基于dsp語音識別課程設計-楊艷珍-展示頁
2025-07-04 01:32本頁面
【正文】 （1）對DMA進行初始化；（2）對A/D、D/A進行初始化；（3）編寫DMA中斷服務程序，實現(xiàn)語音信號的實時識別；（4）根據識別系統(tǒng)的類型選擇一種識別方法，采用語音分析方法分析出這種識別方法所要求的語音特征參數(shù)，作為標準模式由機器存儲起來，形成標準模式庫。目前漢語識別的研究重點主要是以詞為單位的孤立詞識別和連續(xù)語音識別對等。對于漢字語音的識別，本質上和其他語音識別沒有區(qū)別，也有其特點。因此該方法可將a或b方法結合起來。這里，形式語法可以用參數(shù)形式來表示，也可以用概率估計的非參數(shù)形式來表示。c. 概率語法分析法。由于HMM具有狀態(tài)函數(shù)，所以這種方法可以利用語音頻譜的內在變化和他們的相關性。b. 隨機模型法。這里，除了參數(shù)分析的精度之外，選擇何種失真測度至關重要。這三種方法都建立在最大似然決策bayes判決的基礎上，但具體做法不同，簡述如下：a. 模塊匹配法。有模塊匹配法、隨機模型法和概率語法分析法。后兩者難度較大，不容易得到高的識別率。有單個特定講話人、多講話人和與講話者無關。有小詞匯（1050個）、中詞匯（50200個）、大詞匯（200以上）等。以幾百個單詞為限定識別對象。有孤立詞識別、音素識別、音節(jié)識別、孤立句識別、連續(xù)語音識別和理解。而計算機技術=模式識別和信號處理技術及聲學技術的發(fā)展也使?jié)M足各種需要的語音識別的實現(xiàn)成為可能。語音識別是研究使機器能夠準確地聽出人的語音內容的問題，即準確地識別所說的話，語音識別是近二三十年來發(fā)展起來的新興學科，在計算機、信息處理、通信與電子系統(tǒng)、自動控制等領域中，在工業(yè)、軍事、交通、醫(yī)學等方面有著廣泛的應用。DSP實驗報告——語音識別 攻讀碩士學位研究生試卷（作業(yè)）封面 （2013至2014學年度第二學期）題 目 基于DSP語音識別課程設計 科 目 DSP應用與開發(fā) 姓 名 楊艷珍 專 業(yè) 電子與通信工程 學 號 2013201283 入學年月 2013年9月 簡短評語成績：授課教師簽字： 目 錄一、設計任務書 1二、設計內容 2三、設計方案、算法原理說明 31 系統(tǒng)概述 3 3 系統(tǒng)構成 3 系統(tǒng)主要功能模塊構成 4 5 系統(tǒng)流程圖 5 語音信號的端點檢測 5 特征參數(shù)的提取 8 建立語音庫 9 特定人語音識別算法 10四、程序設計、調試與結果分析 13五、參考文獻 18 一、設計任務書語音技術，包括語音識別、語音合成、關鍵詞檢出、說話人識別與確認、口語對話系統(tǒng)等，是現(xiàn)代人機交互的重要方式之一，具有廣泛的應用前景。其中語音識別技術，尤其是連續(xù)語音識別技術，是最基礎、最重要的部分，而且已經逐步走向成熟與實用。語音識別裝置有著重要的應用價值。語音識別按不同的角度有以下幾種分類方法：從所要識別的單位。目前已進入識別的語音識別系統(tǒng)是單詞識別。從識別的詞匯量來分。從講話人的范圍來分。特定講話人比較簡單，能夠得到較高的識別率。 從識別的方法分。這三種都屬于統(tǒng)計模式識別方法。將測試語音與模塊的參數(shù)一一進行比較與匹配，判決的依據是是真測度最小準則。通常它要求對語音信息的各種信息具有頑健行，而且可以使用具備加權技術，使得測度更符合或更接近于最佳。這是一種使用隱馬爾可夫模型（HMM）的概率參數(shù)來對似然函數(shù)進行估計和判決，從而得到識別結果的一種方法。這表明，該方法能夠較好地將語言結構的動態(tài)特性用到識別中來。適用于大長度范圍的連續(xù)語言的識別情況，也就是說它可以利用連續(xù)語言中的形式語法約束的知識來對似然函數(shù)進行估計和判決。甚至可以用兩者結合的形式。除了上面三種方法，其他的識別方法包括人工神經網絡語音語音識別、應用模型數(shù)學識別的語音識別語句等。主要是它宜于用音節(jié)作為基本研究對象，從而使特征的提取、字節(jié)的分割、動態(tài)時間匹配的選取等也具有特點。本實驗
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