基于DSP的语音识别技术设计与实现
基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现
基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现实时语音识别系统中，由于语音的数据量大，运算复杂，对处理器性能提出了很高的要求，适于采用高速DSP实现。
虽然DSP提供了高速和灵活的硬件设计，但是在实时处理系统中，还需结合DSP器件的结构及工作方式，针对语音处理的特点，对软件进行反复优化，以缩短识别时间，满足实时的需求。
因此如何对DSP进行优化编程，解决算法的复杂性和硬件存储容量及速度之间的矛盾，成为实现系统性能的关键。
本文基于TMS320C6713设计并实现了高速实时语音识别系统，在固定文本的说话人辨识的应用中效果显著。
1 语音识别的原理语音识别的基本原理框图如图1所示。
语音信号中含有丰富的信息，从中提取对语音识别有用的信息的过程，就是特征提取，特征提取方法是整个语音识别系统的基础。
语音识别的过程可以被看作足模式匹配的过程，模式匹配是指根据一定的准则，使未知模式与模型库中的某一模型获得最佳匹配。
1.1 MFCC语音识别中对特征参数的要求是：(1) 能够有效地代表语音特征；(2) 各阶参数之间有良好的独立性；(3) 特征参数要计算方便，保证识别的实时实现。
系统使用目前最为常用的MFCC(Mel FrequencyCepstral Coefficient，美尔频率倒谱系数)参数。
求取MFCC的主要步骤是：(1) 给每一帧语音加窗做FFT，取出幅度；(2) 将幅度和滤波器组中每一个三角滤波器进行Binning运算；(3) 求log，换算成对数率；(4) 从对数率的滤波器组幅度，使用DCT变换求出MFCC系数。
本文中采用12阶的MFCC，同时加过零率和delta能量共14维的语音参数。
1.2 DTW语音识别中的模式匹配和模型训练技术主要有DTW(Dynamic Time Warping，动态时间弯折)、HMM(HideMarkov Model，隐马尔科夫模型)和ANN(Artificial Neu-ral Network，人工神经元网络)。
基于DSP语音识别系统的设计
器。
择是 ：首先选 择 Ｔ Ｌ Ｃ ３ ２ ０ Ａ Ｄ ５ ０对语音信号进行 Ａ ／ Ｄ 转换 ， 再
选择 Ｄ Ｓ Ｐ芯片 Ｔ ＭＳ ３ ２ ０ Ｃ ５ ５ １ ０对信号进行滤 波 、 端 点检测 、 语 音信号增强 、 特征参数 提取等语音信号处理进而进行识别 ， 并 通过 Ｌ Ｅ Ｄ检测识别结果进而报警 。
ｔ ｈ ｉ ｓ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｄ ｏ ｐ ｔ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｈ ａ ｒ ｄ ｗ ａ ｒ ｅ ｗ ｉ ｔ ｈ ＤＳ Ｐ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｒ ｅ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：Ｔ ＭＳ ３ ２ ０ ＶＣ ５ ４ １ ０ ＤＳ Ｐ ；Ａ ／ Ｄ；ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ
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基于DSP的语音识别系统研究与实现
基于DSP的语音识别系统研究与实现孙爱中;刘冰;张琬珍;栾前进【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2013(000)009【摘要】语音识别是人机语音通信的关键技术之一，也是难题之一。
介绍了一种语音识别系统，主要介绍了该系统的语音处理流程，阐述了系统使用Mel频标倒谱参数作为特征提取的方法，采用隐马尔科夫模型算法的测度估计技术。
通过严格测试，该系统达到实用化要求。
该语音识别系统较好的实现了在移动电子设备上资源有限条件下方便快捷的汉字语音输入，具有重大现实意义。
%Speech recognition is one of the key technologies in human⁃machine speech communication. A speech recognition system and its voise processing program flow are introduced. The way that Mel frequency cepstrum parameters are used to extract features,and the measurement estimation algorithm based on hidden markov model(HMM)are elaborated. The strict testing results show that the system can meet the requirement of practicability. The speech recognition system realized Chinese characters voice input under the condition of resource limited in electrommunication equipments. This system has great practical significance.【总页数】3页(P76-78)【作者】孙爱中;刘冰;张琬珍;栾前进【作者单位】中国航空计算技术研究所，陕西西安 710068;中国航空计算技术研究所，陕西西安 710068;中国航空计算技术研究所，陕西西安 710068;陆航驻西安地区军代室，陕西西安 710068【正文语种】中文【中图分类】TN911.7-34【相关文献】1.基于DSP的嵌入式语音识别系统的研究与实现 [J], 贾克明;陶洪久2.基于DSP的语音识别系统的研究与实现 [J], 钟颖3.基于DTW的孤立词语音识别系统的研究与实现 [J], 王娜;刘政连4.基于DTW的孤立词语音识别系统的研究与实现 [J], 王娜;刘政连5.基于DSP的语音识别系统的研究与实现 [J], 钟颖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于DSP的语音采集与处理系统的设计与实现
图2
T M S320C5402 与 T L C320A D50C 的硬件连接示意图
图 3 通信格式
1. 1. 2. 1
MCBSP 的工作原理
系 统 复 位 后, 必 须 通 过 DSP 的 DX 接 口 向 T L C320A D50C 的 DIN 写 数 据 , 因 为 采 用 一 片 T L C320A D50C, 只需初始化寄存器 1、 寄存器 2 、 寄存 器 4. 由于 通信数 据长 度为 16 位 , 初 始化 是应 通过 RCR1 和 XCR1 设置 M cBSP 的传输数据长度为 16. 1. 2 语音采集 语音信号的采集, 是通过话筒经模拟放大输入到
[ 2- 3]
图 1 系统总体框图
本设计选用 T L C320AD50( 以下简称 AD50) 完成 语音信号的 A/ D 转换和 D/ A 转换. AD50 是 T I 公司 生产的一款集成有 A/ D 和 D/ A 的音频芯片 , DSP 与 音频 AD50 连接后, 可使用一个缓冲串行口来同时实 现语音信号的采集和输出 , 从而可以节省 DSP 的硬件 开销 . AD50 使用过采样技术提供从数字信号到模拟 信号和模拟信号到数字信号的高分辨 率低速信号转 换. 该器件包括 2 个串行的同步转换通道, 分别用于各 自的数据传输 . 语音信号直接从 AD50 的模拟信号输 入端输入 , AD50 对其进行采样, 并将采样后的数据传 送至 DSP . DSP 应用相应的算法对数据 进行处理, 并 将处理后的数据传送到 A D50 的 D/ A 输入端. AD50 再对 DSP 处理后的数据进行数模转换, 变为语音信号 后输出到音响设备.
基于DSP的语音处理课程设计
基于DSP的语音处理课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字信号处理器（DSP）在语音处理领域的基本原理和应用方法。
通过本课程的学习，学生将能够：1.知识目标：了解DSP的基本结构和原理，掌握DSP的编程方法和语音信号处理的基本算法。
2.技能目标：能够使用DSP处理器进行语音信号处理程序的编写和调试，具备分析和解决实际问题的能力。
3.情感态度价值观目标：培养学生对语音处理技术的兴趣，增强学生对DSP应用领域的认识，提高学生运用科学知识服务社会的意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.DSP基本原理：DSP的硬件结构、工作原理和编程环境。
2.语音信号处理基础：语音信号的采样、量化、编码和压缩技术。
3.DSP语音处理算法：语音增强、语音识别、语音合成等算法的原理和实现。
4.实际应用案例：DSP在语音通信、语音控制等领域的应用实例。
三、教学方法为了达到本课程的教学目标，将采用以下几种教学方法：1.讲授法：用于讲解DSP的基本原理和语音信号处理的基础知识。
2.案例分析法：通过分析实际应用案例，使学生更好地理解DSP在语音处理领域的应用。
3.实验法：让学生亲自动手进行DSP语音处理程序的编写和调试，提高学生的实际操作能力。
4.讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养学生的思考能力和团队合作精神。
四、教学资源为了保证本课程的顺利进行，将准备以下教学资源：1.教材：选用《数字信号处理器原理与应用》作为主讲教材。
2.参考书：提供《数字信号处理》、《语音信号处理》等参考书籍，供学生深入研究。
3.多媒体资料：制作课件、教学视频等多媒体资料，丰富教学手段。
4.实验设备：准备DSP开发板和相关的实验器材，为学生提供动手实践的机会。
五、教学评估本课程的评估方式包括以下几个方面：1.平时表现：通过课堂参与、提问、讨论等方式评估学生的学习态度和积极性。
2.作业：布置语音处理相关的编程练习和算法设计作业，评估学生的理解和应用能力。
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。
DSP课程设计语音识别报告.
1
二、实验原理
2.1 语音识别概述 语音技术，包括语音识别、语音合成、关键词检出、说话人识别与确认、口语对话系统
等，是现代人机交互的重要方式之一，具有广泛的应用前景。其中语音识别技术，尤其是连 续语音识别技术，是最基础、最重要的部分，而且已经逐步走向成熟与实用。
语音识别（Speech Recognition）是指让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确的识 别语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图或执行特定的任务，其最终目标是实现 人与机器进行自然语言通信。利用 DSP 可以对语音信号进行实时采集、提取语音特征向量、 进行语音识别。语音识别系统对语音特征参量的提取可以采用 FFT 等算法，不同的参数表 示不同的频谱包络。
2.2 硬件构成 在本次实验中，我们用到的是 BJTU-DSP5502 实验系统，实验箱内包括 BJTU-DSP5502
实验板和 SEED-XDS510PLUS 仿真器以及相关配件。它采用的语音处理模块是 TI 公司的 TMS320VC5502，其主要特点包括：采用改进的哈佛结构，内部独立总线：12 组；程序地 址总线（PAB）：1 组，24 位；程序数据总线（PB）：1 组，32 位；数据读地址总线（BAB、 CAB、DAB）：3 组，24 位；数据读总线（BB、CB、DB）：3 组，16 位；数据写地址总线 （EAB、FAB）：2 组，24 位；数据写总线（EB、FB）：2 组，16 位。
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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。
常用的降噪方法有基于频域的方法和基于时域的方法。
其中，基于频域的方法主要是利用功率谱分析进行滤波，基于时域的方法则是利用语音信号的时域波形信息进行分析和滤波。
4. 语音信号增益
语音信号中有些低声音部分对于语音识别而言并不十分重要，需要进行增益处
理以提高信号的质量和准确度。
常用的增益处理方式有自适应增益和固定增益两种。
自适应增益根据语音信号的直流分量和动态范围进行调整，固定增益则是根据语音信号的音量进行调整。
三、基于DSP的语音识别算法
语音识别算法是指将语音信号转换为文本的一系列算法和模型，包括前端特征
提取、声学模型训练、语言模型训练、数据同步等。
常用的语音识别算法有隐马尔可夫模型（HMM）、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等。
1. HMM模型
HMM模型是目前应用最广泛的语音识别模型之一。
它是一种基于统计建模的
方法，其基本思想是利用一系列离散的隐状态来表示语音信号，在此基础上进行概
率计算，以确定语音信号的文本内容。
HMM模型需要经过大量的声学特征训练和
语言模型训练，才能得到较好的效果。
2. RNN模型
RNN模型是一种基于神经网络的方法，其基本思想是利用网络中的循环单元，对输入序列进行逐步处理，直到得到输出结果。
RNN模型在语音识别中应用广泛，其优点是可以处理变长输入序列，并且对于上下文信息的处理更为准确。
但其缺点是需要较长的训练时间和大量的计算资源。
3. CNN模型
CNN模型是一种基于卷积神经网络的方法，其基本思想是利用卷积层、池化
层等对输入信号进行特征提取，并且可以对输入信号进行多通道处理。
CNN模型
在语音识别中的应用相对较少，但是在图像识别、自然语言处理等领域取得了较好的效果。
四、总结
基于DSP的语音识别技术的设计与实现是一项具有挑战性的工程，需要掌握
多种技能和算法。
在具体实现过程中，需要根据不同的应用场景，选择合适的
DSP芯片、语音处理算法和语音识别模型。
同时，还需要进行大量的测试和优化
工作，以确保系统稳定性和准确性。
希望本文能够对相关工程师和爱好者提供参考和帮助。