目 錄
摘要 2
關(guān)鍵詞 2
1  緒論 2
1.1 語音識別概述 2
1.1.1 語音識別概念的提出 2
1.1.2語音識別的發(fā)展歷程 2
1.1.3 語音識別的發(fā)展趨勢 3
1.2 課題的背景、思路和研究內(nèi)容 4
1.3論文的組織結(jié)構(gòu) 4
2 語音識別系統(tǒng)的基本原理 4
2.1語音識別的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖 4
2.2 語音識別系統(tǒng)的預處理 5
2.2.1.語音信號模數(shù)變換和濾波 5
2.2.2預加重 5
2.2.3語音信號分幀加窗 5
2.2.4端點檢測 5
2.3 特征參數(shù)提取 7
2.4模板訓練方法 8
2.5模板匹配方法 8
3  系統(tǒng)硬件電路設計 10
3.1語音采集與輸出模塊 10
3.2語音處理DSP模塊 12
3.3外圍電路 13
3.4程序存儲器、數(shù)據(jù)FLASH模塊 14
3.5數(shù)據(jù)存儲器SRAM模塊 14
3.6 CPLD時序邏輯控制電路 15
3.7 系統(tǒng)總體模塊圖 17
4 軟件設計 18
4.1 流程圖 18
4.2 主程序 18
4.3 系統(tǒng)調(diào)試 20
5 小結(jié) 21
致謝 21
參考文獻 21
附錄 子程序 24

基于DSP的語音識別系統(tǒng)設計

摘要：計算機語音識別技術(shù)近年來得到了飛速的發(fā)展并且在越來越多的領(lǐng)域內(nèi)得到了應用。本設計采用數(shù)字信號處理器TMS320VC5402作為處理芯片，TLV320AIC23為語音采集與輸出模塊。系統(tǒng)采用線性預測倒譜參數(shù)為特征參數(shù)，采用基于統(tǒng)計的隱含馬爾可夫（HMM）識別和訓練算法，能夠?qū)崿F(xiàn)小詞匯量的語音識別。

關(guān)鍵詞：語音識別；DSP；隱含馬爾可夫模型（HMM）