基于dsp語音識(shí)別課程設(shè)計(jì) - 楊艷珍

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1、DSP實(shí)驗(yàn)報(bào)告——語音識(shí)別攻讀碩士學(xué)位研究生試卷（作業(yè)）封面（2013至2014學(xué)年度第二學(xué)期）題目基于DSP語音識(shí)別課程設(shè)計(jì)科目DSP應(yīng)用與開發(fā)姓名楊艷珍專業(yè)電子與通信工程學(xué)號2013201283入學(xué)年月2013年9月簡短評語成績：授課教師簽字：19DSP實(shí)驗(yàn)報(bào)告——語音識(shí)別目錄一、設(shè)計(jì)任務(wù)書1二、設(shè)計(jì)內(nèi)容2三、設(shè)計(jì)方案、算法原理說明31系統(tǒng)概述32.硬件構(gòu)成32.1系統(tǒng)構(gòu)成32.2系統(tǒng)主要功能模塊構(gòu)成43.語音識(shí)別算法軟件實(shí)現(xiàn)53.1系統(tǒng)流程圖53.2語音信號的端點(diǎn)檢測53.3特征參數(shù)的提取83.4建立語音庫93.5特定人語音識(shí)別算法10四、程序設(shè)計(jì)、調(diào)試與結(jié)果分析13五、參考文

2、獻(xiàn)1819DSP實(shí)驗(yàn)報(bào)告——語音識(shí)別一、設(shè)計(jì)任務(wù)書語音技術(shù)，包括語音識(shí)別、語音合成、關(guān)鍵詞檢出、說話人識(shí)別與確認(rèn)、口語對話系統(tǒng)等，是現(xiàn)代人機(jī)交互的重要方式之一，具有廣泛的應(yīng)用前景。其中語音識(shí)別技術(shù)，尤其是連續(xù)語音識(shí)別技術(shù)，是最基礎(chǔ)、最重要的部分，而且已經(jīng)逐步走向成熟與實(shí)用。語音識(shí)別是研究使機(jī)器能夠準(zhǔn)確地聽出人的語音內(nèi)容的問題，即準(zhǔn)確地識(shí)別所說的話，語音識(shí)別是近二三十年來發(fā)展起來的新興學(xué)科，在計(jì)算機(jī)、信息處理、通信與電子系統(tǒng)、自動(dòng)控制等領(lǐng)域中，在工業(yè)、軍事、交通、醫(yī)學(xué)等方面有著廣泛的應(yīng)用。語音識(shí)別裝置有著重要的應(yīng)用價(jià)值。而計(jì)算機(jī)技術(shù)=模式識(shí)別和信號處理技術(shù)及聲學(xué)技術(shù)的發(fā)展也使?jié)M足各種需

3、要的語音識(shí)別的實(shí)現(xiàn)成為可能。語音識(shí)別按不同的角度有以下幾種分類方法：從所要識(shí)別的單位。有孤立詞識(shí)別、音素識(shí)別、音節(jié)識(shí)別、孤立句識(shí)別、連續(xù)語音識(shí)別和理解。目前已進(jìn)入識(shí)別的語音識(shí)別系統(tǒng)是單詞識(shí)別。以幾百個(gè)單詞為限定識(shí)別對象。從識(shí)別的詞匯量來分。有小詞匯（10-50個(gè)）、中詞匯（50-200個(gè)）、大詞匯（200以上）等。從講話人的范圍來分。有單個(gè)特定講話人、多講話人和與講話者無關(guān)。特定講話人比較簡單，能夠得到較高的識(shí)別率。后兩者難度較大，不容易得到高的識(shí)別率。從識(shí)別的方法分。有模塊匹配法、隨機(jī)模型法和概率語法分析法。這三種都屬于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法。這三種方法都建立在最大似然決策bayes判決

4、的基礎(chǔ)上，但具體做法不同，簡述如下：a.模塊匹配法。將測試語音與模塊的參數(shù)一一進(jìn)行比較與匹配，判決的依據(jù)是是真測度最小準(zhǔn)則。這里，除了參數(shù)分析的精度之外，選擇何種失真測度至關(guān)重要。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(quán)技術(shù)，使得測度更符合或更接近于最佳。b.隨機(jī)模型法。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(jìn)行估計(jì)和判決，從而得到識(shí)別結(jié)果的一種方法。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(nèi)在變化和他們的相關(guān)性。這表明，該方法能夠較好地將語言結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)特性用到識(shí)別中來。c.概率語法分析法。19DSP實(shí)驗(yàn)報(bào)告——語音識(shí)別適用于大

5、長度范圍的連續(xù)語言的識(shí)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(shí)來對似然函數(shù)進(jìn)行估計(jì)和判決。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(jì)的非參數(shù)形式來表示。甚至可以用兩者結(jié)合的形式。因此該方法可將a或b方法結(jié)合起來。除了上面三種方法，其他的識(shí)別方法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音語音識(shí)別、應(yīng)用模型數(shù)學(xué)識(shí)別的語音識(shí)別語句等。對于漢字語音的識(shí)別，本質(zhì)上和其他語音識(shí)別沒有區(qū)別，也有其特點(diǎn)。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(dòng)態(tài)時(shí)間匹配的選取等也具有特點(diǎn)。目前漢語識(shí)別的研究重點(diǎn)主要是以詞為單位的孤立詞識(shí)別和連續(xù)語音識(shí)別對等。本實(shí)驗(yàn)的主要任務(wù)就是對以T

6、MS320VC5402芯片為核心的系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)進(jìn)行了研究，通過TLC320AD50C對語音信號進(jìn)行A／D轉(zhuǎn)換，通過TMS30VC5402對語音信號“0”、“1”、“2”進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別，并由對于的燈LED0、LED1、LED2亮來顯示結(jié)果是否正確；該系統(tǒng)核心識(shí)別算法采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）算法，主要流程包括預(yù)處理、端點(diǎn)檢測、提取特征值、模式匹配和模板訓(xùn)練，取得了很好的識(shí)別效果。二、設(shè)計(jì)內(nèi)容（1）對DMA進(jìn)行初始化；（2）對A/D、D/A進(jìn)行初始化；（3）編寫DMA中斷服務(wù)程序，實(shí)現(xiàn)語音信號的實(shí)時(shí)識(shí)別；（4）根據(jù)識(shí)別系統(tǒng)的類型選擇一種識(shí)別方法，采用語音分析方法分析出這種識(shí)別方法所要求的

7、語音特征參數(shù)，作為標(biāo)準(zhǔn)模式由機(jī)器存儲(chǔ)起來，形成標(biāo)準(zhǔn)模式庫。（5）對語音進(jìn)行特征參數(shù)的分析，語音信號經(jīng)過相同的通道得到語音參數(shù)，生成測試模板；（6）將測試模板與參考模板進(jìn)行匹配，將匹配分?jǐn)?shù)最高的參考模板作為識(shí)別結(jié)果，從而實(shí)現(xiàn)語音的識(shí)別。19DSP實(shí)驗(yàn)報(bào)告——語音識(shí)別三、設(shè)計(jì)方案、算法原理說明1系統(tǒng)概述???語音識(shí)別系統(tǒng)的典型實(shí)現(xiàn)方案如圖1所示。輸入的模擬語音信號首先要進(jìn)行預(yù)處理，包括預(yù)濾波、采樣和量化、加窗、斷點(diǎn)檢測、預(yù)加重等。語音信號經(jīng)過預(yù)處理后，接下來重