近年来，语音识别研究大部分集中在算法设计和改进等方面，而随着半导体技术的高速发展，集成电路规模的不断增大与各种研发技术水平的不断提高，新的硬件平台的推出，语音识别实现平台有了更多的选择。语音识别技术在与DSP、FPGA、ASIC等器件为平台的嵌入式系统结合后，逐渐向实用化、小型化方向发展。 本课题通过对现有各种语音特征参数与孤立词语音识别模型进行研究的基础上，重点探索基于动态时间规整算法的DTW模型在孤立词语音识别领域的应用，并结合基于FPGA的SOPC系统，在嵌入式平台上实现具有较好精度与速度的孤立词语音识别系统。 本系统整体设计基于DE2开发平台,采用基于Nios II的SOPC技术。采用这种解决方案的优点是实现了片上系统，减少了系统的物理体积和总体功耗；同时系统控制核心都在FPGA内部实现，可以极为方便地更新和升级系统，大大地提高了系统的通用性和可维护性。 此外，由于本系统需要大量的高速数据运算，在设计中作者充分利用了Cyclone II芯片的丰富的硬件乘法器，实现了语音信号的端点检测模块，FFT快速傅立叶变换模块，DCT离散余弦变换模块等硬件设计模块。为了提高系统的整体性能，作者充分利用了FPGA的高速并行的优势，以及配套开发环境中的Avalon总线自定义硬件外设，使系统处理数字信号的能力大大提高，其性能优于传统的微控制器和普通DSP芯片。 本论文主要包含了以下几个方面： （1）结合ALTERA CYCLONE II芯片的特点，确定了基于FPGA语音识别系统的总体设计，在此基础上进行了系统的软硬件的选择和设计。 （2）自主设计了纯硬件描述语言的驱动电路设计，完成了高速语音采集的工作，并且对存储数据芯片SRAM中的原始语音数据进行提取导入MATLAB平台测试数据的正确性。整个程序测试的方式对系统的模块测试起到重要的作用。 （3）完成高速定点256点的FFT模块的设计，此模块是系统成败的关键，实现高速实时的运算。 （4）结合SOPC的特性，设计了人机友好接口，如LCD显示屏的提示反馈信息等等，以及利用ALTERA提供的一些驱动接口设计完成用户定制的系统。 （5）进行了整体系统测试，系统可以较稳定地实现实时处理的目的，具有一定的市场潜在价值。
上传时间： 2013-05-22
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语音识别技术就是能使计算机“听懂”人类的语言，然后根据其含义来执行相应的命令，从而实现为人类服务。 随着语音识别的深入研究，对它的技术应用主要有两个方面： 一个方向是大词汇量连续语音识别系统，主要应用于计算机的听写机，以及与电话网或者互联网相结合的语音信息查询服务系统，这些系统都是在计算机平台上实现的； 另外一个重要的发展方向是小型化、便携式语音产品的应用，这些应用系统大都使用专门的硬件系统实现。 随着后PC年代的到来，后一种发展将成为语音识别技术和嵌入式系统交叉研究的一个非常热门的话题，将进一步推动语音识别技术往智能化方向发展。 论文主要研究语音识别系统及其在ARM嵌入式平台上的实现。 根据嵌入式系统平台的特性和系统的实际需求，对目标平台的硬件和软件系统进行适当的剪裁定制，并且对语音识别中的算法进行改进和优化，同时为了加强系统的交互性，增加了控制界面，为实际应用提供很好的人机交互操作。 首先论文对嵌入式系统及嵌入式操作系统进行研究，通过实际比较后选用嵌入式Linux作为系统的操作系统； 然后对语音识别技术进行研究，并根据实际要求，采用Mel倒谱参数作为系统语音参数提取算法，DTW作为系统识别的模式匹配方法，并根据ARM嵌入式平台的要求，分别对上述两个算法进行优化设计，同时利用QT跨平台语言对应用控制程序进行代码实现，并移植到目标板上，构建出一个完整的嵌入式语音识别系统。 最后，对整个系统进行整体测试，通过实验结果表明，系统达到了预期设计的便携、智能及很好的交互性的目的。
上传时间： 2013-04-24
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语音识别是通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为文本或命令的技术。近年来语音识别技术由于其重要性和研究难度成为研究的热点。随着嵌入式的发展，嵌入式语音识别技术成为语音识别领域发展的新的重要方向。 在此背景下，本课题进行基于ARM的嵌入式语音识别系统的研究。论文分别从理论分析、系统硬件平台的总体设计、系统软件的分析定制等方面，对语音识别在ARM上的应用做了研究。 1、在理论上，详细介绍了语音识别的发展历史与研究现状；具体阐述语音识别技术的基本原理和主要研究方法，并推导了语音识别技术中最常用到的两种算法DTW和HMM的数学模型，为进一步的语音识别研究打下基础。 2、在硬件平台方面，本文分析设计了语音识别系统的总体方案，主要包括以下三部分：语音识别系统的控制部分、语音的输入输出部分以及语音程序的存储部分；文中详细介绍了各部分的作用以及它们之间的连接方式，此外根据实际需要，选择确定了语音芯片等外围电路芯片的型号并扩展了外围电路。 3、在系统软件选择定制方面，不仅要求各部分自身功能完善，能够满足本课题的需求，而且要求各部分相互之间满足一定的兼容性，即定制的系统具有稳定性，可以有效的工作。考虑到以上的因素，本课题针对特定的语音识别系统的需求，对交叉编译环境、U-boot、内核、根文件系统等均进行了量身定制。最终选用Crosstool来制作专门编译Linux-2.6.22.6的交叉编译工具；选用比较稳定的支持tftp下载的u-boot-1.2.0作为引导程序；选用Linux-2.6.22.6作为嵌入式操作系统内核，并对其进行剪裁定制，特别是增加了UDA1341TS音频驱动和网卡驱动部分；选用了带有mdev功能的busybox-1.9.1来制作根文件系统。 在以上三方面的基础上，本课题对语音识别程序系统进行了实验研究。实验包括音频驱动、语音录制、语音训练、语音识别程序的编译以及语音识别等程序在ARM上的移植。 最后，本论文采用DTW模型，完成了语音模板的训练和语音识别的任务。经过实验测试，该系统有效完成了预期的语音识别任务。
上传时间： 2013-05-30
上传用户：wsx123
·期刊论文：基于DTW算法的语音识别系统实现
上传时间： 2013-05-16
上传用户：qiuqing
·期刊论文：基于SCHMM非特定人关键词检出语音识别系统
上传时间： 2013-04-24
上传用户：xfbs821
·基于MATLAB的语音识别系统程序,包括HMM,DTW,Record三个matlab的M文件 文件列表: cdhmm .....\baum.m .....\getparam.m .....\hmm.mat .....\inithmm.m .....\mfcc.m .....\mixture.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lanwei
·详细说明：CMU大名鼎鼎的SPHINX－3大词汇量连续语音识别系统，应用于Unix和Windows，做语音识别的必备工具.文件列表: src ...\libs3audio ...\..........\ad.h ...\..........\ad_alsa.c ...\..........\ad_base.c ..
上传时间： 2013-06-11
上传用户：jqy_china
·详细说明：用DSP实现的一个简单的语音识别系统,只要实现单个词的识别即可,采样率8k,帧长30ms,帧移10ms,系统采样后分帧--端点检测,将检测到的原始语音信号保存下来,基本上一个字在30帧左右,然后提取每帧的LPC参数--将LPC参数转换为LPC倒谱系数,然后利用DTW方法和模板比较.
上传时间： 2013-07-01
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·详细说明：VC++视频开发实例集锦，包括“远程视频监控”语音识别系统等13个经典例子。是VC++源码.文件列表: vc++视频开发 ............\chap10 ............\......\BDA ............\......\...\bda.dsw ............\......\...
上传时间： 2013-04-24
上传用户：hechao3225
设计了一个嵌入式语音识别系统，该系统硬件平台以ADSP-BF531为核心，采用离散隐马尔可夫模型(DHMM)检测和识别算法完成了对非特定人的孤立词语音识别。试验结果表明，该系统对非特定人短词汇的综合识别率在90%以上。该系统具有小型、高速、可靠以及扩展性好等特点;可应用于许多特定场合，有很好的市场前景。文中讲述了该系统CODEC、片外RAM、ROM以及CPLD等与DSP的接口设计，语音识别运用的矢量量化、Mel倒谱参数、Viterbi等有关算法及其实际应用效果。
上传时间： 2013-10-27
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