EDA/PLD中的VC++和Matlab混合编程的语音识别研究资源-CSDN文库

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EDA/PLD中的中的VC++和和Matlab混合编程的语音识别研究混合编程的语音识别研究

摘要：采用VC++和Matlab混合编程搭建了一个高效的基于HMM的语音识别实验验证平台。结合FPGA的特点,

直接使用加法器、乘法器、比较器等建立一个Viterbi算法结构,采用改进方法计算Viterbi得分,实现一种简单的基

于HMM的语音模板匹配。　　1 引言　　Matlab 是一款高性能的数值计算和可视化软件，集成数值分析、矩

阵计算、信号运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境。目前，基于

Matlab 的语音识别开发平台虽然在可读性、可移植性和可扩充性上优于其它编程语言，且调试功能强大、数据

库函数丰富，可使研究人员“站在巨人的肩上”更加直观、方便地进

　　摘要：采用VC++和Matlab混合编程搭建了一个高效的基于HMM的语音识别实验验证平台。结合FPGA的特点,直接使用加

法器、乘法器、比较器等建立一个Viterbi算法结构,采用改进方法计算Viterbi得分,实现一种简单的基于HMM的语音模板匹配。

　　1 引言

　　Matlab 是一款高性能的数值计算和可视化软件，集成数值分析、矩阵计算、信号运算、信号处理和图形显示于一体，构

成了一个方便的、界面友好的用户环境。目前，基于Matlab 的语音识别开发平台虽然在可读性、可移植性和可扩充性上优于

其它编程语言，且调试功能强大、数据库函数丰富，可使研究人员“站在巨人的肩上”更加直观、方便地进行分析、计算与设

计工作，从而大大地节省了时间[1]。但考虑到其执行代码速度低下，不能直接与硬件底层直接接触等缺点，因此提出了采用

Matlab 和VC++混合编程来搭建语音识别实验平台，并对传统Viterbi 算法进行变形，直接使用FPGA 的加法器、比较器和逻

辑操作来计算观察值序列，以实现一种简单的嵌入式语音模板匹配。

　　2 基于HMM 的语音识别

　　2.1 语音识别系统

　　语音识别系统（Speech Recognition System，SRS）基本上是一个模式分类的任务，即通过训练，系统能够把输入的语

音按一定模式进行分类[2]。实验在Matlab 7.0 系统上建立了一个简单的基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov

Model，HMM）的语音识别过程，如图1。

　　（1）语音输入：在一般实验室环境下进行语音信号采样，采样格式为PCM，采样频率 16 KHZ，A/D 的量化精度8 Bit。

然后经过去噪、预加重、分帧、加窗等处理过程，去掉语音信号中包含的大量冗余信息，加强语音信号的高频共振峰，便于进

行频谱分析。

　　（2）端点检测：考虑到语音信号的录制是在较为安静的实验室环境下进行，利用过零率Z 来检测清音，用短时能量E 来

检测浊音，两者配合实现可靠的端点检测[3]。

　　（3）特征提取和量化：对有效语音段进行特征提取，即提取基于Mel 刻度的倒频谱矢量（Mel Frequency Cepstrum

Coefficients，MFCC），它是识别过程中的输入特征值。特征值经矢量量化Vector Quantization，VQ），输出VQ 码本类别

号，即HMM 训练与识别阶段使用的观察值序列o。

　　（4）模型训练与语音识别：训练阶段，系统采用一系列训练观察值估计HMM 参数，

　　2.2 Viterbi 算法

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