基于DM6446的音頻信號(hào)識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、音頻識(shí)別是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科，是人機(jī)最自然，最簡(jiǎn)潔的交流方式。人們通常使用的技術(shù)有動(dòng)態(tài)規(guī)整技術(shù)(DTW)，隱馬爾科夫模型(HMM)，矢量量化(VQ)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)等。
　　 本文研究的是一種基于DM6446的音頻信號(hào)的識(shí)別系統(tǒng)。首先分析了音頻處理技術(shù)的一般常用的基礎(chǔ)理論和音頻識(shí)別技術(shù)的基本原理，然后分析研究了音頻識(shí)別的三種常用的算法，包括隱馬爾科夫模型(HMM)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和矢量量化(VQ)的方法。這

2、三種方法分別都有各自的特點(diǎn)，鑒于本文是小詞匯量的音頻識(shí)別，所以經(jīng)過比較，本系統(tǒng)采用了矢量量化(VQ)的方法作為模式匹配的算法。矢量量化(VQ)是音頻識(shí)別中廣泛采用的數(shù)據(jù)壓縮和編碼的方法，在實(shí)現(xiàn)孤立詞識(shí)別系統(tǒng)時(shí)能簡(jiǎn)單快速，有效地實(shí)現(xiàn)音頻命令的實(shí)時(shí)識(shí)別。通過在MATLAB上的系統(tǒng)仿真，達(dá)到了較高的識(shí)別率，說明了此系統(tǒng)的可靠性。
　　 為了檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，本文第四章研究了如何將矢量量化(VQ)的算法移植到DSP硬件平臺(tái)上進(jìn)而實(shí)現(xiàn)音頻