汽车电子中的论特定人语音识别技术在汽车控制上的应用

引言 　　从20世纪50年代开始对语音识别的研究开始，经过几十年的发展已经达到一定的高度，有的已经从实验室走向市场，如一些玩具、某些部门密码语音输入等，随着DSP和专用集成电路技术的发展，快速傅立叶变换以及近来嵌入式操作系统的研究，使得特定人识别尤其是计算量小的特定人识别成为可能。因此，对特定人语音识别技术在汽车控制上的应用的研究是很有前途的。 　　2  特定人语音识别的方法 　　目前，常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，笔者采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 　　说话人识别的系统 特定人语音识别技术在汽车控制上的应用已经成为现代汽车电子领域的一个重要研究方向。这项技术的发展始于20世纪50年代，随着数字信号处理（DSP）技术、专用集成电路（ASIC）的进步，以及快速傅立叶变换（FFT）和嵌入式操作系统的深入研究，特定人语音识别已变得更为实用和高效，尤其适用于计算量较小的应用场景。 在汽车控制中，特定人语音识别技术具有显著的优势。它可以提供一种安全、便捷的交互方式，使驾驶员无需手动操作就能控制汽车的各种功能，如导航、空调、音乐播放等，极大地提升了驾驶体验和行车安全性。特别是在驾驶过程中，手不离方向盘就能完成指令，避免了因操作电子设备分散注意力导致的潜在危险。 在实现特定人语音识别的过程中，通常采用三种主要方法：模板匹配法、统计建模法和联接主义法（基于人工神经网络）。本文作者选择了基于矢量量化和隐马尔可夫模型（HMM）相结合的方法，因为这种方法能够平衡数据量、实时性和识别率的需求。 一个完整的特定人语音识别系统通常包括以下几个部分：语音特征矢量提取单元（前端处理）、训练单元、识别单元和后处理单元。用户需要在购车后录入自己的语音样本，这一过程称为训练，以创建个人化的语音模型。预处理阶段会对语音信号进行预加重和分帧处理，以提升高频部分，使信号频谱平坦，便于后续分析。 语音特征矢量提取是识别系统的核心，通常使用倒谱系数和基因周期参数等特征。例如，线性预测系数（LPC）、倒谱参数（LPCC）和Mel频率谱系数（MFCC）等。这些参数可以通过各种算法如Durbin递推算法、格型算法或Schur递推算法计算得出。为了提高识别率，还会引入一阶和二阶差分倒谱。基音周期的估计则常用短时自相关函数、短时平均幅度差函数或同态信号处理等方法。 训练单元则负责使用收集到的语音数据为每个用户训练出对应的HMM模型。这一过程可以细分为针对说话人特征的训练和针对待识别词汇的训练，以确保系统能够准确识别特定人的声音并理解其指令。 通过以上技术手段，特定人语音识别技术在汽车电子中的应用得以实现，不仅提高了汽车的智能化水平，也为用户带来了更加人性化的驾驶体验。随着技术的不断进步，未来汽车的语音控制系统将变得更加智能和精确，为驾驶员提供更全面的支持。