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。
標簽： ARM 嵌入式 語音識別 系統研究
上傳時間： 2013-05-30
上傳用戶：wsx123
·基于MATLAB的語音識別系統程序,包括HMM,dtw,Record三個matlab的M文件 文件列表: cdhmm .....\baum.m .....\getparam.m .....\hmm.mat .....\inithmm.m .....\mfcc.m .....\mixture.
標簽： MATLAB 語音識別系統 程序
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：lanwei
·詳細說明：用DSP實現的一個簡單的語音識別系統,只要實現單個詞的識別即可,采樣率8k,幀長30ms,幀移10ms,系統采樣后分幀--端點檢測,將檢測到的原始語音信號保存下來,基本上一個字在30幀左右,然后提取每幀的LPC參數--將LPC參數轉換為LPC倒譜系數,然后利用dtw方法和模板比較.
標簽： DSP 語音識別系統
上傳時間： 2013-07-01
上傳用戶：
介紹ar，和dtw兩種算法，包含一個實際應用的例子
標簽：
上傳時間： 2014-10-28
上傳用戶：Ants
在線簽名鑒定，內含AR實現算法和dtw算法源程序，并擁有應用實例
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：風之驕子
模式識別中的在線簽名鑒定，包括AR實現算法，dtw算法及應用實例。很好用
標簽： 模式識別
上傳時間： 2015-07-13
上傳用戶：kr770906
讀取語音信號（用matlab的wavread指令），把語音信號分幀、加窗，進行清濁分割，提取基 頻，這一部分較簡單，自己編程序做。參考文獻自己到圖書館期刊網上查找。 提取語音信號的lpc參數，可調用lpcfit.m 程序（我提供，見附件），將源、目標語音的濁音 段的lpc系數進行dtw規整，調用pathita2.m 程序（我提供，見附件）。將規整得到的lpc系數 轉換成lsp參數，調用lpcar2ls.m 程序（我提供，見附件）， 再進行轉換映射，調用matlab 的指令newrbe。
標簽： wavread matlab 讀取 語音信號
上傳時間： 2015-09-30
上傳用戶：腳趾頭
這是個用于時間序列相似性比較和計算的數據集，用asc碼編輯的，對應于dtw算法配合使用
標簽： 時間序列 數據集 相似性 比較
上傳時間： 2016-12-22
上傳用戶：dapangxie
特定人孤立詞語音識別中，最為簡單有效的方法是采用動態時間彎折(dynamictimewa甲ing，dtw)算法。該算法基于動態 規劃(DP)的思想，解決T發音長短不一的模板匹配問題，是語音識別中很成功的一種匹配算法。
標簽： 語音識別
上傳時間： 2017-04-18
上傳用戶：shus521
通過MATLAB平臺建立一個GUI界面，接著對一組語音信號的輸入進行預處理及端點檢測，提取特征參數（MFCC），形成參考模塊。然后再對一組相同的語音信號輸入進行同樣的操作作為測試模塊，與參考模塊進行dtw算法進行匹配，輸出匹配后的識別結果。
標簽： MATLAB 語音識別 算法設計
上傳時間： 2016-06-15
上傳用戶：sjr88
蟲蟲下載站版權所有 京ICP備2021023401號-1
