基于嵌入式Linux语音识别系统的设计
３ ． １ 语 音 识 别 电路 设 计
为 了使 系统 能够 识 别 操 作 人 员发 出 的 语音 指 令 ， 设 计 中 采 用 了由 Ｉ Ｃ Ｒ ｏ ｕ ｔ ｅ 公 司设 计生产 的非特 定人语 音识 别 芯』
图 １ 语 音识 别原 理框 图
Ｌ Ｄ３ ３ ２ ０ ， 它 集 成 了语 音 识别 处 理 电 路 和 一 外部 电路， 包 括 Ａ Ｄ、 ＤＡ转 换 器 、 麦 克 风 接 口、 声音 输 出接 口等 ｌ ， 不 需 要 外接 任 何 的辅 助 芯 片 如 Ｆ ｌ ａ ｓ ｈ 、 Ｒ Ａ Ｍ 。在 丰 控 制 器 的 控 制 卜， 叮 以 识 别 出 预 先 添 加 到 识 别 列 表 中 的 内 容 。 设 计 巾 参 考 了
达到较高的识别率。
在实际应用 中， 现 代 技 术 开 发 嵌 入 式 语 音 识 别 有 两 种 实
现方式 ： 调入嵌入式语音 开发包和 外扩语音识别芯片 。本 文
的 语 音 识 别 系 统 方 案 是 以嵌 入 式 处 理 器 ￥ ３ Ｃ ２ ４ ４ ０ 为核心， 外 扩非特 定人 语音识 别芯片 Ｌ Ｄ ３ ３ ２ ０ ， 并 将 超 声 波 测 距 模 块 和
Ｉ Ｃ Ｒ ｏ ｍｅ 发布 的Ｌ Ｄ ３ ３ ２ ０ 数据手册 ， 图中 Ｌ Ｄ３ ３ ２ ０ 的Ｐ ０ 、 Ｐ １ 、 Ｐ ２ 引脚通 过 Ｓ Ｐ Ｉ 接 口与嵌 入式 处 理器 相 接 ， 控 制 信 号 ＷＲ Ｂ 、
Ｃ Ｓ Ｂ、 Ｒ Ｓ Ｔ Ｂ以 及 中 断 返 回信 号 引 脚 Ｉ Ｎ Ｔ Ｂ与 处 理 器 ￥ ３ Ｃ ２ ４ ４ ０ 直接相连 ， 如 图３ 所 示。
语音 识别 技术 可分 为 ： 特 定人 识别 和非 特定 人识 别两练 ，
识 别 对 象 为专 门 的人 ； 非 特 定 人 识 别 是 指 识 别 对 象 为 大 多 数 用户 ， 一般 要采 集 多 个 人 的语 音 进 行 录 音 、 训练和学 习， 从 而
—
＿ 二 ＝ 土 ＝ ＝ ＝ 二 ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ 二 ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ： ： ： ＝ 二 ＝ ＝ ＿ 一
ｌ ２ ０ １ ４ 年第 ３ 期
Ｉ 学术探讨 系统设计
基于嵌入式 Ｌ ｉ ｎ ｕ ｘ 语音识别系统 的设计
钟 豪 张 常 年 徐 成 波
１ ０ ０ １ ４ ４ ） （ 北方工业 大学信息工程学院 ，北京
功能。采用嵌入式语音识别技术 使得设备具有功耗低 、 使用 简便 、 灵活等优 点， 摆脱 了复 杂按键和 按钮的 困扰 ， 在 服务机
器人 、 智 能 家 居 及 消 费 电 子 等 领 域 发 挥着 重 要 作用 。
３ ．硬件 电路设计方案
硬件 电路ｔ要包 括语音 识别部 分、 主控部分 、 超 卢 波 测 距部分和舵 机控制部分 ， 如 图２ 所 示。处理器 为一 三 公 司 的 ￥ ３ Ｃ ２ ４ ４ ０ ， 系 统 主频 最 高 可 达 ５ ３ ３ ＭＨｚ ， 支持 Ｓ Ｐ Ｉ 、 Ｉ ２ Ｃ、 ＵＡ Ｒ Ｔ
等接 口， 能够满足控制系统 的需求 。主控芯片 ￥ ３ Ｃ ２ ４ ４ ０ 通过
Ｓ Ｐ Ｉ 总 线 完 成 对 语 音 识 别 模 块 的 读 写操 作 ， 超 声 波 测 距 部 分 和 舵 机 控 制 部 分 由处 理器 的 ＧＰ Ｉ Ｏ进 行 统 一 控 制。
而建立训 练语音 的参考模 型库 。而 识别阶段 是将输入 语音 的特 征矢 量参数和 参考模 型库 中的参考模 型进 行相似 性度 量， 然 后把相似 度最 高的输入特 征矢量作 为识别 结果输 出， 从而达 到语音识别 目的， 如图 １ 所示 。
２ ．系统构成与原理 语 音识 别主 要包 括两个 阶段 ： 训 练阶段 和识 别 阶段 。 在训练 或识别过程 中， 都必须对输入语音进行预 处理和特 征
提 取 。 训 练 阶 段 通 过 用 户 输 入 的若 干 次 训 练 语 音 ， 经 过 预 处 理 和特征提 取后得 到特征参 数 ， 最后通过 特征参数 建模 ， 进
［ 摘 要］ 该设 计运用三星公 司的￥ ３ Ｃ ２ ４ ４ ０ ， 结合 Ｉ Ｃ Ｒｏ ｕ ｔ ｅ ＆
的 高性 能语 音 识 别 芯 片 Ｌ Ｄ３ ３ ２ ０ ， 进 行 了语 音 识 别 系统 的
硬件 和软 件设计。在嵌入式 Ｌ ｉ ｎ ｕ ｘ 操作 系统下 ， 运 用多进程机制 完成 了对语音识别芯 片、 超声波测距和云 台的控制 ， 并将语音 识 别技 术应 用于多角度超 声波测距 系统 中。通过测试 ， 系统可以通过 识别语音指令控制 测量 方向， 无需手动干预 ， 最后将测量
作者 简介 ： 钟 豪， 男， 福建人 ， 硕士研 究 生 ， 研 究方 向 ： 信 号 与信 息处理 ， 嵌入 式 系统应 用 。
通过 Ｌ Ｄ３ ３ ２ ０的播 放 功 能 完 成 数 据 的 播放 。
语言 是人 类传 播信息的重要手段 ， 语音识别则是 实现 语 音控制 的关键 技术 ， 自然 语音 的人机交互也是 当前 的研 究热
点和 难 点 ， 苹 果 公 司 正在 研 制 的 ｉ Ｗａ ｔ ｃ ｈ中也 增 加 了 语 音 识 别
结 果通 过 语 音 播 放 出 来 。
［ 关键词］ 语音识别 ； 嵌入式 Ｌ ｉ ｎ ｕ ｘ ； 人机 交互 ； 语音播放 ； 超声波测距 云台相结合作为系统 的机械执 行机构。系统测革过程如 ：
１ ． 引 言
首先根据语音指令控制两 自由度云台的位姿 ， 使超 声波探测 器 指 向特 定方 向， 然后 开启超 声波 探测器 ， 测 量 出前 方障碍 物 距离 ， 最后 将测量 结果转化 为可 以播放 的二 － 进 制数据流 ，
嵌入式linux开发课程设计
嵌入式linux开发课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解嵌入式Linux系统的基本概念、原理和架构。
2. 掌握嵌入式Linux开发环境的搭建与使用。
3. 学习嵌入式Linux内核配置、编译与移植方法。
4. 掌握常见的嵌入式Linux设备驱动编程技术。
技能目标：1. 能够独立搭建嵌入式Linux开发环境。
2. 熟练运用Makefile、交叉编译工具链进行代码编译。
3. 能够编写简单的嵌入式Linux设备驱动程序。
4. 学会分析并解决嵌入式Linux开发过程中的常见问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对嵌入式系统开发的兴趣，提高学习积极性。
2. 培养学生的团队协作意识，增强沟通与表达能力。
3. 培养学生勇于克服困难，面对挑战的精神。
分析课程性质、学生特点和教学要求：本课程为高年级专业课程，要求学生具备一定的C语言基础和计算机硬件知识。
课程性质为理论与实践相结合，注重培养学生的实际动手能力。
针对学生特点，课程目标设定了明确的知识点和技能要求，旨在使学生能够掌握嵌入式Linux开发的基本方法，为后续项目实践和职业发展奠定基础。
课程目标分解为具体学习成果：1. 学生能够阐述嵌入式Linux系统的基本概念、原理和架构。
2. 学生能够自主搭建嵌入式Linux开发环境，并进行简单的程序编译与运行。
3. 学生能够编写简单的嵌入式Linux设备驱动程序，并实现相应的功能。
4. 学生能够针对嵌入式Linux开发过程中遇到的问题，提出合理的解决方案，并进行实际操作。
二、教学内容1. 嵌入式Linux系统概述- 嵌入式系统基本概念- 嵌入式Linux的发展历程- 嵌入式Linux系统的特点与优势2. 嵌入式Linux开发环境搭建- 交叉编译工具链的安装与配置- 嵌入式Linux文件系统制作- 常用开发工具的使用（如Makefile、GDB）3. 嵌入式Linux内核与驱动- 内核配置与编译- 内核移植方法- 常见设备驱动编程（如字符设备、块设备、网络设备）4. 实践项目与案例分析- 简单嵌入式Linux程序编写与运行- 设备驱动程序编写与调试- 分析并解决实际问题（如系统性能优化、故障排查）教学内容安排与进度：1. 嵌入式Linux系统概述（2课时）2. 嵌入式Linux开发环境搭建（4课时）3. 嵌入式Linux内核与驱动（6课时）4. 实践项目与案例分析（8课时）本教学内容基于课程目标，结合教材章节内容，注重理论与实践相结合，旨在培养学生的实际动手能力和解决问题的能力。
基于ARM的语音识别系统设计
基于ARM的语音识别系统设计苏征远;易燕;解永刚;戴祖诚【摘要】本文基于当前嵌入式设备广泛应用的环境下,在语音识别技术的基础之上,设计了以ARM处理器为核心,Linux为操作系统的嵌入式语音识别设备.语音识别采用了流行的DHMM模型,并使用系统开销较小的Viterbi算法实现.总体来说,本文所设计的语音识别设备具有价格低、性能强、通用性好以及扩展能力强等优点.%This paper designs the embedded speech recognition equipment which have the ARM processor as the kernel and Linux as operating system based on speech recognition technology, in the environment where embedded equipments are widely used. Speech recognition selects popular DHMM model, and uses Viterbi algorithm which has a very small system costs. All in all, the system owns advantages of low price, strong performance, high universality and good extensibility.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2012(031)004【总页数】2页(P126-127)【关键词】语音识别;DHMM;Viterbi;嵌入式系统;ARM【作者】苏征远;易燕;解永刚;戴祖诚【作者单位】昆明学院,昆明650214;昆明学院,昆明650214;昆明学院,昆明650214;昆明学院,昆明650214【正文语种】中文【中图分类】TP3990 引言随着计算机技术的飞速发展，各种各样的应用层出不穷，其中使用语音与计算机程序进行交互成为了最近热门的研究方向。
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。
基于嵌入式应用的语音信箱的设计与实现
ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｌ ｏ ｗ－ ｅ ｎ ｄ ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ｐ ｏ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ ｏ ｆ ｗｅ ｂ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｐ ｕ ｒ ｐ ｏ ｓ ｅ ， ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｎ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｎ ｅ ｗ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ａ ｎ ｄ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ａ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ；ｖ ｏ ｉ ｃ ｅ ｍａ ｉ ｌ ｂ ｏ ｘ ；ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ；ｒ ｅ ｌｉ ａ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
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ｈ ａ ｒ ｄ ｗ ａ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｆ ｖ ｏ ｉ ｃ ｅ ｍａ ｉ ｌ ．Ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｓ ｃ ｈ ｅ ｍｅ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ
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基于语音识别技术的语音控制系统设计与实现
基于语音识别技术的语音控制系统设计与实现引言：随着人工智能技术的迅速发展，语音识别技术成为了我们生活中的重要组成部分。
语音控制系统凭借其便利性和创新性，逐渐在各个领域得到广泛应用。
本文将描述一种基于语音识别技术的语音控制系统设计与实现，并介绍其在智能家居和智能助理领域的应用。
一、背景介绍随着科技的不断发展，智能家居系统已经成为人们生活中的重要组成部分。
然而，传统的人机交互方式对于智能家居系统的控制仍然存在诸多不便。
因此，将语音识别技术应用于智能家居系统，可以提供一种更加便捷和自然的控制方式。
二、系统设计1. 语音识别模块：语音识别模块是整个语音控制系统的核心部分。
它通过对用户输入的语音进行分析和理解，将语音转换为可执行命令。
为了提高识别准确率和响应速度，我们可以采用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
2. 语义理解模块：语义理解模块负责将用户的语音命令转化为系统可识别的指令。
这个模块需要根据识别到的语音内容进行语义分析和解析，识别用户的意图并将其转化为对应的操作指令。
3. 控制指令生成模块：控制指令生成模块接收语义理解模块转化的指令，并生成对应的控制指令。
根据不同的智能设备和系统，生成相应的控制指令，以实现对智能家居的控制。
4. 控制执行模块：控制执行模块将生成的控制指令发送给智能家居设备执行。
这个模块需要与智能家居设备进行通信，将控制指令传递过去，并确保指令能够正确执行。
三、系统实现我们选择使用Python语言进行系统的实现。
Python具有简单易学、丰富的第三方库支持和强大的数据处理能力，非常适合语音识别系统的开发。
1. 语音识别模块实现：我们可以使用开源的语音识别引擎，如Google的开源项目SpeechRecognition库。
该库提供了简单易用的API，可以实现从音频文件或麦克风输入进行语音识别的功能。
2. 语义理解模块实现：为了实现语义理解功能，我们可以使用自然语言处理技术。
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。
基于嵌入式系统的特定说话人语音识别系统的实现
２ ６ ８ ０ 年 月 ０
第 ２５卷 第 ４期
沈 阳 理 工 大 学 学 报
ＴＲＡＮＳ ＡＣＴＩ ＯＮＳ ＯＦ Ｓ ＨＥＮＹＡＮＧ ＬＩ ＧＯＮＧ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＹ Ｉ
Ｖｏ Ｉ． ２ ５ Ｎｏ ． ４
Ａｕ ． ２ ０ ０ ６ ｇ
虽 声道 管 的谐 振 Ａ Ｃ， 样后 的数据 在 芯 片 内部 均按 ｌ ｂｔ 式保 要载体 ， 然浊音 有若 干个 共振 峰 （ Ｄ 采 ６ ｉ格 频率称 为共 振峰 频率 简称共 振 峰 ） 但 是它 的能 量 ，
收 稿 日期 ：０５—１ ２０ ０—１ ０
主要集 中在 低频 部分 ， 般 在 ６ Ｈ 一 ０ ｚ到２５０ ｚ清 ０ Ｈ ．
Ｂｕ ｓ芑片包 括 ２ ６ Ｂ的片上 Ｓ Ａ 并 且 支 ｌｅ ： ＝ ５Ｋ Ｒ Ｍ， 持 片外 Ｓ Ｒ Ｍ， Ｄ Ａ 它集 成 了 ８ Ｈ 采 样 １ｂｔ 度 的 ｋｚ ０ ｉ精
根 据声 带是 否 振 动 ， 以将 语 音 信 号 分 为 浊 可 音 和清音 两 大部 分 ． 浊音 是 语 音 信 号 内容 的 主
一
种针对 较 少 词 汇 量 （ ０个 以下 ） ４ 的语 音 识 别 系
该 系统 首 先 通 过 芯 片 内 的 Ａ Ｄ转 换 器 将 说 ／
统 ． 系统 将 被 应 用 在 便 携 式 Ｍ ３上 ， 现 用 户 话 人输 入 的模 拟 语 音 信 号 转 化 为 数 字 语 音 信 号 ， 该 Ｐ 实 通 过语音 控 制 ＭＰ ３的 一 系列 操 作 ， 如 ： 量 的 然后 对数 字 语 音 信 号 进 行 处 理 到 干 净 的语 音 信 诸 音
调 节 、 曲等 功能 ． 选
号， 为特征 提取 提供有 效 的语 音段 ． 通 过特 征 提 再