语音识别技术就是能使计算机“听懂”人类的语言，然后根据其含义来执行相应的命令，从而实现为人类服务。 随着语音识别的深入研究，对它的技术应用主要有两个方面： 一个方向是大词汇量连续语音识别系统，主要应用于计算机的听写机，以及与电话网或者互联网相结合的语音信息查询服务系统，这些系统都是在计算机平台上实现的； 另外一个重要的发展方向是小型化、便携式语音产品的应用，这些应用系统大都使用专门的硬件系统实现。 随着后PC年代的到来，后一种发展将成为语音识别技术和嵌入式系统交叉研究的一个非常热门的话题，将进一步推动语音识别技术往智能化方向发展。 论文主要研究语音识别系统及其在ARM嵌入式平台上的实现。 根据嵌入式系统平台的特性和系统的实际需求，对目标平台的硬件和软件系统进行适当的剪裁定制，并且对语音识别中的算法进行改进和优化，同时为了加强系统的交互性，增加了控制界面，为实际应用提供很好的人机交互操作。 首先论文对嵌入式系统及嵌入式操作系统进行研究，通过实际比较后选用嵌入式Linux作为系统的操作系统； 然后对语音识别技术进行研究，并根据实际要求，采用Mel倒谱参数作为系统语音参数提取算法，DTW作为系统识别的模式匹配方法，并根据ARM嵌入式平台的要求，分别对上述两个算法进行优化设计，同时利用QT跨平台语言对应用控制程序进行代码实现，并移植到目标板上，构建出一个完整的嵌入式语音识别系统。 最后，对整个系统进行整体测试，通过实验结果表明，系统达到了预期设计的便携、智能及很好的交互性的目的。
上传时间： 2013-04-24
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提出了一种用于矢量量化的改进的聚类算法,该算法在MKM(Modified K-Means)算法的框架的基础上,对初始码本的生成、失真测度的选择、非典型胞腔的处理等方面进行了改进,从而减少了原算法在能量和增益上对聚类结果的影响.并将该算法应用于波形编辑孤立字识别器,这种识别器直接对语音样本的时域波形进行训练和聚类,不需要提取语音参数,算法复杂度较低,加上提出的聚类算法失真测度简单易实现,对芯片的运算能力要求不高,非常适用于有低成本要求的语音识别器场合.通过中文元音字识别的实验证明,在相同码本尺寸下,运用改进后的聚类算法的识别器的识别率有所提高.
上传时间： 2017-05-30
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随着语音技术应用的发展，语音信号数字处理的实时性要求越来越突出。这就要求在系统设计中，对系统的硬件环境要求更高。随着语音处理算法的日益复杂，用普通处理器对语音信号进行实时处理，已经不能满足需要。专用语音信号处理芯片能解决实时性的要求，同时对器件的资源要求也是最低的。 论文利用Altera公司的新一代可编程逻辑器件在数字信号处理领域的优势，对语音信号的常用参数—LPC(线性预测编码，Linear Predictive Coding)参数提取的FPGA(现场可编程门阵列，Field Programmable Gate Array)实现进行了深入研究。论文首先对语音的离散数学模型和短时平稳特性进行了分析，深入讨论了语音线性预测技术。第二，对解线性预测方程组的自相关法和协方差斜格法进行了比较，提出了一种基于协方差斜格法的LPC参数提取系统的总体设计方案。第三，对Altera公司的Cyclon系列可编程器件的内部结构进行了研究，分析了在QuartusⅡ开发平台上进行FPGA设计的流程。第四，对系统的各个功能模块进行了设计，所有算法通过Verilog硬件描述语言实现，并对其工作过程进行了详细的分析。最后，在Altera FPGA目标芯片EP1C6Q240C8上，对LPC参数提取系统进行了仿真验证。 系统具有灵活的输入输出接口，能方便地同其它语音处理模块相连，构成一个完整的语音处理专用芯片，可以应用于语音编解码、语音识别等系统。
上传时间： 2013-04-24
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语音信号处理中的LPCC特征参数处理源程序
上传时间： 2013-12-29
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matlab 语音增强仿真应指明参数设置，数据特性。只给出结果是不行。
上传时间： 2014-02-05
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提取语音信号的lpc参数可调用lpcfit.m 程序
上传时间： 2014-01-20
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对语音信号进行倒谱分析 和前面传的一样都是对语音信号的参数的提取
上传时间： 2015-10-27
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关于语音识别过程中MFCC特征参数提取的两篇论文，帮助大家更好的了解MF
上传时间： 2014-08-29
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语音处理中的美尔倒谱参数提取，matlab程序实现，该参数是语音处理中常用的到的参数，希望有帮助
上传时间： 2014-01-08
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采用时频分布参数来描述语音特征，对基于正弦模型的多种时频参数进行了比较
上传时间： 2014-11-26
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