欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:32025923
大小:1.64 MB
页数:78页
时间:2019-01-30
《【硕士论文】基于DSP的非特定人命令集汉语语音识别系统的设计和实现.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、上海交通大学硕士学位论文基于DSP的非特定人命令集汉语语音识别系统的设计和实现姓名:郁桦申请学位级别:硕士专业:电路与系统指导教师:朱杰2003.2.1上海交通大学硕士学位论文1)2)语音识别系统的设计和实现摘要语音识别技术已经发展了几十年近年来语音识别系统特别是小词汇量语音识别系统的市场应用前景一直被看好在小词汇量语音识别领域已经有许多成熟算法并且已经有了成功的应用实例随着DSP技术的快速发展芯片计算速度飞速上升实时的语音识别系统采用DSP来实现已经成为可能本文介绍的是一个基于DSP的硬件非特定人命令集语音识别系统的
2、设计与实现为了整个硬件系统的顺利实现首先我们对整个语音识别系统的各项关键技术在PC上做了仿真实现测试和优化然后在TI公司成熟的DSP评测板卡上实现了整个系统最后根据实际应用设计并实现了基于DSP的语音识别系统本文对算法研究和硬件实现中采用的技术做了详细分析和讨论1对经典的小词汇量语音识别系统的算法进行了充分讨论它们包括语音前端处理识别模板训练和识别算法并且在PC上分别实现了上述算法针对本文所期望实现系统的具体要求论文研究了算法的可行性并比较了其优劣1)本项目得到上海市科学技术委员会基础研究项目基金资助(01JC1403
3、3)2)本项目得到美国贝尔实验室上海分部的资助2针对经典算法测试结果显示出的不足论文对经典的识别II上海交通大学硕士学位论文算法做了修改改进主要有两点修改动态时间规整算法中的经典路径权重和在路径的起止点加入松驰实验证明优化之后的识别系统性能得到了明显的提高3在TI的TMS320VC5402DSK上实现了语音识别系统从软件层面上解决了动态实时处理和模板比较的主要难题为在硬件环境下建立语音识别系统创造了一个硬件平台4根据实际的应用需要设计与实现了一个基于DSP的语音识别系统完成了初步的性能测试关键词语音识别命令集实用动态时
4、间规整算法DSPTMS320VC5402III上海交通大学硕士学位论文DESIGNANDIMPLEMENTATIONOFADSPBASEDSPEAKERINDEPENDENTCOMMANDSSETMANDARINSPEECHRECOGNITIONSYSTEMABSTRACTSpeechrecognitiontechnologyhasbeendevelopedfordecades.Inrecentyears,thebroadmarketvisionsofspeechrecognitionsystem,especially
5、thesmallvocabularyspeechrecognitionsystem,havebeenwidelyaccepted.Therearesomeofsuccessfulalgorithmsinsmallvocabularyspeechrecognitionareaexistedalready,andmanyofthemhavebeenputintorealapplications.AlongwiththerapidadvancesinDSPdevelopment,thechipcomputingspeedha
6、sbeengreatlyincreased.RealtimespeechrecognitionsystemhasbeenabletobeimplementedbyDSP.Inthispaper,weintroduceyouthedesignandimplementationofaDSPbasedspeakerindependentcommandsetmandarinspeechrecognitionsystem.Tohavethesystemsmoothlyimplemented,wefirsthavealltheke
7、ypointalgorithmsofthesystembeensimulated,testedandoptimizedonPCplatform.AndthensuccessfullysetupthewholesystemonTIDSPevaluationboard.Finally,withreferencestorealapplicationsituation,wedesignandimplementedahardwarerecognitionsystem.IV上海交通大学硕士学位论文Thispaperanalyzes
8、anddiscussesthetechniquesusedinalgorithmsstudiesandhardwareimplementationindetail.1)Haveathoroughstudyanddiscussiononthetypicalsmallvocabularyspeechrecognitionalgorit
此文档下载收益归作者所有