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
