小词汇表非特定人语音识别通用模块的实现

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1、小词汇表非特定人语音识别通用模块的实现比赛编号：B10899日期：2002.10.01姓名：王瀚(中文)WangHan（英文）职业：硕士研究生电子邮箱：zingelk@online.sh.cn单位名称：复旦大学计算机科学与工程系目录引言……………………………………………………………333系统概述……………………………………………………………333系统硬件……………………………………………………………666系统软件……………………………………………………………999参考文献……………………………………………………………112小词汇表非特定人语音识别通用模块的实现王瀚复旦

2、大学计算机科学与工程系（200433）摘要：本文介绍了一种基于动态时间归整（DTW）方法的小词汇表非特定人语音识别通用模块。系统采用Motorola公司DSP56F805芯片为核心，应用线性预测编码（LPC）与动态时间归整（DTW）算法进行非OOV(outofvocabulary)语音识别。测试表明，有良好的实用性。关键词：LPC，DTW，语音识别11．引言1．引言随着时代的发展，人们越来越注重生活的品质。便捷时尚成为当代人们的追求目标。信息家电的概念由此应运而生。越来越多的厂商投入到信息家电的行列中来。所有人都意识到了，在目前的市场中不能再依靠单纯的降价来进行竞争。

3、没有高新信息技术的支撑，就根本无法赢得这个有限的市场。由于受地域和语言等因素的限制，目前语音技术在该领域的运用还很少。因此，一款实用有效的语音技术产品将会有一个广阔的前景。在此背景下，我们采用LPC和DTW作为核心算法，开发了一套度从语音采样，训练，到识别的完整语音识别开发系统。可以广泛的应用在各种小词汇表情况下的人机交互界面上。用户可以按照指导，在没有语音处理论知识的情况下，依照自己意愿，适当的选择适合自己要求的词汇，从而开发出一整套自己的语音识别系统。2．系统概述2.1特性﹕V以DSP56805芯片为核心运算与控制模块V8位精确A/D采样V模块化设计，便于系统移植

4、与升级V表演模块以LCD作为交互界面直观清晰；V表演模块代码与系统其他部分相互独立，适应更广泛应用2.2系统概述﹕整个设计由两个部分组成：语音采样训练系统和语音识别系统。语音采样训练系统主要完成语音模板的建立，是语音识别系统的辅助系统。由DSP部分，PC机部分，以及相关软件实现。首先由DSP部分采样语音数据，通过串行通讯将数据传输到PC；然后在PC上进行语音数据的处理与聚类，得到语音数据模板。语音识别系统则是建立在可靠的语音数据模板基础上，将采样得到的语音数据与模板进行匹配，从而得到可靠识别结果。3图1：系统示意图2.3DSP56F805简介DSP56F805是Mot

5、orola公司的DSP芯片，与本系统相关的主要特点如下：a.40MIPSb.两路内置ADCc.31.5K-16bit程序FLASH；16位地址/数据总线，最大外接2×64K-16bitRAM/FLASHd.两路中断IRQA/IRQBe.14条专用I/O引脚，18条共用引脚f.3.3v供电g.144-pinLQFP封装2.4语音识别的基本原理语音识别通常由以下两个部分组成：1）预处理2）特征提取3）模式识别图2：语音识别42.4.1预处理预处理—预处理——端点检测—端点检测[1]常用的预处理有数字滤波以及端点监测，在本系统中我们使用了端点检测来确定语音数据的起始点和终点

6、。语音端点起点检测一般常用双门限前端检测法。由于本系统采用交流到直流变换的供电设计，无法避免的造成了50Hz左右的干扰。因此，根据多次试验的结果，我们采用的单一的短时能量作为我们检测语音标准：即，当采样得到的短时能量大于一定阈值时，我们就认定此时语音已经开始。然后以该点为基准，向前取既定帧数。这样我们认为就已经获得了语音的起点。由于汉语的特殊性，语音的终点获得可以直接计算短时能量得到。只要短时能量低于平均能量的1/16就可以认定此时已经是语音信号的终点了。即便是丢点后续的部分信号，也不会对处理带来影响。在本系统中，为了计算上的方便，我们同样对终点也设定了一个由经验得到

7、得阈值来判断是否到达了语音的终点。语音短时能量计算方法：∞2E=∑[]x(m)⋅w(n−m)nm=−∞其中，x(m)为一维语音信号，w(m)为窗函数。2.4.2特征提取特征提取—特征提取——线性预测编码（—线性预测编码（LPC）[2]线性预测编码（LPC）是目前众多特征提取方法中的一种，主要特点是运算简单，易于实现代码的优化，运算速度快。~p我们定义线性预测器S(n)=∑akS(n−k)（S(n)为输入信号的Z变换）则k=1其中a1~ap即为系统所求的的特征矢量。本系统中，为了配合DSP的定点计算，我们采用舒尔算法（参见参考文献2）解求特征矢量。2.