语音识别算法分析与其在DSP上的实现

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1、浙江工业大学硕士学位论文语音识别算法研究及其在DSP上的实现摘要随着计算机越来越向便携化方向发展，计算环境的曰趋复杂化，方便快捷的人机交互产品己经越来越受到人们的青睐与需求。如何将信息以最自然、方便、有效的方式送入计算机进行处理、传输，己成为人们亟待解决的问题，同时设备的小型化也要求省略键盘以节省体积。语音识别是解决这些问题的一条有效途径。本文就是在这种情况下对非特定人孤立词语音识别系统做了一些研究和探讨，主要工作及贡献包括：1)对非特定人孤立词语音识别系统的基本理论进行介绍并且分析了系统的基本工作过程。分析研究了系统所需的算法，其中包括语音增强去噪算法、语音端点检测算法、语音训练算法和语音

2、识别算法，深入研究分析了动态时间规划(DynamicTimeWarping，DTW)算法和隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModels，HMM)算法的摹本原理和推导过程并且给出了对应的Matlab仿真，比较了两种算法的优劣势并沦证了HMM算法适合本文系统。2)针对传统以短时能量和过零率为参数的双门限端点检测算法中存在的不足，提出了以自相关函数代替过零率参数的双门限端点检测算法并给出了详细的算法流程图，用Matlab进行仿真，实验结果表明此算法在抗噪方面性能更加良好。3)研究了音频TVLAic23b芯片、DSP片内外设多通道缓存串口等工作原理和配置方法，并且完成了基于德州仪器司的TMS

3、320C5509ADSP开发板系统硬件架构的设计。4)针对孤立词识别的特点，设计了系统的软件，给出了语音识别各部分的软件流程图，建立了一个基于非特定人孤立词的普通命令词的语音库，并实现了命令词的训练和识别系统的设计。在搭建的平台上进行大量的实验，实验结果证明了本文所提的系统设计方法的可行性和有效性。关键词：语音识别，非特定人，孤立词，隐马尔可夫模型，DSP浙江工业人学硕士学位论文RESEARCHONSPEECHRECoGNITIONALGORITHMSANDITSIMPLEMENTATIONONDSPABSTRACTWiththeadvancementoftheportablecompute

4、rsandthecomputingenvironmentsbe。comingmorecomplex，quick—easyhuman—computerinteractionproductshasbecomemoreandmorepeople’Sfavoranddemand．Howtogettheinformationinthemostnatural，conve—nientandefficientwaytOinteractwithcomputersforprocessingandtransmission，hasbecomeaproblemurgentlytObesolved，whileitisd

5、esiredtohaveportablecomputingdeviceswithoutakeyboard．SpeechrecognitionisaneffectivewaytOaddresstheseissues．Thisthesisdealswithspeaker-independentisolated-wordspeechrecognitionandthemaincontributionsaresummarizedasfollows：1)Weintroducethebasictheoryofspeaker-independentisolated—wordspeechrecogni—tio

6、nandanalyzethebasicworkprocesses．Researchonalgorithms，includingspeechenhance—mentnoisereductionalgorithm，voiceactivitydetectionalgorithmandrecognitionalgorithmsisgiven．In—depthstudyandanalysisoftherationaleandderivationofDynamicTimeWarp。ing(DTW)andHiddenMarkovModels(HMM)algorithmsarecarriedout，ands

7、imulationsareperformedtocomparetheadvantagesanddisadvantagesofthetwoalgorithms，whichdemon—stratetheHMMalgorithmismoresuitableforthesysteminthisproject．2)Inconnectionwiththeinadequateofthetraditionaldouble—t