嵌入式平台下语音识别技术的研究

摘要

研究嵌入式平台中的语音识别技术具有很大的市场价值和应用价值，本文主要研究语音识别技术在嵌入式平台中的实现，论文主要工作分为三部分：
　　(1)语音识别相关的基本理论研究
　　分析了语音识别技术的发展过程，研究语音信号的产生机制、数学模型等；对语音信号处理技术进行深入的研究，包括语音的采集量化、加窗分帧、端点检测等关键技术；通过对语音特征参数和语音识别算法的分析比较，确定采用 MFCC作为语音的特征参数，DTW算法作为语音识别核心算法。
　　(2)嵌入式平台的设计和搭建
　　根据系统功能需求选取S3C6410微处理器为核心处理器，完成嵌入式硬件平台的设计；采用Linux系统作为操作系统，移植Uboot、内核、文件系统完成嵌入式软件开发平台的搭建。
　　(3)系统设计思路与实现
　　详细介绍了语音识别相关部分的设计方案，完成相关应用程序的编写，最后将程序移植到目标开发板OK6410中，对嵌入式语音识别系统进行测试，结果表明本次设计的语音识别系统具有较高的识别率，具有一定的抗噪能力，识别速度较快，基本达到了预期设计的效果。

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 语音识别面临的难点

1.4 论文研究内容

1.5 论文章节安排

1.6 本章小结

第二章 语音识别基本理论

2.1 引言

2.2 语音信号基础理论

2.3 语音识别系统分类及原理

2.4 语音信号的采集量化

2.5 语音信号的预处理

2.6 语音信号的特征参数

2.7 本章小结

第三章 语音识别相关算法

3.1 引言

3.2 动态时间规整算法

3.3 隐马尔科夫模型(HMM)

3.4 语音模板的训练方法

3.5 语音识别算法对比

3.6 本章小结

第四章 嵌入式平台的设计与搭建

4.1 引言

4.2 嵌入式硬件平台搭建

4.3 嵌入式软件平台搭建

4.4 Linux系统的移植

4.5 本章小结

第五章 语音识别系统的实现与测试

5.1 引言

5.2 语音的采集

5.3 语音的预处理

5.4 语音特征参数的提取

5.5 语音播报的实现

5.6 算法的实现与系统测试评估

5.7本章小结

第六章 总结与展望

6.1 论文工作总结

6.2 未来展望

致谢

参考文献

附录

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