基于ARM的语音识别系统设计.pdf

"基于ARM的语音识别系统设计" 本文设计了一种基于ARM处理器的嵌入式语音识别系统，该系统采用流行的DHMM模型和Viterbi算法实现语音识别。该系统具有低价、强性能、通用性好和扩展能力强等优点。 1. 语音识别概述 语音识别是将语音信号转换为文本或命令的技术，旨在实现人机交互。语音识别技术可以分为特定人语音识别和非特定人语音识别两种。该技术融合了信号处理、人工智能和自动化等多领域的研究成果，是实现人工智能的主要途径之一。 2. 嵌入式语音识别系统设计 该系统基于ARM处理器，采用Linux作为操作系统。语音识别采用DHMM模型和Viterbi算法实现。该系统具有低价、强性能、通用性好和扩展能力强等优点，可以广泛应用于移动设备等领域。 3. 语音识别工作原理 语音识别的工作原理是将原始的自然语音信号转换为可以对比的信号。该过程包括预处理、端点检测、特征提取、模式匹配等步骤。在这个过程中，需要研究语音信号的预处理技术，以高效提取语音特征参数，并选取合适的压缩算法进行语音数据压缩。 4. 系统实现 该系统的实现基于ARM处理器和Linux操作系统。语音识别采用DHMM模型和Viterbi算法实现。该系统具有低价、强性能、通用性好和扩展能力强等优点，可以广泛应用于移动设备等领域。 5.结论 该基于ARM处理器的嵌入式语音识别系统具有许多优点，可以广泛应用于移动设备等领域。该系统的设计和实现对语音识别技术的发展和应用产生了重要影响。 6.关键技术 本文中关键技术包括： * DHMM模型：一种流行的语音识别模型，用于实现语音识别。 * Viterbi算法：一种高效的语音识别算法，用于实现语音识别。 * 嵌入式系统：一种基于ARM处理器和Linux操作系统的嵌入式系统，用于实现语音识别。 * 语音信号预处理技术：一种用于高效提取语音特征参数的技术。 7.应用前景 该基于ARM处理器的嵌入式语音识别系统可以广泛应用于移动设备、智能家居、自动驾驶等领域，具有广阔的应用前景。 8.结论 本文设计了一种基于ARM处理器的嵌入式语音识别系统，该系统具有低价、强性能、通用性好和扩展能力强等优点。该系统的设计和实现对语音识别技术的发展和应用产生了重要影响。