孤立詞語音識別芯片中特征提取的算法研究與實現(xiàn).pdf

1、近二十年來，語音識別技術(shù)取得顯著進步，開始從實驗室走向市場，并出現(xiàn)了一些商用語音識別軟件，例如IBM中文語音識別系統(tǒng)ViaVoice。但專用語音識別芯片的研究和開發(fā)還較少，這極大影響了語音識別技術(shù)的使用和推廣。論文研究內(nèi)容主要應用于小詞匯量、非特定人、孤立詞的漢語語音識別芯片。
　　論文深入分析了語音識別中預處理和特征參數(shù)的提取過程，并在各類算法上進行了優(yōu)化，采用了適應于本課題語音信號特點的兩N點實序列快速傅里葉變換方法，比分離的

2、快速傅里葉變換節(jié)省了46％的運算操作。在特征提取過程中，考慮到人耳對不同頻率的語音具有不同的感知能力，采用梅爾頻率濾波器組提取梅爾頻率倒譜系數(shù)。另外，論文還研究了影響語音識別性能的環(huán)境變化因素，并重點分析了抑制通道畸變的倒譜歸正法。論文深入研究了語音端點檢測算法和語音激活檢測算法，并通過實驗對該算法進行了閾值適應性改進，改進的聯(lián)合語音激活檢測以短時能量和短時過零率為語音檢測特征的語音端點檢測算法，具有良好抗噪音性能。實驗證明，該算法計算

3、簡便、準確率高，能夠較好地適用于語音識別系統(tǒng)中孤立句子的檢測，避免了傳統(tǒng)算法中僅適用于較短孤立詞的缺點。
　　論文完成了預處理和特征提取算法的浮點C、定點C和嵌入式匯編代碼實現(xiàn)及接口模塊的ASIC設計。論文在算法的C代碼實現(xiàn)中，設計了特殊函數(shù)的定點實現(xiàn)以平衡空間和時間的折衷。論文在匯編代碼的實現(xiàn)中，采用嵌入內(nèi)核的特點，減少指令代碼、平衡指令存儲、系數(shù)存儲和執(zhí)行效率。最后，論文將匯編生成的二進制代碼及接口模塊和DSP核的代碼在Spa