音识别模块具有稳定性好、语音识别率高、抗噪声干扰能力强、结构简单和使用方便等特点。
该模块实用性强，可广泛应用于服务机器人智能空间、智能家居和消费电子产品等多个领域。
参考文献
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