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基于DSP的语音识别系统研究与实现
作者：孙爱中等
来源：《现代电子技术》2013年第09期
摘要：语音识别是人机语音通信的关键技术之一，也是难题之一。
介绍了一种语音识别系统，主要介绍了该系统的语音处理流程，阐述了系统使用Mel频标倒谱参数作为特征提取的方法，采用隐马尔科夫模型算法的测度估计技术。
通过严格测试，该系统达到实用化要求。
该语音识别系统较好的实现了在移动电子设备上资源有限条件下方便快捷的汉字语音输入，具有重大现实意义。
关键词：语音识别；特征提取；带通滤波；隐马尔科夫模型
中图分类号： TN911.7⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）09⁃0076⁃03
语音识别是机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本文件或命令的高技术。
作为专门的研究领域，语音识别又是一门交叉学科，它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。
语音识别经过四十多年的发展，已经显示出巨大的应用前景。
本文从实现原理入手，介绍语音识别系统的实现方式。
1 概述
本汉语语音识别系统是一个非特定人的、孤立音语音识别系统。
其中孤立音至少包括汉语的400多个调音节（不考虑声调）以及一些常用的词组。
识别系统主要用于手持设备，如手机、掌上电脑。
这些设备的CPU一般是DSP，硬件资源十分有限，而且大多不支持浮点运算。
那么，对系统各个部分的设计首要考虑的是系统对硬件资源的开销必须尽量的小，不能超过这些设备的限制。
硬件资源的开销包括存储模型参数的开销，以及识别过程中对内存、DSP 的运行时间的开销。
外文参考文献翻译英文题目 The Breadth and Depth of DSP 中文题目 DSP的广度和深度学院自动化与电气工程学院专业自动化姓名白学文学号 201108536指导教师王思明2015 年 04月 20日DSP的广度和深度数字信号处理是最强大的技术，将塑造二十一世纪的科学与工程之一。
革命性的变化已经在广泛的领域：通信，医疗成像，雷达和声纳，高保真音乐再现，石油勘探，仅举几例。
上述各领域已建立了深厚的DSP技术，用自己的算法，数学，和专门技术。
这种呼吸和深度的结合，使得它不可能为任何一个人掌握所有已开发的DSP技术。
DSP教育包含两个任务：学习一般适用于作为一个整体领域的概念，并学习您感兴趣的特定领域的专门技术。
本章开始描述DSP已在几个不同领域的戏剧性效果的数字信号处理的世界，我们的旅程。
革命已经开始。
1 DSP的根源独特的数据类型，它使用的信号，数字信号处理是区别于其他计算机科学领域。
在大多数情况下，这些信号源于感觉来自现实世界的数据：地震的震动，视觉图像，声波等DSP是数学，算法，并用来操纵这些信号的技术后，他们已被转换成数字形式。
这包括了各种目标，如：加强视觉图像识别和语音生成，存储和传输的数据压缩，等假设我们重视计算机模拟 - 数字转换器，并用它来获得一个现实世界的数据块。
DSP回答了这个问题：下一步怎么办？DSP的根是在20世纪60年代和70年代数字计算机时首次面世。
电脑是昂贵的，在这个时代，DSP是有限的，只有少数关键应用。
努力开拓，在四个关键领域：雷达和声纳，国家安全风险是石油勘探，可以大量资金;太空探索，其中的数据是不可替代的;和医疗成像，可节省生活。
20世纪80年代和90年代的个人电脑革命，引起新的应用DSP的爆炸。
而不是由军方和政府的需求动机，DSP的突然被带动的商业市场。
任何人士如认为他们可以使资金在迅速扩大的领域突然一个DSP供应商。
DSP的市民等产品达到：移动电话机，光盘播放器，电子语音邮件。
中英文对照外文翻译文献(文档含英文原文和中文翻译)译文:GA算法优化IIR滤波器的设计摘要本文提出了运用遗传算法(GA)来优化无限脉冲响应数字滤波器(IIR)的设计。
IIR滤波器本质上是一个递归响应的数字滤波器。
由于IIR 数字滤波器的表面误差通常是非线性的和多峰的，而全局优化技术需要避免局部最小值。
本文提出了启发式方式来设计IIR滤波器。
GA是组合优化问题中一种功能强大的全局优化算法，该论文发现IIR数字滤波器的最佳系数可以通过GA 优化。
该设计提出低通和高通IIR数字滤波器的设计，以提供过渡频带的估计值。
结果发现，所计算出的值比可用于过滤器的在MATLAB设计FDA工具更优化。
举个例子，采用的仿真结果表明在过渡带和均方误差(MSE)的改善。
零极点的位置也被提出来用来描述系统的的稳定性，以便将结果与模拟退火(SA)的方法相比较。
关键词：数字滤波器;无限冲激响应(IIR);遗传算法(GA);优化1.说明在过去的几十年中的数字信号处理(DSP)领域已经成长太重要的理论和技术。
在DSP中，有两个重要的类型系统。
第一类型的系统是执行信号滤波的时域，因此它被称为数字滤波器。
第二类型的系统提供的信号表示频域，被称为频谱分析仪。
数字滤波是DSP的最有力的工具之一。
数字滤波器能够性能规格，最好的同时也是极其困难的，而且不可能的是，先用模拟滤波器实现。
另外，数字滤波器的特性，可以很容易地在软件控制下发生变化。
数字滤波器被分类为有限持续时间脉冲响应(FIR)滤波器或无限持续时间脉冲响应(IIR)滤波器，这取决于该系统的脉冲响应的形式。
在FIR系统中，脉冲响应序列是有限的持续时间，即，它具有非零项的数量有限。
数字无限脉冲响应(IIR)滤波器通常可以提供比其等效有限脉冲响应(FIR)滤波器更好的性能和更少的计算成本，并已成为越来越感兴趣的目标。
但是，由于IIR滤波器的误差表面通常是非线性的，多式联运，传统的基于梯度的设计方法可以很容易地陷入错误的表面。
指纹识别系统摘要指纹的唯一性和不变性决定了它在身份认证中的重要地位。
它是模式识别领域中使用最早，也是应用最广的生物鉴定技术。
随着低价位指纹采集仪的出现和高可靠性算法的实现，自动指纹识别技术越来越深入到人们的生活和工作当中。
另一方面，由于数字信号处理器(DSP)的迅猛发展，已经可以满足图像处理中的运算量要求。
本文首先介绍了指纹识别系统的发展现状，以与指纹识别技术面临的难点和发展方向，分析了三种指纹采集技术的优劣，完成了指纹芯片的选型。
接下来讨论了指纹识别的有关概念与常规算法，然后在此基础上介绍了一种利用小波变换的指纹识别新算法，该算法利用指纹的子带小波变换系数近似服从广义高斯分布这一特点，从而仅使用两个参数就可代表指纹小波子带的特征，并以此为指纹识别的特征进行匹配。
该算法的优点在于:预处理算法简单、处理速度快;算法的数据存储量小(存储6个数，存储量为24字节。
近似于现阶段“ID+密码”方式的数据量)，适合实际应用。
最后介绍了半导体指纹传感器MRB200的基本功能，并使用AVR mega16做为上位机实现指纹识别系统的设计。
关键词：自动指纹识别特征提取小波变换 AVR应用Fingerprint Identification SystemAbstractFingerprint has important state in identity verification for its exclusivity and invariability. Along with the emergence of the low cost fingerprint sensor and the realization of the highly reliable algorithm, the automated fingerprint identification technique is applied more and more in our life and work. On the other hand, because of the fast development of the digital signal processor (DSP), the DSP already can satisfy the request of abounding computing in image processing.First, this paper introduces the developing actuality, difficulties and direction on fingerprint identification technology, and analyses the advantages and disadvantages of the technology of fingerprint capturing; and at last selects the fingerprint sensor.So then, This paper discusses the relevant concept and the traditional algorithm of fingerprint verification, then put forward a new fingerprint verification algorithm based on wavelet transformation. This algorithm is on the base of the character that the wavelet subband coefficient approximately obedient to the generalized Gaussian density. So two parameters can represent the wavelet subband and can be used to match fingerprints as fingerprint's character. The algorithm's advangtage is simplity of pre-processing algorithm, fast processing speed; small data memory needed by the algorithm (need to save 6 data, 24 byte. Be close to the capacity of `ID+password'), which suit real application.Finally,this article introduces basic functions of the semiconductor fingerprint sensor MBF200, and uses AVR mega16 as upper machine to realize the design of fingerprint identification system.Key words:Automated fingerprint identification, Feature extraction, Wavelet transformation, AVR application目录第一章绪论11.1 引言11.2 指纹识别技术的研究背景21.3 指纹识别原理41.4 指纹识别技术面临的难点以与发展方向51.5 指纹采集技术比较71.6 特征提取与匹配91.7 性能评价91.8 本文所做工作与论文结构11第二章指纹识别算法122.1 指纹识别的基本知识122.1.1 总体特征122.1.2 局部特征132.2 指纹的特征提取与匹配算法142.2.1基于特征点的特征提取与匹配算法152.2.2 基于指纹纹理特性的新算法162.3 指纹奇异点检测算法222.3.1 指纹主向图的求取232.3.2 指纹奇异点的提取26第三章指纹识别系统的硬件设计293.1 MRB200指纹模块简介293.1.1 系统特点293.1.2 接口定义303.1.3 安装连接313.1.4 命令格式313.2 ATmega16 单片机介绍323.3 指纹识别系统的硬件设计333.4 指纹识别系统的软件设计39第四章总结与展望404.1 总结404.2 展望41参考文献42致43第一章绪论1.1 引言随着网络时代的来临，人们对于安全性的要求越来越高，如何准确的鉴定个人身份，保护信息安全是当今信息化时代必须解决的一个关键性社会问题。
人工智能与专家系统外文文献译文和原文AI研究仍在继续，但与MIS和DDS等计算机应用相比，研究热情的减弱使人工智能的研究相对落后。
然而，在研究方面的不断努力一定会推动计算机向人工智能化方向发展。
2．AI领域AI现在已经以知识系统的形式应用于商业领域，既利用人类知识来解决问题。
专家系统是最流行的基于知识的系统，他是应用计算机程序以启发方式替代专家知识。
Heuritic术语来自希腊eureka，意思是“探索”。
因此，启发方式是一种良好猜想的规则。
启发式方法并不能保证其结果如同DSS系统中传统的算法那样绝对化。
但是启发式方法提供的结果非常具体，以至于能适应于大部分情况启发式方法允许专家系统能像专家那样工作，建议用户如何解决问题。
因为专家系统被当作顾问，所以，应用专家系统就可以被称为咨询。
除了专家系统外，AI还包括以下领域：神经网络系统、感知系统、学习系统、机器人、AI硬件、自然语言处理。
注意这些领域有交叉，交叉部分也就意味着这个领域可以从另一个领域中收益。
3．专家系统的吸引力专家系统的概念是建立在专家知识能够存储在计算机中并能被其他人应用这一假设的基础上的。
专家系统作为一种决策支持系统提供了独无二的能力。
首先，专家系统为管理者提供了超出其能力的决策机会。
比如，一家新的银行投资公司可以应用先进的专家系统帮助他们进行选择、决策。
其次，专家系统在得到一个解决方案的同时给出一步步的推理。
在很多情况下，推理本身比决策的结果重要的多。
4．专家系统模型专家系统模型主要由4个部分组成：用户界面使得用户能与专家系统对话；推理引擎提供了解释知识库的能力；专家和工程师利用开发引擎建立专家系统。
1．用户界面用户界面能够方便管理者向专家系统中输入命令、信息，并接受专家系统的输出。
命令中有具体化的参数设置，引导专家系统的推理过程。
信息以参数形式赋予某些变量。
（1）专家系统输入现在流行的界面格式是图形化用户界面格式，这种界面与Window有些相同的特征。
高级工程论坛。
1（2011）97-101页在线自2011/Sep/09提供(2011)瑞士科技刊物DOI：10.4028//AEF.1.97基于DSP的嵌入式自动指纹识别系统的设计孙红安全和环境保护署，浙江警官职业学院，杭州，浙江，中国310018sunhong@关键词：自动指纹识别算法，数字信号处理，嵌入式系统摘要：在嵌入式系统中，自动指纹识别算法具有较高的时间和空间复杂度。
就如何降低其复杂性是研究的课题之一。
本文概述了指纹识别过程和算法平台的选择。
详细介绍了基于DSP的嵌入式指纹识别硬件系统设计，包括微处理器、指纹传感器和它们之间通信的选用。
另外，说明了主要软件组成和流程。
最后，通过外围串行接口进行模拟仿真。
1引言随着计算机和信息技术的快速发展，生物特征识别技术已经被广泛关注。
生物特征识别是通过一个人的生理特点来鉴别身份的过程。
使用生物特征识别是一种非常安全的身份鉴别方法，因为特征问题是一个人特有的。
这意味着它不容易共享、交换、被盗。
生物特征识别技术主要体现在两方面：生理特征和行为特征。
生理特征是一个人本身的生理性状，行为特征是受环境影响的习惯性动作。
例如，指纹、其它生理特性,通常不会改变除了事故或疾病的影响，但一个签名、或其它行为特征，会随着年龄改变。
生理特征识别包括指纹识别、视网膜识别和手形识别，行为特征识别包括签名识别和声音识别。
每一种生物识别可以用一些参数描述，如普遍性、唯一性、永久性、采集、性能评价、拒真率。
根据上述参数统计,指纹识别有很大的优势。
（1）据统计，国际生物集团(IBG)是生物和身份管理行业领先的独立集成和咨询公司，其指纹识别的市场份额比每年市场收入同比增加约66％（2）所以，指纹识别是世界上最需求的生物识别技术近年来，国内外的自动指纹识别技术已经取得很大的进展，且有很多指纹产品。
许多人认为自动指纹识别技术已经完全解决了，但由测试指纹验证竞争(FVC)的结果显示，自动指纹识别技术仍有许多问题需要解决。
高精度计算算法需要比较长的时间和消耗更多的存储空间，这导致用户在实际应用中很难接受。
因此，基于高性能CPU的嵌入式指纹识别系统是研究的方向之一。
本文研究了基于DSP的硬件和软件的指纹识别系统。
2 指纹识别流程通常，自动指纹识别有三个步骤，包括图像采集、特征提取和特征匹配。
指纹由手指表面上的一系列脊线和谷线组成。
图像采集是指将手指线脊和谷线信息通过设备转换为数字图像。
特征提取是指通过数字图像提取指纹特征。
特征匹配是指纹特征与指纹数据库的指纹信息是否匹配。
因此，匹配两个指纹图像通常是提取符合指纹图像之间的特征。
自动指纹识别系统主要有两种类型。
一种是指纹验证，另一种是指纹识别。
为验证,用户需要输入用户名和指纹，然后指纹模板将用户名存储在数据库中。
两个指纹匹配是一对一的方式，所以该系统被称为一对一匹配系统。
进行识别，用户只需要输入指纹，然后与存储在数据库中的指纹模板进行多次比较，所以该系统被称为一对多匹配系统[3](见图1)。
图1 识别过程的一对多匹配系统指纹识别算法的选择指纹识别算法是指纹识别技术产品的核心。
目前，基于PC的指纹识别算法相对比较成熟，但基于多种嵌入式系统应用指纹识别算法有相对较大的发展空间。
因为计算和内存资源在嵌入式系统中是有限的，它很难在嵌入式系统中实现指纹识别算法。
目前，基于DSP或ARM的嵌入式指纹识别算法，如果系统平台是DSP，算法性能相对较强，识别速度快，但算法很难更好的发展且成本较高。
如果系统平台是ARM，有很大发展空间，但识别速度和性能差，不被广泛应用。
相比之下，基于DSP的嵌入式指纹识别系统的被认可。
3 嵌入式指纹识别系统的硬件设计3.1 系统结构以指纹存取控制系统为例，它包括微处理器、指纹传感器、液晶显示模块、小键盘、时钟控制芯片、电磁锁和电源等等。
微处理器控制整个系统。
指纹识别模块实现了指纹特征采集、匹配、存储和删除功能，液晶显示模块显示打开记录，实时时钟、操作技巧和其他信息。
LCD和小键盘组成人机界面。
图2是指纹访问控制系统的系统框图。
图2 系统的硬件结构框图3.2 微处理器的选择考虑到产品性能价格和广阔市场研究的基础上，选择了单片机SPCE061A，SPCE061A单片机是一个16位的产品，携带最新的16位微处理器µ’Nsp TM，是由凌阳科技研发的。
高处理速度保证了µ’Nsp TM能够容易、迅速地处理复杂的数字信号。
它包括以下特点：（1）CPU时钟:0.32 MHz - 49.152 MHz（2）32K字闪存（3）2K字SRAM（4）两个10位DAC输出（5）32个通用I / Os(位可编程)（6）有两个优先级级别的14 INT（7）八通道10位模数转换器（8）串行接口I / O(SIO)(9) UART接收机和发射机(全双工)(10) 低电压和低电压检测复位(11) 监督启用(键选项)(12) ICE 功能开发和下载到闪存存储器(13) 保护代码读和写的安全功能。
3.3 指纹传感器的选择目前使用的指纹传感器主要基于三种技术：光学技术、半导体硅技术、超声波技术。
指纹卡AB(指纹卡)公司主要从事生物技术产品的研发，FPC1011F是其主要产品。
FPC1011F是一个基于新的Certus传感器平台的前沿电容式指纹传感器。
反射的电容测量原理是可呈现优质的图像品质，在每个像素具有256灰阶呈现像素。
这个反射测量法是透过手指感应视窗直接送一个信号到手指。
另外专有的技术是在感应器表面上涂上特殊保护漆以达到坚固抗刮的特性。
FPC1011F具有大于15kv抗静电保护（ESD），表面耐刮，防碰击及手指的按压耐磨损。
具有3D技术的感应器对干或湿手指皆可辨识无碍。
SPI接口以最小的电线高速读出数据，SPI接口支持的速度取决于当前系统的时钟速度，这个特性使得传感器用于广泛的控制单元。
3.4 微处理器和指纹传感器之间的SPI通信因为FPC1011F接口是SPI和SPCE061A单片机没有标准的SPI端口，SPI接口只能通过使用一个共同的I / O接口在SPCE061A单片机中传输模拟数据来控制指纹传感器。
图3 微处理器和指纹传感器之间的通信接口4 嵌入式指纹识别系统的软件设计4.1 模块和功能分析根据硬件模块，软件框架主要包括指纹处理模块、液晶显示模块、实时时钟模块、键盘扫描模块等。
指纹处理模块负责处理处理器和指纹传感器之间的命令并返回代码信息。
根据时间序列,液晶模块显示汉字和其他符号。
实时时钟模块实现了读和写操作的时钟芯片。
基于4 * 4键盘扫描模块设计原则确定他们是否有击键和键的名字。
根据功能，软件主要包括指纹打开子程序、指纹管理子程序、密码管理子程序、系统设置子程序、实时时钟显示子程序。
如果不通过管理器的许可，所有子程序不能访问，除了指纹打开子程序和实时时钟显示子程序。
指纹管理子程序包括指纹模板注册、删除、清除和打开浏览记录。
密码管理子程序主要用于改密码和打放。
时间设置和日期设置使系统设置子程序。
系统主程序负责初始化，从信息队列获得信息，初始化子程序。
4.2 SPCE061A单片机的SPI模拟时序基于SPCE061A单片机的SPI通信系统由CPU和指纹传感器组成。
SPCE061A主控制器是控制指纹传感器来实现传感器的初始化、数据访问等。
用通用I / O接口，以下是SPI通信的部分代码。
Start_SPI();Init_FPC1011F();SPI_SendByte(READ_SENSOR);SPI_SendByte(0x00);for(j=0;j<400;j++){SPI_SendByte(READ_SPI_STATUS);SPI_SendByte(0x00);val = SPI_RecByte();}SPI_SendByte(READ_SPI_DATA);SPI_SendByte(0x00);hhDelay(384);for(i1=0;i1<200;i1++) //reading pixel matrix of fingerprint s{hhDelay(170);for(j1=0;j1<152;j1++){hhDelay(170);Img_SPI[cnt++] = SPI_RecByte();}}Disable_Spi();5 总结相比于计算能力强但控制能力差的DSP指纹识别系统，该系统最大的创新在于控制核心的16位SOC芯片SPCE061A，它不仅有较强的控制功能，也有强大的DSP计算能力。
该系统扩展后可以应用于指纹锁、PDA设备、无锁汽车等。
参考文献[1] Yuan Weiqi, Ke Li, Bai Yun, Biometric feature identification technology. Beijing:Science press, 2009,p.8[2] Information on /products/reports/bmir-2009-2014[3] Zhu En, Yin Jianping, Zhang Guoming, Hu Chunfeng, Automated fingerprint identification technology, Changsha:National university of defense technology press, 2006,p.7[4] SPCE061A data sheet, Sunnorth Electronic Technology Co., Ltd.[5] 720-FPC1011F1_A_Product-sheet, Fingerprint Cards AB company。
