基于DSP的连续数字语音识别系统的实现
基于定点DSP处理芯片的语音信号的识别
基于定点DSP处理芯片的语音信号的识别近年来，高性能数字信号处理芯片DSP(Digital Signal Process)技术的迅速发展，为语音识别的实时实现提供了可能，其中，AD 公司的数字信号处理芯片以其良好的性价比和代码的可移植性被广泛地应用于各个领域。
因此，我们采用AD 公司的定点DSP 处理芯片ADSP2181 实现了语音信号的识别。
1 语音识别的基本过程根据实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。
但无论那种语音识别系统，其基本原理和处理方法都大体类似。
一个典型的语音识别系统的原理图如图1 所示。
语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。
预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。
语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。
提取的特征参数必须满足以下的要求：(1)提取的特征参数能有效地代表语音特征，具有很好的区分性;(2)各阶参数之间有良好的独立性;(3)特征参数要计算方便，最好有高效的算法，以保证语音识别的实时实现。
在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。
在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，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。
同时，还可以在很多先验知识的帮助下，提高识别的准确率。
2 系统的硬件结构2.1 ADSP2181 的特点AD 公司的DSP 处理芯片ADSP2181 是一种16b 的定点DSP 芯片，他内部存储空间大、运算功能强、接口能力强。
有以下的主要特点：(1)采用哈佛结构，外接16.67MHz 晶振，指令周期为30ns，指令速度为33MI/s，所有指令单周期执行;(2)片内集成了80 kB 的存储器：16 kB 字的(24b)的程序存储器和16kB 字(16b) 的数据存储器;(3)内部有3 个独立的计算单元：算术逻辑单元(ALU)、乘累加器。
基于DSP的语音处理系统的设计
基于D S P的语音处理系统的设计The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020Cadence 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 DSP的发展及应用 1 语音信号处理系统概述 2 第2章 DSP芯片介绍 3 TLV320AIC23简介 3 TMS320VC5416简介 3 第3章系统设计 4 系统硬件设计 4 系统结构框图 4 DSP处理器 5 A/D电路 5 D/A电路 7 系统软件设计 10 TMS320VC5416初始化 10 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。
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的语音识别技术研究ppt
外部存储器扩展:
本系统扩展了两块64K×16bit的SRAM(IS61LV12816) 和一块256K×16bit的FLASH(AM29LV400B)来增加系统存储 空间。IS61LV12816是ICSI公司推出的一款高性能CMOS静 态RAM，速度范围8~15ns，电源3.3V。 扩展命令：
基于DSP的语音识别
---何绍富(101) 蔡光明(101) 陈冉冉(100) 徐珍 (99) 何玲 (99)
目 录
1、实验内容 2、总体方案 3、硬件设计 4、软件设计 5、实验结果
1、实验内容
本次实验的主要内容是通过在语音信号分析 的基础上，对线性预测编码倒谱系数LPCC与MEL倒 谱系数MFCC进行详细说明及分析，计算欧氏距离 为识别算法。对程序进行仿真测试分析后，选择 TMS320C6416为系统的核心。
#pragma DATA_SECTION(buffer,".EXT_RAM")
数据采集与传送模块
C6416片内包含三个多通道缓冲串行接口 McBSP(Multi-channel Buffered SerialPort)， 分别为McBSP0、McBSP1、McBSP2。它支持全双工 通信、双缓冲数据寄存器允许连续的数据流，支 持多种传输方式（如T1/E1帧协议、MVIP帧协议等 ），数据字长可为8、12、16、24和32bit，内置 μ-律和A-律的压缩扩展硬件，并可直接与工业标 准的编码器、模拟接口芯片（AISC）及串行 AD/DA 器件连接并进行通信。
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。
基于DSP的语音采集与回音效果的系统实现
基于DSP的语音采集与回音效果的系统实现数字技术的应用几乎已经渗透到现代科技的每一个角落，而数字音频技术则是应用最广泛的领域之一。
现在大量的数字音频设备已相当成熟，利用软件在已有的硬件平台上实现不同的功能已成为一种趋势，软件编程的灵活性给很多设备增加不同的功能提供了方便。
和其它数字系统一样，DSP系统具有许多模拟系统所不具备的优点，如灵活、可编程，支持时分复用，易于模块化设计，可重复使用，可靠性高等。
随着DSP技术的发展，以DSP为内核的设备越来越多。
基于DSP技术的开发应用正在成为数字时代应用技术领域的潮流。
在实际生活中，当声源遇到物体时一般会发生反射，反射的声波和声源声波一起传输，听者会发现反射声波部分比声源声波慢一些从而形成回音。
而现在，在已知一个数字音源后，也可以利用计算机，以数字方式通过计算来模拟回声效应。
简单地讲。
就是在原声音流中叠加延迟一段时间后的声流来实现回音效果。
如此产生的回音，我们称之为数字回音。
1 主要器件介绍本设计选用的TLV320AIC23是TI公司生产的一款高性能的多媒体数字语音编解码器，它的内部ADC和DAC转换模块带有完整的数字滤波器，其数据传输宽度可以是16位、20位、24位和32位，采样频率范围为8～96 kHz，并可通过控制接口来编辑该器件的控制寄存器，同时可支持SPI和I2C两种控制模式。
TLV320AIC23的控制模式由MODEM管脚决定，本系统选用I2C模式。
TMS320VC5509A是TI公司C5000 DSP系列中的新一代产品。
该DSP对C54X 有很好的继承性。
并与C54x源代码兼容，从而有效地保护用户在软件上的投资。
TMS320VC5509A功耗低、成本低，并可在有限的功率条件下保持最好的性能。
2 系统方案设计2.1 系统工作原理该回音系统中的I2C接口模块由串行数据SDA和串行时钟SCL组成，SDA 和SCL均为双向接口。
连接在同一总线上的I2C设备可以工作在多主线工作模式下。
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。
基于DSP的机器人语言识别及控制系统设计
基于DSP的机器人语言识别及控制系统设计摘要：随着科技的快速发展和人工智能的兴起，机器人技术在日常生活和工业领域中扮演着越来越重要的角色。
人们对机器人的交互性和智能化要求也越来越高。
其中，机器人的语言识别和控制是实现人机交互的重要环节。
因此，基于DSP的机器人语言识别及控制系统的研究具有重要的现实意义。
本研究旨在设计和实现一种基于DSP的机器人语言识别及控制系统，以提升机器人的交互能力和智能化水平。
本研究的意义在于提升机器人的语言交互能力，进一步拓展机器人的应用领域。
同时，研究成果对于推动人工智能技术的发展，促进人机交互的进步具有重要意义。
关键词：DSP；机器人；语言识别；控制系统设计一、控制系统框架和架构如图一所示，基于DSP的机器人语言识别及控制系统设计主要分为两个部分：基于DSP的语音采集和识别部分以及基于FPGA的机器人动作控制部分。
图1系统原理框架图在语音采集和识别部分，首先使用麦克风或其他音频设备对人的语音信号进行采集。
采集到的语音信号经过预处理，包括去噪、滤波和增益控制等处理，以保证语音信号的质量。
接着，通过DSP芯片对语音信号进行进一步处理，将其二值化，即将连续的语音信号转化为数字化的信号。
DSP芯片利用数字信号处理算法，对语音信号进行特征提取和模式匹配，实现语音识别的功能。
通过与预先设定的语音指令进行比对和判断，DSP芯片能够确定用户的意图，并输出相应的动作指令。
在机器人动作控制部分，动作指令由DSP芯片输出后，进一步被传输到FPGA 芯片。
FPGA芯片根据动作指令的内容，生成相应的时序逻辑控制信号。
这些信号通过与步进电机及其驱动电路连接，控制机器人的运动。
例如，如果动作指令是向前移动，FPGA芯片会产生相应的控制信号，使步进电机按照预定的步进顺序完成机器人的前进动作。
通过FPGA的灵活性和高速计算能力，可以实现对机器人动作的精确控制。
基于DSP的语音采集和识别部分以及基于FPGA的机器人动作控制部分相互配合，形成一个完整的机器人语言识别及控制系统。
基于DSP的实时语音检测的设计与实现
收稿日期:2007-08-24;修回日期:2007-10-15。
基金项目::陕西省科学技术研究发展计划项目(2005k04-G23)。
作者简介:杨永超(1982-),男,陕西西安人,硕士研究生,主要研究方向:DSP 及数字语音处理; 付中华(1977-),男,湖北十堰人,副教授,主要研究方向:语音信号处理、数字音频信号处理、多媒体信号压缩与编解码; 蒋冬梅(1973-),女,河南永城人,副教授,博士,主要研究方向:语音识别、语音压缩、模式识别。
文章编号:1001-9081(2008)02-0491-03基于DSP 的实时语音检测的设计与实现杨永超,付中华,蒋冬梅(西北工业大学计算机学院,西安710072)(yyc821103@s ohu .com )摘 要:提出了一种基于DSP 的实时语音检测的方法,通过设置中断服务程序实现DSP 与DMA 的并行处理,采用双缓冲加一缓冲的方法保持语音连续性,利用短时能量状态转换图的方法对语音进行检测及存储,最后利用自制控制板实现程序控制和状态显示。
实验结果表明,检测的语音数据和标注的语音数据相比较平均正确率可达94.98%,有效地实现了语音的实时处理。
关键词:数字信号处理器;中断服务程序;语音检测;短时能量中图分类号:TP912.11 文献标志码:AD esi gn and i m plem en t a ti on of rea l 2ti m e vo i ce acti v ity detecti on ba sed on D SPY ANG Yong 2chao,F U Zhong 2hua,J I A NG Dong 2mei(School of Co m puter Science,N orthw estern Polytechnical U niversity,X i πan Shanxi 710072,China )Abstract:I n this paper,a method of Real 2ti m e Voice Activity Detecti on (VAD )based on DSP was p r oposed .After configuring I nterrup t Service Routine (I SR ),the audi o data was saved thr ough parallel p r ocessing of DSP and DMA based on the method of Short 2ter m energy state 2s witch p r ocess .A contr ol board was designed t o i m p le ment p r ogra m contr ol functi on .Experi m ental result shows that the data of st orage account for 94.98%of the marked in the DSP syste m,s o as t o realize the real ti m e p r ocessing of voice .Key words:DSP;I nterrup t Service Routine (I S R );Voice Activity Detecti on (VAD );short 2ter m energy0 引言语音检测是语音分析、语音合成和语音识别中的一个重要环节。
基于DSP的家居空调语音识别控制系统的设计实现
基于DSP的家居空调语音识别控制系统的设计实现【摘要】语音识别技术使家用电器的控制更加人性化，本文设计并实现了一种基于DSP的家居空调语音识别控制系统。
硬件核心处理器是TMS320VC5402，软件模块包括端点检测、MFCC求取、模板训练和改进的DTW算法。
实验结果表明，该系统对空调控制命令的识别率达94%以上，具有功耗小、性能稳定、运算精度高等优点，具有较大的市场应用价值。
【关键词】语音识别;TMS320VC5402DSP;Mel频率倒谱参数MFCC：DTW 算法1.引言近年来，家居空调的语音智能控制已经成为一个非常活跃的研究领域，语音识别技术作为一种重要的人机交互手段，辅助甚至取代传统的遥控器，在智能控制领域有着广阔的发展前景。
语音识别是机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文件或命令的技术。
随着DSP技术的快速发展及性能不断完善，基于DSP的语音识别算法得到了实现，并且在费用、功耗、速度、精确度和体积等方面有着PC机所不具备的优势，具有广阔的应用前景。
2.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。
首先根据语音特点建立语音模型，模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到半音节概率的计算和半音节到字概率的计算。
对输入的语音信号进行预处理后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有的语音模板进行比较，找出最佳匹配对象作为识别结果。
一般的语音处理流程如图1所示。
图1 语音识别系统的处理流程图3.系统的硬件设计通过对系统功能分析，最终确定系统由语音采集与输出模块、语音处理模块、程序数据存储器FLASH模块、数据存储器SRAM模块、系统时序逻辑控制CPLD 模块、JTAG接口模块等组成，设计的框图如图2所示。
图2 语音识别系统的硬件结构框图（1）语音采集与输出模块。
该模块由高性能的立体声音频Codec芯片TLV320AIC23B来完成。
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）
一种数字语音通信系统的DSP实现
一种数字语音通信系统的DSP实现一种数字语音通信系统的DSP实现一种数字语音通信系统的DSP实现2007-01-20电子通信论文一种数字语音通信系统的DSP实现摘要：介绍了一种甚低频低码率数字通信系统的实现方案，该方案中的软件采用混合编程的方法，硬件则用DSP实现，文章给出了整个系统的DSP软硬件调试方法，并通过调试结果表明该方案具有很好的可行性和实时性。
关键词：软件无线电；DSP；混合编程１引言现代通信系统已不断由模拟体制向数字化体制过渡，并越来越倾向于采用“软件无线电”的设计方案。
即通过构造通用的硬件平台，以使各种相关的通信任务能够用软件完成，从而构成一个具有高度灵活性、开放性的通信系统。
现代的ＤＳＰ通用处理器为实现这一方案提供了极大的便利。
软件无线电的设计思想是：用一个通用、标准、模块化的硬件平台为依托，然后通过软件编程来实现无线电台的各种功能，从而取代基于硬件、面向用途的电台设计方法。
功能的软件化实现势必要求减少功能单一、灵活性差的硬件电路，尤其是减少模拟环节，并把数字化处理?Ａ／Ｄ、Ｄ／Ａ?尽量靠近天线。
软件无线电强调体系结构的开放性和全面可编程性。
它通过软件的更新来改变硬件的配置结构，从而实现新的功能。
软件无线电一般采用标准的、高性能的开放式总线结构，此结构利于硬件模块地不断升级和扩展。
本文介绍一种利用ＴＭＳ３２０Ｃ３１浮点型ＤＳＰ芯片为核心来设计并实现甚低频低码率数字化语音通信系统的方法。
这种通信系统是以ＤＳＰ硬件为平台，并用硬件来实现系统的.外围功能，而用软件来实现核心部分的数字化处理，从而完成整个系统的正常通信工作。
２ＤＳＰ硬件平台本通信系统的主要功能是实现语音的数字化传输，其系统功能图如图１所示。
具体工作过程如下：整个通信系统分为两大部分，其工作状态转换由外附的ＭＣＵ控制。
在发送时，语音通过克麦风之后进入语音压缩板进行采样量化及数字化压缩，压缩后的比特流从串口送入ＤＳＰ内进行调制，调制信号依次通过信道ＤＡＣ、平滑滤波和功放，然后发送出去；在接收时，前置放大部分送来的信号再经过一次放大之后送往信道ＡＤ转换器，转换的数据ＦＩＦＯ通过中断方式送给ＤＳＰ进行解调，在ＤＳＰ内解调之后的数据仍然通过串口送往语音压缩板解压后经扬声器输出。
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系统由话筒／扬声器、市内电话（５部），
第４期增刊
任文霞等：基于ｒ）ｓＰ的连续数字语音识别系统的Ｊ宴现
７９７
波器，全部代码同化在Ｒ（）Ｍ中，采样的数据和变量存 人ＲＡＭ内。采样信号通过Ｈａｍ嘶Ｉｌｇ窗，窗长为 ２０ｍｓ，帧长为２０ｍｓ，即１６０个采样点，帧移为１０ｍｓ帧 长，加窗语音通过一阶预加重滤波器来被偿语音信号 中的高频部分（口＝Ｏ．９６），再运用连续密度的隐马尔可 夫模型进行训练和识别。语音信号的特征提取和训练 算法全部由ＴＭＳ３２０ｃ５４０２
ＴＭｓ３２０Ｖａ４０２璐Ｐ芯片为核心进行硬件设计．实现数字语音的实时识别。实验结果表明该系统具有识别精度高、速度快等
特点，语音识别率达到了９６％以上，为其实用化提供了较为重要的技术途径。 关键词：ＨＭＭ；端点检测；自适应｝数字信号处理器
Ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｅｒｉａｔｅ ｄｉｇｉｔａｌ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ Ｗｅｎ）ｄａ，Ｌｖ Ｗｅｎｚｋ，Ｈｕａｎｇ
ＥⅧ完成，系统控制和识
５结 论
别阶段的工作通过ＤＭＡ方式由Ｐｃ机完成。
４系统的性能测试
先采集３０个学生（１５男１５女，普通话均较标准） 的共６０００个语音样本，并对所有的样本进行训练，做 成３０个训练样本。另加入１０人（普通话均较标准）， 采集这４０人的４０００个语音样本作为测试样本，对该 系统进行测试，所得测试结果如表１所示。
第２８卷第１期增刊 ２００７年４月
仪器仪表
Ｃｈｌｎｅｓｅ
学报
Ｖｏｌ＿２８Ｎｏ．４ ＡＤｒ．２００７
ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｓｃＩｅｎｎ脏Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ
基于ＤＳＰ的连续数字语音识别系统的实现
任文霞，吕文哲，黄涛
（河北科技大学信息科学与工程学院石家庄０５００５４）
摘要：本文介绍一个非特定人的连续数字语音识别系统，它采用端点检测方法和自学习语音识别算法，同时以ＴＩ公司的
练样本，然后再对这３０人进行测试，可发现识别率为 ９６％，并且一直稳定在９６％左右。而未参加训练的ｌｏ 人，识别率仅为９２．５％，如果将这ｌｏ人的测试样本加 入洲练中进行自学习，得到新的训练样本，然后再对这 １０人的另２０００个样本进行测试，识别率为９５％左右。 经过几次自适应之后，识别率也将稳定在９６％左右。
２．２
进行有效的融台而形成一个模板。当训练发音的次数 增多时，只会造成洲练过程的计算量增大，而不会使识 别过程的计算量有丝毫增加。 利用ＨＭＭ对多训练序列的迭代公式．设计一套 算法使系统具有自适应功能。该算法的基本思想是， 当发生错误的识别时，系统对误识的模板进行调整，使 之更适应使用者的发音习惯，以避免类似的误识再度 发生。发生错误的识别时必然牵涉到两个模板，～个 是与待识别发音相同的数字却被判为不相同的模板； 另一个是与待识别发音不同的数字却被判为相同的模 板。当发生误识并由用户确认后，系统对两个模板进 行修正；对于前者的处理较简单，程序将被误识的发音 加到原训练发音群中，再用迭代公式求出新的模板即 可；对于后者的处理则较复杂，它的主要任务就是剔出 形成该模板的训练发音群中有一部分与被误识的发音 相近的部分训练发音。为此先把被误识的发音制成模 板，再用该模板与原先的模板的各训练发音分别匹配， 把艇配程度较好的训练发音剔除。对剩下的训练发音 使用迭代公式形成新的模板即可。
图２系统硬件构成原理
ＴＭＳ８２０ｃ５４０２ＥｖＭ及阱ｐＣ机组成（见图２）。话
筒或电话的语音模拟信号通过ＴＭＳ３２０ｃ５４０２ＥＶＭ的 ＲｃＡ连接器，进入预处理，包括Ａ／Ｄ变换、自动增益 控制、反混叠滤波、预加重。其中Ａ／Ｄ采样频率为 ８ｋＨｚ（此即语音信号的采样频率），可通过对 ＴＭＳ３２０ｃ５４０ＪＣ３２０４６集成块完成．它接收和发 送数据都是以串行数据的形式，其串行数据收发的交 互线和ＴＭＳ３２０ｃ５４０２一一对应，并且内置有Ｉ／Ｏ滤
ｏｎ
ＤＳＰ
Ｒｅｎ
Ｔａｏ
（Ｈ也ｉ孤ｆ聊ｉ幻ｏ，Ｓｃｉ删Ｆ ４硝％＾＂ｏ抛ｙ，珊巧ｉ口拍瑚醒０５００５４，凸ｉ抛）
Ａｂｓｔ嗡ｃｔ：Ｔｈｉｓ
ｐａｐｅｒ
ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ
ａ
ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｓｐｅａｋｅｒ．Ｔｈｅ
ｃｏｒｅ
ｏｆ ｔｈｅ ｈａｒｄｗａｒｅ ｄｅｓｉｇｎ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｔｈｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ＴＩ
ａｓ
Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａ】ｒｅｓｕＩｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｈａｓ ｍａｎｙ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｓｕｃｈ
ｈｉｇｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉ。ｎ
ａｎ
ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｈｉｇｈ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ｅｔｃ．Ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇ工ｌｉｔｉｏｎ ｒａｔｅ ｒｉｓｅｓ ｕｐ ｔｏ ９６％，ｗｈｉｃｈ ｐｒｏｖｉｄｅｓ
ａｒｅ
ｅｎｄｐｏｉｎｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａ—ｔｈｍｅｔｉｃ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ，ｔｈｅ ｔｅｒｐｒｉｓｅ．
ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅ ｓｊｇｎ ｏｆ ｓｏｆｔｗａｒｅ．
Ａｎｄ ａｔ
ｅｎ—
ＴＭＳ３２０ＶＣ５４０２
ｉｓ ｔｈｅ
［１］Ｒａｂｉｎｅｒ
Ｌ Ｒ语音识别原理［Ｍ］．北京：清华大学出
版社，１９９９，４１２９０＿２９４． ［２］赵力．语音信号处理［Ｍ］，北京：机械工业出版社，
２００３，６：２０６—２６８．
［３］
ｃＨＥＮ Ｙ Ｈ
ｔｉｎｕｏｕｓ
Ａｕｔｏｒｎａｔｉｃ ｓｅｇｍｅｎｔａｔ．０ｎ ｏｆ ｃｈｉｎｅｓｅ∞ｎ－ Ｈｏ“ｇｋｏｎｇ： Ｐｍｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ
本文链接：/Conference_6420044.aspx
表ｌ识别系统的测试结果
本文采用基于ＨＭＭ模型的语音信号端点检测方 法进行端点检测，提高了识别的准确率，并利用１１公
司的高速耶ｖＩＳ３２０ｃ５４０２硎设计了一个连续数字语
音自动实时识别系统。在识别算法中，采用基于ＶＣ∥ ＨＭＭ的自适应算法，使未经过训练的人只需少数几 次的自适应学习就能取得较高的识别率。实验结果表 明，该系统具有实时、可靠、鲁棒性强和识别率高的 特点。 参考文献
３
系统硬件设计及工作原理
在此基于ＨＭＭ的连续数字语音识别系统中采用
ＴＭＳ３２０ｖｃ５４０２ ＤＳＰ芯片来实现。系统的电路结构
框图如图２所示。
（２）采用Ｖ创ＨＭＭ的自适应语音识别系统
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。 ＨＭＭ模型包括两个随机过程，其中一个随机过程则 产生观测序列。对于语音识别系统，观测序列就是矢 量量化后的结果序列，ＨＭＭ模型就是由训练语音得 到的模板。语言的训练过程就是产生模板的过程，而 语言的识别过程就是求出在模板下待识别的语音的结 果序列的条件概率。目前都采用迭代的方法得到状态 转移概率矩阵和观测序列分布概率矩阵的近似解。在 实际中，仅对数字的少数次发音进行训练的语音识别 系统，不可能对各种复杂语境下的不同发音都有较高 的识别率。而ＨＭＭ能够对一个数字的多个训练序列
随着语音识别技术的发展，语音识别的产品已经 进入人们的日常生活中。近几十年来。国内外关于语 音识别的研究取得了许多重大进展，许多语音识别产 品已经由实验室阶段转而投放到市场中。在语音识别
的算法上先后出现动态时间弯曲（唧）、隐马尔可夫
（ＨＭＭ）和人工神经网络三种主要方法。Ｄｒｗ的存 储和计算量太大，而人工神经网络法目前难以在实际 中获得广泛的应用。ＨＭＭ因为计算量大大减少和正 确率较高，从而得以在语音识别系统中广泛的应用。 本文介绍的连续数字语音识别系统采用基于ＨＭＭ的 语音信号端点检测方法和基于Ｗ∥ＨＭＭ的自适应语 音识别算法，并且在硬件上利用ＤｓＰ强大的数据处理 功能，使识别率高达９６％．获得良好的效果。
ｉｍｐｏｒｔａｎｔ
ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｉｔｓ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．
Ｋｅｙ
ｗｏｒｄｓ：ＨＭＭ；ｅｎｄｐｏｉｎｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ｝ａｄａｐｔｉｖｅ；ＤＳＰ
１引
言
２系统软件实现
２．１语音识别的基本原理 孤立词的识别系统的原理框图如图ｌ所示。识别 系统中，训练阶段训练者先将数字依次读一遍，并且将 其特征矢量序列作为模板存入模板库中。识别时，将 输入语音的特征矢量序列与模板库中的每一个模饭进 行相似度比较，相似度最高者作为识别结果输出。
ｍｘ ＰＺ［ｚ／ｋ］。
ＨＭＭ算法在系统中应用 （１）基于ＨＭＭ模型的语音端点检测方法在噪声
环境中的应用 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的方法将两者区分开 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。从而减少采集的数据量，删 除背景噪声，降低语音识别处理中的计算量和处理时 间，提高识别的准确性。为此把ＨＭＭ方法直接用于 语音信号的端点检测。具体做法是：在训练阶段，分别 得出背景噪声和语音的模型参数；在测试阶段，用ｖｉｔ－ ｅｒｂｉ解码方法在训练模型基础上对被测语音进行分 解，求出语音的哪些帧与背景噪声匹配．哪些帧与语音 匹配，从而得到端点的所在处。
ＩＥＥＥ
由上数测试结果发现。对于参加先期训练的３０ 人，识别率已经相当高，如果再把这３０００个样本加入 原来的６０００个样本进行多训练序列迭代形成新的训
ｓｐｅｅｃｈ
Ｔｍｓ［Ｊ］，１９８７，０９（１—４）：１６３～１６８．
基于DSP的连续数字语音识别系统的实现
作者： 作者单位： 任文霞， 吕文哲， 黄涛 河北科技大学信息科学与工程学院,石家庄,050054