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嵌入式语音识别系统的研究和实现①方敏,浦剑涛,李成荣,台宪青(中国科学院自动化研究所高技术创新中心,北京100080)摘要:本文首先给出了一种适合于在嵌入式平台上实现的可变命令集的非特定人语音识别系统,同传统的基于PC的非特定人语音识别系统相比,该系统具备内存消耗小,运算速度快的优点。
然后给出了该语音识别系统在多种嵌入式平台上的实现和评估结果,论证了非特定人语音识别系统在嵌入式平台上实现的可行性及其对硬件的最低配置要求,在技术层次上分析了目前实现高性能语音识别SOC的主要问题和困难,并指出了今后相关的研究方向。
关键词:计算机应用;中文信息处理;嵌入式平台;非特定人语音识别;语音识别SOC中图分类号:TP391.4文献标识码:AResearch and Realization of Embedded Speech Recognition SystemFANG Min,PUJian-tao,LI Cheng-rong,TAI Xian-qing(Hi-tech Innovation Center,Institute of Automation,Chinese Acadamy of Science Beijing 100080,China)Abstract:Proposed in this paperis a novel speaker-independent speech recognition system,which is command-variable andsuitable for realization based on embedded pared with traditional speaker-independent speech recognition sys-tem based on PC,our system is featured small storage and computation cost.The system is evaluated on several embeddedplatformsthat are specially designed.According to the result of the evaluation,the feasibility of speaker-independentspeech recognition system based on embedded platform is proved and the least requirement for the hardware is given.Thenwe analyzed the main problems and difficulties in the development of high performance speech recognition SOC(System Ona Chip)from the point of technology,and pointed out some future works.Key words:computer application;Chinese information processing;embedded platform;speaker-independent speech recog-nition;speech recognition SOC1前言随着计算机软硬件技术、半导体技术、电子技术、通讯技术和网络技术等的飞速发展,人类已经进入后PC时代。
实现嵌入式语音识别系统的基本原理及步骤嵌入式语音识别系统是一种将语音信号转化为可理解的文本信息的技术，它广泛应用于智能家居、智能手机、汽车导航系统等领域。
本文将介绍嵌入式语音识别系统的基本原理及实现步骤。
一、基本原理嵌入式语音识别系统的基本原理基于语音信号的特征提取和模式匹配。
其主要流程包括：音频采集、预处理、特征提取、模式匹配和后处理。
1. 音频采集：利用麦克风或其他音频采集设备获取用户的语音信号。
2. 预处理：对采集到的语音信号进行预处理，包括降噪、增强和去除不必要的信号干扰。
3. 特征提取：从预处理后的语音信号中提取与语音内容相关的特征信息。
常用的特征提取方法包括短时能量、短时过零率、倒谱系数等。
4. 模式匹配：将提取到的特征信息与预先建立的语音模型进行匹配。
常用的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习模型（如循环神经网络）。
5. 后处理：对匹配结果进行后处理，包括词语连续性检测、语音纠错等。
二、实现步骤实现嵌入式语音识别系统的基本步骤包括：数据准备、特征提取、语音模型训练和系统集成。
1. 数据准备：收集适用于系统训练的语音数据集。
数据集可以包含多个说话人的语音样本，涵盖不同的人声特征和语音内容。
2. 特征提取：对采集到的语音信号进行预处理，并提取出与语音内容相关的特征信息。
常用的特征提取方法包括短时能量、短时过零率、MFCC（Mel频率倒谱系数）等。
3. 语音模型训练：使用已准备好的语音数据集和特征信息，训练一个语音识别模型。
在模型训练过程中，可以选择使用隐马尔可夫模型（HMM）或深度学习模型（如循环神经网络）来构建语音识别系统。
4. 系统集成：将训练好的语音识别模型嵌入到嵌入式设备中，实现实时的语音识别功能。
在系统集成过程中，需要考虑设备的计算能力、存储空间以及实时性等因素。
总结：实现嵌入式语音识别系统的基本原理是基于语音信号的特征提取和模式匹配。
通过音频采集、预处理、特征提取、模式匹配和后处理等步骤，可以将语音信号转化为可理解的文本信息。
嵌入式英语命令词语音识别算法研究姚竞，王国梁，刘加（清华大学电子工程系，北京100084）摘要：本文提出了一种基于定点DSP的嵌入式英语语音命令词识别算法，并基于TI芯片建立识别系统。
系统采用基于连续隐Markov模型（Continuous Density Hidden Markov Model，CDHMM）的两阶段识别策略。
通过决策树结合数据驱动的状态聚类方法，一阶段模型数目研究等方法提高识别率。
最后在以TI TMS320vc5502 定点DSP为核心的语音处理片上系统上实现了英语语音命令识别，当DSP工作速度为200MIPs时，实时率为0.37，存储空间消耗为49.5kbyte，对于1235词的识别效果为95.4%。
关键词：语音识别，嵌入式，状态共享，特征选择中图分类号：TN912.3 文献标示符：AEmbedded English Speech Commands RecognitionAlgorithm ResearchYAO Jing, WANG Guoliang, LIU Jia(Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) Abstract This paper presents an embedded English commands speech recognition system based on fixed-point DSP and establishes recognition system based on TI chip. The system uses Continuous Density Hidden Markov Model (CDHMM) and two-pass search strategy. To increase the recognition accuracy, phone models tying based on decision tree and data driven, phone model unit choosing in first stage recognition are applied in the system. The English commands speech recognition system has been realized on speech processing system on chip based on TI TMS320vc5502 fixed point DSP. When the DSP works on speed of 200MIPs, the system can provide a recognition accuracy rate of 95.4﹪on 1235 two-word phrases recognition task with 0.46 times lower than real time and 49.5kbyte data space.Key words Speech recognition; Embedded system; State tying; Feature selection1．引言1近年来，随着电子技术的发展，智能式移动设备在实际生活中得到了越来越广泛的使用，在实际应用中，迫切需要更快捷、方便和小型化的人机交互界面，而传统的小键盘或触摸盘设备在这方面并不能给出理想的答案。
基于嵌入式多核SoPC平台的说话人识别系统应用研究作者：重庆大学何伟，胡又文，张玲，陈方泉来源：电子技术应用摘要：针对当前基于DSP、ARM等硬核处理器设计的嵌入式说话人识别系统训练和辨认时间长等缺陷，根据MFCC提取过程的特点与遗传聚类算法中适应度计算的原理，提出一种基于SoPC平台与矢量量化原理的说话人识别系统实现方案。
经测试，该实现方案在保证识别率前提下，可有效提高训练与识别速度。
关键词： 说话人识别 矢量量化 遗传算法 适应度 SOPC说话人识别(Speaker Recognition)又称话者识别，是指根据特定说话人语音波形中反映生理和行为等特征的语音参数来对说话人身份进行识别[1]。
说话人识别技术作为一种非接触性识别技术，在保安、司法、军事和信息服务等领域都有广泛的应用前景。
文本无关的说话人识别方法是当前说话人识别技术的研究重点。
常用的识别算法有：基于矢量量化VQ(Vector Quantization)的方法[2]、基于HMM的方法、基于ANN的方法等。
其中，基于VQ的说话人识别方法无需考虑复杂的统计模型和时间归整问题，运算过程简单，在说话人识别领域被广泛应用。
基于VQ的说话人识别通常采用MFCC参数，因为MFCC是一种基于人耳对语音频率的非线形感知特征的描述参数[3]，在说话人识别中，其性能优于LPC、LPCC等参数。
SoPC技术是一种基于FPGA解决方案的SoC，由美国ALTERA公司于2000年提出[4]。
基于SoPC平台的开发结合了FPGA灵活可编程与片上NiosII软核处理器的用户可配置等特点。
在实现某功能时，可编写C/C++程序运行于NiosII处理器实现，也可设计硬件模块实现，不占用CPU，起到了硬件加速效果。
本系统综合两种实现思路，采用高性价比的Cyclone II 2C35系列FPGA实现。
经验证，该说话人识别系统识别率高，实时性优于硬核处理器系统，应用前景良好。
《基于嵌入式系统人脸识别的分析与研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，嵌入式系统在各个领域的应用越来越广泛。
其中，人脸识别技术在嵌入式系统中的应用已经成为研究的热点。
人脸识别技术以其独特的优势，如非接触式、便捷性、高精度等，被广泛应用于安全监控、身份认证、智能门禁等场景。
本文将对基于嵌入式系统的人脸识别技术进行分析与研究。
二、嵌入式系统概述嵌入式系统是一种专为特定应用设计的计算机系统，其软硬件高度集成，具有高可靠性、高稳定性、低功耗等特点。
在嵌入式系统中，人脸识别技术得到了广泛的应用，其核心技术包括图像采集、预处理、特征提取和匹配识别等。
三、人脸识别技术分析1. 图像采集与预处理图像采集是人脸识别的第一步，通过摄像头等设备获取人脸图像。
预处理是对图像进行去噪、灰度化、二值化等操作，以便后续的特征提取和匹配识别。
2. 特征提取特征提取是人脸识别的关键步骤，其目的是从图像中提取出能够表征人脸特征的信息。
常用的特征提取方法包括基于几何特征的方法、基于局部二值模式（LBP）的方法、基于深度学习的方法等。
3. 匹配识别匹配识别是将提取的特征与数据库中的特征进行比对，以确定身份。
常用的匹配算法包括模板匹配、特征匹配等。
此外，近年来深度学习算法在人脸识别中得到了广泛的应用，提高了识别的准确性和速度。
四、嵌入式系统在人脸识别中的应用嵌入式系统在人脸识别中的应用具有很大的优势。
首先，嵌入式系统具有高实时性，能够快速处理图像数据；其次，嵌入式系统具有低功耗的特点，适用于长时间运行的监控系统；此外，嵌入式系统还具有高度的集成性，方便携带和安装。
因此，嵌入式系统在人脸识别领域的应用前景广阔。
五、基于嵌入式系统的人脸识别技术研究针对嵌入式系统的人脸识别技术，需要进行专门的优化和改进。
首先，要选择合适的图像处理算法和硬件平台，以实现高实时性和低功耗；其次，要优化特征提取和匹配识别的算法，以提高识别的准确性和速度；此外，还需要考虑系统的安全性和稳定性等问题。
《基于嵌入式系统人脸识别的分析与研究》篇一一、引言随着科技的快速发展，人脸识别技术已经成为了现代科技领域中的一项重要技术。
嵌入式系统因其低功耗、高效率、高集成度等特点，在人脸识别领域得到了广泛的应用。
本文旨在分析并研究基于嵌入式系统的人脸识别技术，探讨其原理、应用及未来发展趋势。
二、人脸识别技术概述人脸识别技术是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物识别技术。
它通过摄像头等设备获取人脸图像，然后利用计算机视觉和机器学习等技术对图像进行处理和分析，提取出人脸的特征信息，最后与预先存储的人脸信息进行比对，以实现身份识别。
三、嵌入式系统在人脸识别中的应用嵌入式系统是一种集成了计算机硬件、软件和应用程序的计算机系统，具有体积小、功耗低、可定制等特点。
在人脸识别领域，嵌入式系统可以实现对人脸图像的快速处理和分析，提高了人脸识别的效率和准确性。
同时，嵌入式系统还可以将人脸识别功能集成到各种设备中，如手机、安防监控等，从而实现了人脸识别的广泛应用。
四、基于嵌入式系统的人脸识别原理基于嵌入式系统的人脸识别主要包括图像预处理、特征提取和身份识别三个步骤。
首先，通过摄像头等设备获取人脸图像，然后对图像进行预处理，包括去噪、二值化等操作。
接着，利用计算机视觉和机器学习等技术对预处理后的图像进行特征提取，提取出人脸的特征信息。
最后，将提取出的特征信息与预先存储的人脸信息进行比对，以实现身份识别。
五、基于嵌入式系统的人脸识别技术应用基于嵌入式系统的人脸识别技术已经广泛应用于各个领域。
在安防领域，人脸识别技术可以用于门禁控制、监控等场景；在金融领域，人脸识别技术可以用于身份验证、支付等场景；在医疗领域，人脸识别技术可以用于医疗设备控制、患者身份识别等场景。
此外，人脸识别技术还可以应用于智能手机、智能家居等领域，为人们的生活带来便利。
六、基于嵌入式系统的人脸识别技术挑战与展望虽然基于嵌入式系统的人脸识别技术已经取得了很大的进展，但仍面临着一些挑战。
嵌入式语音识别的研究与实现随着科技的发展，嵌入式系统在各个领域得到了广泛应用。
其中，嵌入式语音识别作为人机交互的重要手段之一，正逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
本文将从研究和实现两个方面，介绍嵌入式语音识别的相关内容。
首先，嵌入式语音识别的研究是基础。
语音识别是将人类语音转化为可理解的文本或命令的技术，而嵌入式语音识别则是将这项技术应用于嵌入式系统中。
在研究方面，需要深入了解语音信号的处理、特征提取、模型训练等相关知识。
此外，还需要对不同语音识别算法进行研究和比较，以找到适合嵌入式系统的算法。
研究者还需关注嵌入式系统的资源限制，如计算能力、存储空间和功耗等，以保证算法在嵌入式设备上的高效运行。
其次，嵌入式语音识别的实现是重要的应用方向。
在实现方面，首先需要选择适合的硬件平台，如嵌入式处理器或专用语音处理芯片。
然后，根据研究的成果，将语音识别算法移植到嵌入式系统中，并进行优化和调试，以确保实时性和准确性。
此外，为了提高用户体验，还可以结合其他技术，如语音合成、语音交互等，实现更多功能。
嵌入式语音识别在日常生活中有着广泛的应用。
例如，智能家居领域中的语音控制，可以通过语音识别技术实现对家电的远程控制；智能手机领域中的语音助手，可以通过语音识别技术将用户的语音指令转化为相应的操作；医疗领域中的智能健康监测，可以通过语音识别技术实现对患者语音的识别和分析等等。
这些应用不仅方便了人们的生活，也提高了工作效率。
总之，嵌入式语音识别的研究与实现是一项具有重要意义的工作。
通过深入研究语音识别算法，并将其应用于嵌入式系统中，可以实现更加智能、便捷和高效的人机交互方式。
随着嵌入式技术的不断发展，相信嵌入式语音识别将在更多领域得到广泛应用，为人们的生活带来更多便利。
基于嵌入式系统的说话人识别的开题报告一、研究背景说话人识别（Speaker Recognition）是指通过语音信号识别说话者身份的技术，它是语音识别技术中的一个重要分支。
随着社会发展和安全意识提高，说话人识别技术在安防、金融、司法等领域的应用价值越来越受到重视。
嵌入式系统是一种以微型化、节能化、低成本化等为特征的计算机系统，具有体积小，功耗低，性能高等优点，因此在自动化控制、仪表仪器、消费电子等领域得到广泛应用。
基于嵌入式系统的说话人识别可以使得该技术更轻便、更易于移动，适用于更多的应用场景。
二、研究内容本研究的主要内容是设计一种基于嵌入式系统的说话人识别技术。
具体研究步骤包括：1. 语音信号采集：利用嵌入式系统内部的麦克风采集语音信号。
2. 特征提取：对采集到的语音信号进行预处理和特征提取，常用的特征包括梅尔倒谱系数、线性预测系数等。
3. 模型建立：利用采集到的语音信号和已有的说话人样本训练模型，并将模型储存在嵌入式系统中。
4. 说话人识别：对新的语音信号进行特征提取，利用已储存的模型判断该语音信号的说话人身份。
5. 系统优化：针对嵌入式系统的特点进行优化，包括系统资源的利用、性能的提高等。
三、研究意义本研究旨在利用嵌入式系统技术实现基于语音信号的说话人识别，具有以下意义：1. 提高说话人识别技术的应用范围：嵌入式系统可以轻便、迅速地携带或安装在各种设备中，使得说话人识别技术可以更广泛地应用于不同的场景。
2. 降低系统成本：嵌入式系统具有体积小、功耗低、成本低等特点，能够极大地降低说话人识别系统的成本。
3. 推动嵌入式系统技术的发展：本研究涉及嵌入式系统的优化及应用，能够促进嵌入式系统技术的进步，同时可以推动嵌入式系统在其他领域的应用。
四、研究方法本研究采用以下方法：1. 系统研究：通过对现有基于嵌入式系统的说话人识别技术的文献资料进行调研和分析，构建本研究的基础框架和研究思路。
2. 系统设计：根据研究目的和需求，对系统进行设计、编程和测试。
基于深度学习的嵌入式语音识别算法研究随着科技的不断发展，嵌入式设备的应用越来越广泛，其中语音识别作为一种智能化交互方式，被广泛应用于智能家居、智能车载、医疗设备等领域。
嵌入式语音识别技术是将语音识别算法嵌入到嵌入式设备中，可以实现语音控制和语音交互等功能。
本文将介绍一种基于深度学习的嵌入式语音识别算法，探讨其应用前景和技术实现。
一、前言随着深度学习技术的不断发展和应用，自然语言处理领域的研究开始向深度学习模型转移。
与传统的语音识别技术相比，深度学习模型可以对更大规模的语音数据集进行训练，大大提高了语音识别的准确率和鲁棒性。
同时，随着嵌入式设备运算能力的提升，基于深度学习的嵌入式语音识别技术也得到了广泛应用。
二、基于深度学习的语音识别算法1. 概述基于深度学习的语音识别算法主要分为三个步骤：特征提取、声学建模和解码器。
其中，特征提取是将语音信号转化成计算机能够处理的特征向量，声学建模是建立每个特征向量对应的语音识别结果的模型，解码器是用来翻译声学模型生成的最可能的语音识别结果。
2. 特征提取在深度学习模型中，通常使用的特征向量为MFCC特征或FBANK特征，这些特征向量可以反映语音信号的频率分布特征，并将其转化为一系列数值型数据，以便能够被深度学习模型处理。
同时，也可以利用一些高级特征提取技术，如声学模型和谱图滤波器组来提取声学特征。
3. 声学建模在声学建模中，深度学习模型使用的主要算法是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。
RNN能够很好地捕获语音信号的长时序关系，而CNN能够对语音信号进行局部的特征提取，并利用卷积核来实现时间不变性。
4. 解码器解码器是用来翻译声学模型生成的最可能的语音识别结果。
其中，常用的解码器算法是基于统计建模的HMM算法和基于神经网络的CTC算法。
HMM算法通过统计模型进行建模，能够有效地处理有限数量的字典，但在大词汇量的识别任务中表现较差。
而CTC算法通过神经网络对语音信号进行直接建模，能够处理大量的字典，且表现优异。
