基于SEP4020的多路语音处理算法的实现

摘要：随着数字信号处理和嵌入式系统的飞速发展，对于电话机的功能及通话质量的要求也越来越高。对于多路语音的处理是实现这些功能最为关键的技术。主要的工作是在分析多路语音处理算法的基础上，选择合适的混音和回声消除算法在SEP4020嵌入式处理器和DSP 平台上实现。

关键词：语音混合; 回声消除;SEP4020

0引言

电话会议是如今公司、企业中常用到的功能。在使用一部电话机实现多路语音的输入过程中，多路语音处理的技术显得极为关键。随着嵌入式处理器的处理能力不断加强，网络技术的不断进展，嵌入式多媒体通讯已经迅速普及，在多个终端同时通话时（如音频会议），如果接收到的数字语音信号不经特殊处理，就很难模拟出多个与会者在一个会议室进行对话的情形。这就要求终端有能力将收到的多路数字语音合成（混合）为一路输出，因此必须采取多路音频流混合方案。

1语音混合

目前，广泛应用的语音混合算法主要有两类：选大算法和线性叠加算法。自对齐权重法则是考虑参与混音的多路音频信号自身的特点,以它们自身的比例作为权重,从而决定它们在合成后的输出中所占的比重，如图1所示。

语音识别系统实验报告材料

语音识别系统实验报告专业班级：信息安全学号：姓名：

目录一、设计任务及要求 (1) 二、语音识别的简单介绍 2.1语者识别的概念 (2) 2.2特征参数的提取 (3) 2.3用矢量量化聚类法生成码本 (3) 2.4VQ的说话人识别 (4) 三、算法程序分析 3.1函数关系 (4) 3.2代码说明 (5) 3.2.1函数mfcc (5) 3.2.2函数disteu (5) 3.2.3函数vqlbg (6)

3.2.4函数test (6) 3.2.5函数testDB (7) 3.2.6 函数train (8) 3.2.7函数melfb (8) 四、演示分析 (9) 五、心得体会 (11) 附：GUI程序代码 (12) 一、设计任务及要求实现语音识别功能。二、语音识别的简单介绍

基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。语音识别系统结构框图如图1所示。图1 语音识别系统结构框图 2.1语者识别的概念语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等。因此，近几年来，说话人识别越来越多的受到人们的重视。与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性，容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中，

图像压缩方法综述

*　2006-06-09收到,2006-10-10改回 **安晓东,女,1967年生,北京理工大学博士研究生,研究方向:计算机应用。文章编号:1003-5850(2006)12-0024-03 图　像　压　缩　方　法　综　述 A Summarization of Image Compression Methodology 安晓东1,2　陈　静3 (1北京理工大学　北京　100081)　(2山西省人事考试中心　太原　030006)　(3中北大学　太原　030051)【摘　要】图像压缩是图像处理的重要组成部分,随着科学技术的不断进步,压缩方法也在不断涌现。论述了各个常用图像压缩方法的算法及应用情况,着重研究了预测编码和分形压缩方法。有机结合所介绍的压缩算法能解决很多图像处理问题,介绍的图像压缩方法也可供研究人员参考。【关键词】图像压缩,预测编码,分形压缩中图分类号:T P 391.41 文献标识码:A ABSTRACT Image co mpr ession is t he impor tant part of im age pr ocessing.Wit h the dev elo pm ent of science and technolog y,mor e and mo re compr essing m et hods have come for th .T his paper discusses many com mon imag e compr ession alg or ithms and it's a pplica-tio n,fo cuses o n the pr edictive enco ding and fr act al co mpressio n methods.It can so lv e lots of image pr o cessing pro blems by these methods,w hich may g iv e a hand to other resear cher s. KEYWORDS imag e co mpression ,pr edictiv e co ding ,fr actal compressio n 众所周知,在开发多媒体应用系统时,遇到的最大障碍是对多媒体信息巨大数据量所进行的采集、存储、处理和传输。其中,数据量最大的是数字视频数据。例如,1幅640*480中等分辨率的彩色图像,其数据量大约为0.92M B 。这么大的图像,传输速度以平均4k /s 估算,完整地传输这幅图需要230s,也就是接近4min 。假设是可视电话,或者数字广播电视,以每秒播放30帧计算,一张光盘里只能存放24s 的视频信息,更不用说在网络上传输的效果了。同时大数据量的图像信息也会给存储器的存储容量,通信干线信道的带宽,以及计算机的处理速度增加极大的压力。单纯靠增加存储器容量,提高信道带宽以及计算机的处理速度等方法来解决这个问题是不现实的。因此,图像压缩方法的研究非常有必要。 1　图像压缩方法研究现状图像压缩已研究了几十年,提出了诸如DPCM 、DCT 、VQ 等压缩方法,并已出台了基于DCT 等技术的国际压缩标准,如JPEG 、M PEG 、H.261等。人们逐渐发现了这些方法的许多缺点:比如高压缩比时图像出现严重的方块效应、人眼视觉系统的特性不易被引入到压缩算法中等等。目前,许多人正在致力于第二代图像编码技术的研究。第一代图像编码技术(以JPEG 为代表)是指以信息论和数字信号处理技术为理论基础,旨在去除图像数据中的线性相关性的一类编码技术。这类技术去除客观和视觉的冗余信息的能力已接近极限,其压缩比不高(20:1左右)。而第二代图像编码技术是指不局限于SH ANNON 信息论的框架,要求充分利用人的视觉生理心理特性和图像信源的各种特性,能获得高压缩比的一类编码技术。这其中以小波变换编码、分形编码和模型基编码最具有代表性,也很有可能成为新一代国际图像压缩标准的核心理论。 2　图像压缩编码标准国际标准化协会(ISO )、国际电子学委员会(IEC )、国际电信协会(IT U )等国际组织,于90年代领导制定了许多重要的多媒体数据压缩标准。如JPEG 、H .261、H .263、M PEG -1、MPEG -2、MPEG -4等等。这些标准已在数字电视、多媒体领域得到广泛应用[1] 。2.1　JPEG JPEG(Joint Pho to Graphic Ex perts Gro up)是联合图像专家组的英文缩写。JPEG 主要是针对静止图像的压缩编码标准,但是在电视图像序列的帧内压缩中也常采用JPEG,是一个适用范围广泛的通用标准。2.2　MPEG M PEG(M oving Pictures Ex pert Gr oup)是ISO 和IEC 两个国际组织的联合技术委员会领导下的运动图像专家组的英文缩写。针对不同的应用目的M PEG 专家组制定了M PEG 系列标准。主要包括M PEG -1,M PEG-2,MPEG-3,M PEG-4。 ?24?(总774) 图像压缩方法综述2006年

语音增强算法的研究与实现

语音增强算法的研究与实现目录目录 ..................................................................... ............................................................ I 河西学院本科生毕业论文(设计)诚信声明 ................................... 错误～未定义书签。I 河西学院本科生毕业论文(设计)任务书 ...................................... 错误～未定义书签。II 河西学院本科毕业论文(设计)开题报告 ..................................... 错误～未定义书签。IV 摘要 ..................................................................... .................................................................. I Abstract ........................................................... ....................................................................... I 1 引言 ..................................................................... .. (1) 2 语音增强算法概述 ..................................................................... (1)

语音识别技术文献综述

语音识别技术综述 The summarization of speech recognition 张永双苏州大学摘要本文回顾了语音识别技术的发展历史，综述了语音识别系统的结构、分类及基本方法，分析了语音识别技术面临的问题及发展方向。关键词：语音识别；特征；匹配 Abstact This article review the courses of speech recognition technology progress ,summarize the structure,classifications and basic methods of speech recognition system and analyze the direction and the issues which speech recognition technology development may confront with. Key words: speech recognition;character;matching 引言语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科，所涉及的领域有信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等，甚至还涉及到人的体态语言（如人民在说话时的表情手势等行为动作可帮助对方理解）。其应用领域也非常广，例如相对于键盘输入方法的语音输入系统、可用于工业控制的语音控制系统及服务领域的智能对话查询系统，在信息高度化的今天，语音识别技术及其应用已成为信息社会不可或缺的重要组成部分。 1.语音识别技术的发展历史语音识别技术的研究开始二十世纪50年代。1952年，AT&Tbell实验室的Davis等人成功研制出了世界上第一个能识别十个英文数字发音的实验系统：Audry系统。

语音识别方法及发展趋势分析

语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文学院：化工与环境学院学号：2120151177 姓名：杜妮

摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能程度也越来越高，作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献，分析最新声音识别的方法和应用。关键字：模式识别声音识别方法应用随着人工智能的迅速发展，语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令，并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。语音识别大致的流程包括：特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术，语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展，人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造，以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤，以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献，分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势，并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例，从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号，特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息，减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数，才能对这些参数进行高效的语音通信，语音合成，和语音识别等处理，并且语音合成的好坏，语音识别率的高低，也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前，针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟，已经能够满足通常应用的要求，并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是

基于DTW算法的语音识别系统实现

基于DTW算法的语音识别系统实现作者：吴晓平，崔光照，路康作者单位：郑州轻工业学院信息与控制工程系,河南省,郑州市,450002 刊名：电子工程师英文刊名：ELECTRONIC ENGINEER 年，卷(期)：2004,30(7) 被引用次数：13次参考文献(5条) 1.祝晓阳;卢中宁;崔光照数字信号处理芯片TMS320VC5402的语音接口设计[期刊论文]-郑州轻工业学院学报(自然科学版) 2002(02) 2.陈志鑫;郭华伟基于TMS320C54xDSP的实时语音识别系统[期刊论文]-半导体技术 2001(04) 3.张勇C/C++语言硬件程序设计 2003 4.楼顺天基于MATLAB的系统分析与设计 2000 5.赵力语音信号处理 2003 引证文献(13条) 1.石太佳.王晓君基于LPMCC的语音识别系统实现[期刊论文]-电声技术 2010(1) 2.舒鹏飞.颜卫.徐魁基于ADSP的语音识别系统[期刊论文]-科协论坛（下半月） 2009(7) 3.吕涛.刘百芬.燕贤青一种基于定点DSP的语音识别算法实现[期刊论文]-华东交通大学学报 2008(6) 4.张钢.朱铮涛.何淑贤应用DTW的语音(声纹)鉴别技术研究[期刊论文]-中国测试技术 2007(2) 5.白志强.唐永哲基于动态时间规整的飞控系统故障诊断[期刊论文]-计算机仿真 2007(1) 6.王佑民.江城.吴丰博用FPGA实现基于内容的音频检索系统[期刊论文]-中国制造业信息化 2007(17) 7.何燕玲.马建国声控机器人的特定人孤立词汉语识别系统设计[期刊论文]-西南科技大学学报（自然科学版）2006(1) 8.杨占军.杨英杰.王强基于DSP的语音识别系统的设计与实现[期刊论文]-东北电力大学学报（自然科学版）2006(2) 9.王振浩.杜凌艳.李国庆.高树永动态时间规整算法诊断高压断路器故障[期刊论文]-高电压技术 2006(10) 10.高丙朋基于DSP的小词汇量语音识别系统[学位论文]硕士 2006 11.贺翠英说话人识别研究及DSP实现[学位论文]硕士 2006 12.白志强飞行控制系统故障检测研究与仿真软件开发[学位论文]硕士 2006 13.田强基于Sphinx汉语语音评价系统探讨[学位论文]硕士 2005 本文链接：https://www.360docs.net/doc/9e4496193.html,/Periodical_dzgcs200407007.aspx

基于麦克风阵列的语音增强算法概述

- 29 - 基于麦克风阵列的语音增强算法概述丁猛（海军医学研究所，上海 200433）【摘要】麦克风阵列语音增强技术是将阵列信号处理与语音信号处理相结合，利用语音信号的空间相位信息对语音信号进行增强的一种技术。文章介绍了各种基于麦克风阵列的语音增强基本算法，概述了各算法的基本原理，并总结了各算法的特点及其所适用的声学环境特性。【关键词】麦克风阵列；阵列信号处理；语音增强【中图分类号】TN911.7 【文献标识码】A 【文章编号】1008-1151(2011)03-0029-02 （一）引言在日常生活和工作中，语音通信是人与人之间互相传递信息沟通不可缺少的方式。近年来，虽然数据通信得到了迅速发展，但是语音通信仍然是现阶段的主流，并在通信行业中占主导地位。在语音通信中，语音信号不可避免地会受到来自周围环境和传输媒介的外部噪声、通信设备的内部噪声及其他讲话者的干扰。这些干扰共同作用，最终使听者获得的语音不是纯净的原始语音，而是被噪声污染过的带噪声语音，严重影响了双方之间的交流。应用阵列信号处理技术的麦克风阵列能够充分利用语音信号的空时信息，具有灵活的波束控制、较高的空间分辨率、高的信号增益与较强的抗干扰能力等特点，逐渐成为强噪声环境中语音增强的研究热点。美国、德国、法国、意大利、日本、香港等国家和地区许多科学家都在开展这方面的研究工作，并且已经应用到一些实际的麦克风阵列系统中，这些应用包括视频会议、语音识别、车载声控系统、大型场所的记录会议和助听装置等。文章将介绍各种麦克风阵列语音增强算法的基本原理，并总结各个算法的特点及存在的局限性。（二）常见麦克风阵列语音增强方法 1.基于固定波束形成的麦克风阵列语音增强固定波束形成技术是最简单最成熟的一种波束形成技术。1985年美国学者Flanagan 提出采用延时-相加（Delay-and-Sum）波束形成方法进行麦克风阵列语音增强，该方法通过对各路麦克风接收到的信号添加合适的延时补偿，使得各路输出信号在某一方向上保持同步，并在该方向的入射信号获得最大增益。此方法易于实现，但要想获取较高的噪声抑制能力则需要增加麦克风数目，然而对非相干噪声没有抑制能力，环境适应性差，因此实际中很少单独使用。后来出现的微分麦克风阵列（Differential Microphone Arrays）、超方向麦克风阵列（Superairective Microphone Arrays ）和固定频率波束形成（Frequency-Invariant Beamformers）技术也属于固定波束形成。 2.基于自适应波束形成器的麦克风阵列语音增强自适应波束形成是现在广泛使用的一类麦克风阵列语音增强方法。最早出现的自适应波束形成算法是1972年由Frost 提出的线性约束最小方差（Linearly Constrained Minimum Variance,LCMV）自适应波束形成器。其基本思想是在某方向有用信号的增益一定的前提下，使阵列输出信号的功率最小。在线性约束最小方差自适应波束形成器的基础上，1982年Griffiths 和Jim 提出了广义旁瓣消除器（Generalized Sidelobe Canceller, GSC），成为了许多算法的基本框架（图1）。图1 广义旁瓣消除器的基本结构广义旁瓣消除器是麦克风阵列语音增强应用最广泛的技术，即带噪声的语音信号同时通过自适应通道和非自适应通道，自适应通道中的阻塞矩阵将有用信号滤除后产生仅包含多通道噪声参考信号，自适应滤波器根据这个参考信号得到噪声估计，最后由这个被估计的噪声抵消非自适应通道中的噪声分量，从而得到有用的纯净语音信号。如果噪声源的数目比麦克风数目少，自适应波束法能得到很好的性能。但是随着干扰数目的增加和混响的增强，自适应滤波器的降噪性能会逐渐降低。 3.基于后置滤波的麦克风阵列语音增强 1988年Zelinski 将维纳滤波器应用在麦克风阵列延时—相加波束形成的输出端，进一步提高了语音信号的降噪效果，提出了基于后置滤波的麦克风阵列语音增强方法（图2）。基于后置滤波的方法在对非相干噪声抑制方面，不仅具有良好的效果，还能够在一定程度上适应时变的声学环境。它的基本原理是：假设各麦克风接收到的目标信号相同，接收到的噪声信号独立同分布，信号和噪声不相关，根据噪声特性，【收稿日期】2010-12-30 【作者简介】丁猛（1983－），男，海军医学研究所研究实习员。

基本语音增强方法

基本语音增强方法概述摘要：语音增强是当今语音处理的一个非常重要的领域，本文主要介绍当今比较普遍的几种基于人耳掩蔽阈值的语音增强方法：谱减法，维纳滤波法，子空间方法等，并对它们的优缺点作简要论述。关键词：语音增强、人耳掩蔽、谱减法、维纳滤波、子空间现今时代的主流步伐将我们带向自动化方向，语音识别在这一背景下显得尤为重要。目前已经开发出好几款语音识别软件，但是如何较为精确地实现人耳的掩蔽效应下的语音增强，仍是大家着重解决的问题。它的首要目标就是在接收端尽可能从带噪语音信号中提取纯净的语音信号，改善其质量。目前已经出现了谱减法等一系列较为普遍的方法。本文将对这几种方法进行简要介绍。一、语音的特性语音信号是一种非平稳、时变的随机过程,其产生过程与发声器官的运动紧密相关。而发声器官的状态变化速度比声音振动的速度要缓慢得多,因此语音信号可以认为是短时平稳的。在一段短时间内其特性基本保持不变即相对稳定,从而可以应用平稳随机过程的分析方法来处理语音信号,并可以在语音增强中利用短时频谱的平稳特性。人耳在嘈杂的环境中，仍然能够清晰地听到自己想听的内容，一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值，或者说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。在进行机器语音识别的时候，由于干扰信号和目标信号的强度差别不大，导致机器无法识别。这时语音增强就显得特别重要了。二、时域方法此类方法主要依赖于语音生成模型(例如AR模型)的使用，需要提取模型参数(如基音周期、LPC系数等)，经常使用迭代方法。这种方法的最大缺点就是如果实际噪声或语音与模型有较大的差别，或者由于某些原因使得提取语音参数较困难，则这方法较容易失败。这类方法常用到一些滤波器，如梳状滤波器、维纳滤波器、卡尔曼滤波器等。（1）经典的维纳滤波法是根据Winer-Hopf 积分方程求出纯语音和混合音

语音压缩编码的发展和应用

语音压缩编码的发展和应用摘要：为了满足数字通信及其它商业应用的需求，语音压缩编码技术得到了迅速发展。介绍了目前语音压缩编码技术的研究进展，主要包括连续可变斜率增量调制(CVSD)、小波分析、多脉冲激励线性预测编码、散布脉冲码激励线性预测(DP-CELP)、多重脉冲散布非均匀代数码本激励线性预测(MPD-USACELP)、波形内插(WI)、线谱对(频率)(LSP)的量化。对以上算法进行了分析比较，总结了它们的特点和适用范围，并介绍了其中一些算法在DSP上的实时实现。关键词：语音压缩编码：线性预测(LP)；波形内插；DSP；语音编码 ;波形编码 ;参数编码 ;混合编码 ;编码标准 Abstract： In order to satisfy demands of the digital communication and other commercial apphcations， the speech compression technology has been developed rapidly． The present research progress in speech compression techn ology is introduced in this paper including CVSD，wavelet an alysis an d its application to speech coding， MPLPC， DP—CELP， MPD-USACELP，、Ⅳ1 an d quan tification of LSF．Th ese algorithms are an alyzed an d compared．Th eir characteristics an d applicable scopes are summarized． Some algorithms apphed to DSP are also introduced． Key words：Speech compression coding；LP；waveform interpolation；DSP；voice coding；waveform coding；parametric coding；hybrid coding；Coding Standard 前言：近30 年来, 通信技术一直在发生着深刻的变化, 编码技术日臻完善,高质量、低速率的语音编码算法纷纷出现, 各国相继成立了一些国际通信标准化组织, 及时地制定专门的通信编码标准, 语音编码技术的发展也体现在这些不断制定的标准中。由于实现方式的不同, 语音压缩编码技术种类很多, 一直向着高质低速方向发展, 并出现了不少令人振奋的成果。随着信息技术的发展, 信道资源显得更加宝贵, 为了在有限的信道内进行更多的信息传输, 必须对语音信号进行压缩。语音信号能够压缩的基本依据是语音信号中存在的冗余和人类的听觉感知机理。语音信号存在多种多样的冗余, 可分别从时间域和频率域描述。从时间域分析: 幅度的非均匀分布, 即语音中的小幅度样本出现的概率高, 信息主要集中在低功率上;采样数据间的相关, 相邻的语音信号间有很强的相关性, 研究表明, 当采样率为8 kHz 时, 相邻样值之间的相关系数大于0.85, 如果采样率提高, 相关性将更强; 周期间的相关, 浊音语音段具有准周期性, 反映在波形上出现图形的重复, 即信息冗余; 语音间隙, 实际语音通信中, 存在通话间隙, 通话分析表明, 全双工话路的典型效率约为通话时间的40%, 即静止系数为0.6;长时自相关, 除了本间、同期间的相关外, 在较长的时间间隔上, 语音信号也存在相关, 统计表明, 8 kHz 采样时的平均相关系数高达0.9。从频率域分析: 非均匀的长时功率谱密度, 从相当长的时间内统计平均, 语音信号的功率谱呈现强烈的非平坦性, 这说明语音信号对给定的

语音识别字符分割算法_原创.

5.设计方法 5.1概述 5.2硬件系统的设计语音信号预处理（1）预加重预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱，以便于频谱分析或声道参数分析。在计算机里用具有6dB/频程升高频特性的预加重数字滤波器来实现，一般是一阶的FIR数字滤波器: 为预加重系数，值接近于l，在0.9和1之间，典型值为0.94。预加重的DSPBuilder实现：为了便于实现，将上式中的一阶FIR预加重滤波器用差分方程表示为: 其中，为原始语音信号序列，N为语音长度，上面的公式显示其在时域上的特性。又因为0.94接近于15/16，所以将上面的式子变为除以16可以用右移4位来实现，这样就将除法运算化简为移位运算，降低了计算复杂度。在后面的模块设计中，也乘以或者除以一些这样的数，这些数为2的幂次，都可以用移位来实现。预加重的硬件实现框图如下: 预加重实现框图 DSP Builder中的图形建模为：

预加重滤波器的DSPBuilder结构图（2）分帧语音信号是一种典型的非平稳信号，其特性随时间变化，其在很短的时间内是平稳的，大概为1小20ms，其频谱特性和物理特征可近似的看做不变，这样就可以采用平稳过程的分析处理方法来处理。分帧的DSP Builder实现：语音信号在10到20ms之间短时平稳(这样可以保证每帧内包含1一7个基音周期)，也就是说选取的帧长必须介于10到20ms之间，此外，在MFCC特征提取时要进行FFT变换，FFT点数一般为2的幂次，所以本文中选择一帧长度为16ms，帧移为1/2帧长，这样一帧就包含了16KHz*16ms=256个点，既满足短时平稳，又满足FFT变换的要求。由于采集的语音是静态的，语音长度已知，很容易计算出语音的帧数，但是在硬件上或实时系统中，语音长度是无法估计的，而且还要考虑存储空间的大小和处理速度，采用软件实现时的静态分帧方法是行不通的，可以利用硬件本身的特点进行实时的动态分帧。为了使帧与帧之间平滑过渡，保持连续语音流的自相关性和过渡性，采用交叠分帧的算法。帧移取1/2帧长，即128个数据点当作一个数据块。FIFO1大小为一帧语音长度，分成两个数据块，预加重后的数据写入这个FIFO。为了实现帧移交叠，在FIFO1读数据时，同时再用FIFO2保存起来，当FIFO的一块数据读完以后，紧接着从FIF22读出这一块的副本。写入的一块数据，相当于被重复读出2次，所以FIFO1的读时钟频率设计为写时钟频率的2倍，而FIFOZ的读写时钟频率和FIFO1的读时钟频率相同。分帧以后的数据在图中按时间标号为1、2、2、3.··…，1、2为第一帧，2、3为第二帧，以此类推。

压缩感知理论综述(原创)

压缩感知理论综述摘要：信号采样是模拟的物理世界通向数字的信息世界之必备手段。多年来，指导信号采样的理论基础一直是著名的Nyquist采样定理，但其产生的大量数据造成了存储空间的浪费。压缩感知（Compressed Sensing）提出一种新的采样理论，它能够以远低于Nyquist采样速率采样信号。本文详述了压缩感知的基本理论，着重介绍了信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展，并介绍了压缩感知的应用及仿真，举例说明基于压缩感知理论的编解码理论在一维信号、二维图像处理上的应用。一、引言 Nyquist采样定理指出，采样速率达到信号带宽的两倍以上时，才能由采样信号精确重建原始信号。可见，带宽是Nyquist采样定理对采样的本质要求。然而随着人们对信息需求量的增加，携带信息的信号带宽越来越宽，以此为基础的信号处理框架要求的采样速率和处理速度也越来越高。解决这些压力常见的方案是信号压缩。但是，信号压缩实际上是一种资源浪费，因为大量的不重要的或者只是冗余信息在压缩过程中被丢弃。从这个意义而言，我们得到以下结论：带宽不能本质地表达信号的信息，基于信号带宽的Nyquist 采样机制是冗余的或者说是非信息的。于是很自然地引出一个问题：能否利用其它变换空间描述信号，建立新的信号描述和处理的理论框架，使得在保证信息不损失的情况下，用远低于Nyquist采样定理要求的速率采样信号，同时又可以完全恢复信号。与信号带宽相比，稀疏性能够直观地而且相对本质地表达信号的信息。事实上，稀疏性在现代信号处理领域起着至关重要的作用。近年来基于信号稀疏性提出一种称为压缩感知或压缩采样的新兴采样理论，成功实现了信号的同时采样与压缩。简单地说，压缩感知理论指出：只要信号是可压缩的或在某个变换域是稀疏的，那么就可以用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得高维信号投影到一个低维空间上，然后通过求解一个优化问题就可以从这些少量的投影中以高概率重构出原信号，可以证明这样的投影包含了重构信号的足够信息。在该理论框架下，采样速率不再取决于信号的带宽，而在很大程度上取决于两个基本准则：稀疏性和非相干性，或者稀疏性和等距约束性。事实上，压缩感知理论的某些抽象结论源于Kashin创立的范函分析和逼近论，最近由Candes，Romberg,Tao和Donoho等人构造了具体的算法并且通过研究表明了这一理论的巨大应用前景。目前国内已经有科研单位的学者对其展开研究。如西安电子科技大学课题组基于该理论提出采用超低速率采样检测超宽带回波信号。显然，在压缩感知理论中，图像/信号的采样和压缩同时以低速率进行，使传感器的采样和计算成本大大降低，而信号的恢复过程是一个优化计算的过程．因此，该理论指出了将模拟信号直接采样压缩为数字形式的有效途径。从理论上讲任何信号都具有可压缩性，只要能找到其相应的稀疏表示空间，就可以有效地进行压缩采样。当前，压缩感知理论主要涉及三个核心问题： (1) 具有稀疏表示能力的过完备字典设计； (2) 满足非相干性或等距约束性准则的测量矩阵设计； (3) 快速鲁棒的信号重建算法设计。压缩感知理论必将给信号采样方法带来一次新的革命。这一理论的引人之处还在于它对应用科学的许多领域具有重要的影响，如统计学、信息论、编码等。目前，学者们已经在模拟-信息采样、合成孔径雷达成像、遥感成像、核磁共振成像、深空探测成像、无线传感器网络、信源编码、人脸识别、语音识别、探地雷达成像等诸多领域对压缩感知展开了广泛的应用研究。Rice大学已经成功设计出了一种基于压缩感知的新型单像素相机，在实践中为取代传统相机迈出了实质性的一步。本文围绕稀疏字典设计、测量矩阵设计、重建算法设计三个核心问题，综述了压缩感知理论以及与之相关的信号稀疏变换、观测矩阵设计、重构算法等一系列最新理论成果和应用研究，描述了国内外的研究进展。本文结构安排如下：第2 部分阐述了压缩感知的理论框架；第3 部分系统介绍了压缩感知的三个核心问题，即信号的稀疏表示、信号的观测矩阵、信号重构算法；第4 部分指出压缩感知有待解决的若干关键问题；第5 部分介绍了压缩感知的应用及仿真；第6部分对全文作了总结。

讯飞麦克风阵列声学测试方法

讯飞麦克风阵列声学测试方法 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

讯飞麦克风阵列声学测试方法测试准备环境：混响环境（模拟家庭客厅环境）器材：两个高保真音箱：1个用于播放语音，1个用于播放噪声；音响支架2个：1个用于放置语音播放设备，1个用于放置噪音播放设备；笔记本电脑2个：1个用于播放语音信号和噪声信号，1个用于抓取日志或录音；分贝仪1个：用于噪声、语音信号强度测试，计算信噪比等；卷尺1个：用于测试与设备的距离；语料：唤醒语料：用于测试唤醒率；命令词语料：用于语音识别，测试识别率；本机功放播放音频：回声消除测试使用；家庭环境噪声音频：可播放中央台新闻节目，约30分钟；硬件：

讯飞demo板1个裸板1个整机1个软件： IPTV主板软件：可抓日志，准备至少两个串口线。可录音，可录15分钟以上。准备两个U盘。可手动打开/关闭唤醒模式。可手动设置波束。核心板固件：准备烧录工具。唤醒词：跟唤醒词音频一致。测试环境搭建麦克风阵列测试示意图如下：

在安静环境下，放置阵列位于待测区域中间位置，唤醒源位于距阵列1m 处，噪声源位于距阵列处，唤醒源和阵列在一条直线上。通过高保真音箱播放语料，通过分贝仪在阵列处测试信噪比，要求噪声源、唤醒源在阵列处的响度均为55dB 。安静环境下和噪声环境下分别测试唤醒率和识别率。调整唤醒源的位置，距阵列的距离分别为3m 和5m 。要求唤醒源在阵列处的响度仍为55dB 。安静环境下和噪声环境下分别进行唤醒率和识别率测试。测试说明：测试环境因素影响非常大，唤醒源的位置角度调一调，响度校正时测试值的波动也很大。每次测试都要有对比物，只有同一时间同一环境对比测试的结果才有意义。一、声学效果测试 1 分别对音箱6麦克整机与音箱裸麦、音箱裸麦与评估板裸麦进行唤醒、声源定位测试测试步骤：唤醒源待测区域麦克风阵

语音识别综述

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期）学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：计算机应用技术课程名称：自然语言处理技术论文题目：语音识别综述授课教师（职称）：研究生姓名：年级：学号：成绩：评阅日期：山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

语音识别综述摘要随着大数据、云时代的到来，我们正朝着智能化和自动化的信息社会迈进，作为人机交互的关键技术，语音识别在五十多年来不仅在学术领域有了很大的发展，在实际生活中也得到了越来越多的应用。本文主要介绍了语音识别技术的发展历程，国内外研究现状，具体阐述语音识别的概念，基本原理、方法，以及目前使用的关键技术HMM、神经网络等，具体实际应用，以及当前面临的困境与未来的研究趋势。关键词语音识别；隐马尔科夫模型；神经网络；中文信息处理 1.引言语言是人类相互交流最常用、有效的和方便的通信方式，自从计算机诞生以来，让计算机能听懂人类的语言一直是我们的梦想，随着大数据、云时代的到来，信息社会正朝着智能化和自动化推进，我们越来越迫切希望能够摆脱键盘等硬件的束缚，取而代之的是更加易用的、自然的、人性化的语音输入。语音识别是以语音为研究对象，通过对语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。 2.语音识别技术的发展历史及现状 2.1语音识别发展历史语音识别的研究工作起源与上世纪50年代，当时AT&T Bell实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统——Audry系统。1959年，J.W.Rorgie和C.D.Forgie采用数字计算机识别英文元音及孤立字，开始了计算机语音识别的研究工作。 60年代，计算机应用推动了语音识别的发展。这时期的重要成果是提出了动态规划（DP）和线性预测分析技术（LP），其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题，对后来语音识别的发展产生了深远的影响。 70年代，LP技术得到了进一步的发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是矢量量化（VQ）和隐马尔科夫（HMM）理论的提出，并且实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。 80年代，实验室语音识别研究产生了巨大的突破，一方面各种连接词语音识别算法被开发，比如多级动态规划语音识别算法；另一方面语音识别算法从模板匹配技术转向基于统计模型技术，研究从微观转向宏观，从统计的角度来建立最佳的语音识别系统。隐马尔科夫模型（HMM）就是其典型代表，能够很好的描述语音信号的时变性和平稳性，使大词汇量连

基于DTW算法的语音识别原理与实现

广州大学机械与电气工程学院数字语音信号处理基于DTW算法的语音识别原理与实现院系: 机电学院电子与通信工程姓名: 张翔学号: 2111307030 指导老师: 王杰完成日期: 2014-06-11

基于DTW算法的语音识别原理与实现 [摘要]以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最后给出了在Matlab下的编程方法和实验结果，结果显示该算法可以很好的显示特定人所报出的电话号码。 [关键字]语音识别；端点检测；MFCC系数；DTW算法 Principle and Realization of Speech Recognition Based on DTW Algorithm Abstract With an example of the realization of a 0~9 identifiable speech recognition system, the paper described the basic principles and key technologies of isolated word speech recognition based on DTW algorithm, including method of endpoint detection, calculation of characteristic parameters, and implementation of DTW algorithm. Programming method under Matlab and experimental results are given at the end of the paper.，and the results show that the algorithm can well display the phone number of the person reported. Keyword speech recognition; endpoint detection; MFCC parameter; DTW algorithm 一、引言自计算机诞生以来，通过语音与计算机交互一直是人类的梦想，随着计算机软硬件和信息技术的飞速发展，人们对语音识别功能的需求也更加明显和迫切。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术，属于多维模式识别和智能计算机接口的范畴。传统的键盘、鼠标等输入设备的存在大大妨碍了系统的小型化，而成熟的语音识别技术可以辅助甚至取代这些设备。在PDA、智能手机、智能家电、工业现场、智能机器人等方面语音识别技术都有着广阔的前景。语音识别技术起源于20世纪50年代，以贝尔实验室的Audry系统为标志。先后取得了线性预测分析(LP)、动态时间归整(DTW)、矢量量化(VQ)、隐马尔可夫模型(HMM)等一系列关键技术的突破和以IBM的ViaVoice、Microsoft的V oiceExpress为代表的一批显著成果。国内的语音识别起步较晚，1987年开始执行国家863计划后语音识别技术才得到广泛关注。具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室，中科院声学所等。其中中科院自动化所研制的非特定人连续语音听写系统和汉语语音人机对话系统，其准确率和系统响应率均可达90%以上。常见的语音识别方法有动态时间归整技术(DTW)、矢量量化技术(VQ)、隐马尔可夫模型(HMM)、基于段长分布的非齐次隐马尔可夫模型(DDBHMM)和人工神经元网络(ANN)。

语音识别技术论文

摘要：语音识别技术是一门涉及面很广的交叉学科。随着新理论的提出和应用，语音识别技术取得了很大的进步,许多产品已经得以实际的应用，但在其进一步的发展进程中，还有许多棘手的问题有待解决。关键词：语音识别；动态时间规整算法；人工神经元网络 1 背景介绍语言是人类特有的功能,是人们思维最重要的寄托体，是人类交流最主要的途径。语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。语言和语音与人类社会科学文化发展紧密相连。语音识别技术是让机器接收，识别和理解语音信号，并将其转换成相应的数字信号的技术。它是一门交叉学科，涉及到语音语言学、数理统计、计算机、信号处理等一系列学科。 2 发展历史 1952年贝尔实验室的Davis等人研制成功了能识别十个英文数字发音的Audry系统，标志着语音识别技术研究工作开始。20世纪60年代计提出了动态规划(Dynamic programming)和线性预测分析技术（Liner Predictive）等重要成果。20世纪70年代，语音识别领域取得了突破。实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。20世纪80年代语音识别研究进一步走向深入, 基于特定人孤立语音技术的系统研制成功, 隐马尔可夫模型和人工神经元网络(Artificial Neural Network)在语音识别中的成功应用。进入20世纪90年代后语音识别系统开始从实验室走向实用。我国对语音识别的研究开始于20世纪80年代，近年来发展迅速，并取得了一系列的成果。 3 具体应用随着计算机技术、模式识别等技术的发展，适应不同场合的语音识别系统相继被开发出来，语音识别及处理技术已经越来越突现出其强大的技术优势。近三十年来，语音识别在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等领域的应用越来越广泛。在许多政府部门、商业机构，语音识别技术的应用，可免除大量操作人员的重复劳动，既经济又方便。如：语音邮件、IP电话和IP传真、电子商务、自动语音应答系统、自动语音信箱、基于IP的语音、数据、视频的CTI系统、综合语音、数据服务系统、自然语音识别系统、专家咨询信息服务系统、寻呼服务、故障服务、秘书服务、多媒体综合信息服务、专业特别服务号(168自动信息服务系统，112、114、119等信息查询系统)等。许多特定环境下，如工业控制方面，在一些工作环境恶劣、对人身有伤害的地方(如地下、深水及辐射、高温等)或手工难以操作的地方，均可通过语音发出相应的控制命令，让设备完成各种工作。