該文檔為基于語音識別技術的殘疾學生評價框架簡介資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
標簽： 語音識別
上傳時間： 2021-10-21
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STC11L08XE單片機+LD3320語音識別模塊資料包括硬件參考設計+軟件驅動源碼+語音識別技術論文資料
標簽： stc11l08xe 單片機 ld3320 語音識別
上傳時間： 2021-11-08
基于HMM的語音識別技術研究這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
標簽： hmm 語音識別
上傳時間： 2021-12-24
近年來，語音識別研究大部分集中在算法設計和改進等方面，而隨著半導體技術的高速發展，集成電路規模的不斷增大與各種研發技術水平的不斷提高，新的硬件平臺的推出，語音識別實現平臺有了更多的選擇。語音識別技術在與DSP、FPGA、ASIC等器件為平臺的嵌入式系統結合后，逐漸向實用化、小型化方向發展。 本課題通過對現有各種語音特征參數與孤立詞語音識別模型進行研究的基礎上，重點探索基于動態時間規整算法的DTW模型在孤立詞語音識別領域的應用，并結合基于FPGA的SOPC系統，在嵌入式平臺上實現具有較好精度與速度的孤立詞語音識別系統。 本系統整體設計基于DE2開發平臺,采用基于Nios II的SOPC技術。采用這種解決方案的優點是實現了片上系統，減少了系統的物理體積和總體功耗；同時系統控制核心都在FPGA內部實現，可以極為方便地更新和升級系統，大大地提高了系統的通用性和可維護性。 此外，由于本系統需要大量的高速數據運算，在設計中作者充分利用了Cyclone II芯片的豐富的硬件乘法器，實現了語音信號的端點檢測模塊，FFT快速傅立葉變換模塊，DCT離散余弦變換模塊等硬件設計模塊。為了提高系統的整體性能，作者充分利用了FPGA的高速并行的優勢，以及配套開發環境中的Avalon總線自定義硬件外設，使系統處理數字信號的能力大大提高，其性能優于傳統的微控制器和普通DSP芯片。 本論文主要包含了以下幾個方面： （1）結合ALTERA CYCLONE II芯片的特點，確定了基于FPGA語音識別系統的總體設計，在此基礎上進行了系統的軟硬件的選擇和設計。 （2）自主設計了純硬件描述語言的驅動電路設計，完成了高速語音采集的工作，并且對存儲數據芯片SRAM中的原始語音數據進行提取導入MATLAB平臺測試數據的正確性。整個程序測試的方式對系統的模塊測試起到重要的作用。 （3）完成高速定點256點的FFT模塊的設計，此模塊是系統成敗的關鍵，實現高速實時的運算。 （4）結合SOPC的特性，設計了人機友好接口，如LCD顯示屏的提示反饋信息等等，以及利用ALTERA提供的一些驅動接口設計完成用戶定制的系統。 （5）進行了整體系統測試，系統可以較穩定地實現實時處理的目的，具有一定的市場潛在價值。
標簽： FPGA 語音識別 系統設計
上傳時間： 2013-05-23
上傳用戶：ABCD_ABCD
語音識別技術就是能使計算機“聽懂”人類的語言，然后根據其含義來執行相應的命令，從而實現為人類服務。 隨著語音識別的深入研究，對它的技術應用主要有兩個方面： 一個方向是大詞匯量連續語音識別系統，主要應用于計算機的聽寫機，以及與電話網或者互聯網相結合的語音信息查詢服務系統，這些系統都是在計算機平臺上實現的； 另外一個重要的發展方向是小型化、便攜式語音產品的應用，這些應用系統大都使用專門的硬件系統實現。 隨著后PC年代的到來，后一種發展將成為語音識別技術和嵌入式系統交叉研究的一個非常熱門的話題，將進一步推動語音識別技術往智能化方向發展。 論文主要研究語音識別系統及其在ARM嵌入式平臺上的實現。 根據嵌入式系統平臺的特性和系統的實際需求，對目標平臺的硬件和軟件系統進行適當的剪裁定制，并且對語音識別中的算法進行改進和優化，同時為了加強系統的交互性，增加了控制界面，為實際應用提供很好的人機交互操作。 首先論文對嵌入式系統及嵌入式操作系統進行研究，通過實際比較后選用嵌入式Linux作為系統的操作系統； 然后對語音識別技術進行研究，并根據實際要求，采用Mel倒譜參數作為系統語音參數提取算法，DTW作為系統識別的模式匹配方法，并根據ARM嵌入式平臺的要求，分別對上述兩個算法進行優化設計，同時利用QT跨平臺語言對應用控制程序進行代碼實現，并移植到目標板上，構建出一個完整的嵌入式語音識別系統。 最后，對整個系統進行整體測試，通過實驗結果表明，系統達到了預期設計的便攜、智能及很好的交互性的目的。
標簽： ARM 嵌入式 語音識別 系統研究
上傳時間： 2013-04-24
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語音識別是通過識別和理解過程把人類的語音信號轉變為文本或命令的技術。近年來語音識別技術由于其重要性和研究難度成為研究的熱點。隨著嵌入式的發展，嵌入式語音識別技術成為語音識別領域發展的新的重要方向。 在此背景下，本課題進行基于ARM的嵌入式語音識別系統的研究。論文分別從理論分析、系統硬件平臺的總體設計、系統軟件的分析定制等方面，對語音識別在ARM上的應用做了研究。 1、在理論上，詳細介紹了語音識別的發展歷史與研究現狀；具體闡述語音識別技術的基本原理和主要研究方法，并推導了語音識別技術中最常用到的兩種算法DTW和HMM的數學模型，為進一步的語音識別研究打下基礎。 2、在硬件平臺方面，本文分析設計了語音識別系統的總體方案，主要包括以下三部分：語音識別系統的控制部分、語音的輸入輸出部分以及語音程序的存儲部分；文中詳細介紹了各部分的作用以及它們之間的連接方式，此外根據實際需要，選擇確定了語音芯片等外圍電路芯片的型號并擴展了外圍電路。 3、在系統軟件選擇定制方面，不僅要求各部分自身功能完善，能夠滿足本課題的需求，而且要求各部分相互之間滿足一定的兼容性，即定制的系統具有穩定性，可以有效的工作。考慮到以上的因素，本課題針對特定的語音識別系統的需求，對交叉編譯環境、U-boot、內核、根文件系統等均進行了量身定制。最終選用Crosstool來制作專門編譯Linux-2.6.22.6的交叉編譯工具；選用比較穩定的支持tftp下載的u-boot-1.2.0作為引導程序；選用Linux-2.6.22.6作為嵌入式操作系統內核，并對其進行剪裁定制，特別是增加了UDA1341TS音頻驅動和網卡驅動部分；選用了帶有mdev功能的busybox-1.9.1來制作根文件系統。 在以上三方面的基礎上，本課題對語音識別程序系統進行了實驗研究。實驗包括音頻驅動、語音錄制、語音訓練、語音識別程序的編譯以及語音識別等程序在ARM上的移植。 最后，本論文采用DTW模型，完成了語音模板的訓練和語音識別的任務。經過實驗測試，該系統有效完成了預期的語音識別任務。
上傳時間： 2013-05-30
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基于STM32的嵌入式語音識別模塊設計摘要：介紹了一種以ARM 為核心的嵌入式語音識別模塊的設計與實現。模塊的核心處理單元選用ST公司的基于ARM Cortex—M3內核的32位處理器STM32F103C8T6。本模塊以對話管理單元為中心，通過以LD3320芯片為核心的硬件單元實現語音識別功能，采用嵌入式操作系統~c／os—II來實現統一的任務調度和外圍設備管理。經過大量的實驗數據驗證，本文設計的語音識別模塊具有高實時性、高識別率、高穩定性的優點。關鍵詞：ARM；語音識別；對話管理；LD3320；~,c／os—II引 言服務機器人以服務為目的，岡此人們需要一種更方便、更自然、更加人性化的方式與機器人交互，而不再滿足于復雜的鍵盤和按鈕操作。基于聽覺的人機交互是該領域的一個重要發展方向 ]。目前主流的語音識別技術是基于統計模式。然而，由于統計模型訓練算法復雜，運算量大，一般由工控機、PC機或筆記本來完成，這無疑限制了它的運用。嵌入式語音交互已成為目前研究的熱門課題l2 ]。嵌入式語音識別系統和PC機的語音識別系統相比，雖然其運算速度和內存容量有一定限制，但它具有體積小、功耗低、可靠性高、投入小、安裝靈活等優點，特別適用于智能家居、機器人及消費電子等領域。1 模塊整體方案及架構語音識別的基本原理 如圖1所示。語音識別包括
標簽： stm32 嵌入式 語音識別
上傳時間： 2022-04-30
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語音識別中的模型和算法：動態時間歸正技術（DTW），隱馬爾可夫模型（HMM），高斯混合模型（GMM），高斯混合模型（GMM）
標簽： DTW 語音識別 模型 動態時間
上傳時間： 2013-12-23
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智能語音識別避障機器人 // 語音識別+機器人+超聲波測距綜合應用方案 // 采用特定人識別技術，程序開始時用戶需要對語音識別進行訓練，每 // 條指令訓練兩次，訓練成功后，才開始真正的語音辨識，針對用戶發 // 出的不同語音指令，機器人執行不同的動作，在動作過程中進行超聲 // 波測距，遇到障礙物停止動作，并發射飛盤
標簽： 識別 智能語音 方案 機器人
上傳時間： 2015-12-31
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《應用模式識別技術導論：人臉識別與語音識別》電子書
標簽： 模式識別技術 人臉識別 語音識別 電子書
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：我干你啊
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