dsp语音识别实验报告.doc

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DSP课程设计
实验报告
语音识别
院〔系〕：电子信息工程学院自动化系
设计人员：彬学号：07212072
设计人员：宋淦泉学号：07212077
成绩：
工程设计50
报告20
辩论30
总分
评语：
指导教师签字：
日期：
目录
设计任务书
实验概述
实验目的
设计容
设计方案、算法原理说明
设计步骤
算法原理说明
程序设计、调试与结果分析
算法流程图
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主程序
测试过程及结果分析
设计〔安装〕与调试的体会
编程及程序运行中遇到的问题及解决方法
本次实验的心得体会
参考文献
设计任务书
实验概述：
语言是人类特有的功能，声音是人类最常用的工具。通过语音传递信息是人类最重要最有效最常用和最方便的信息交换形式。语音信号是人类进展思想沟通和情感交流的最主要的途径。让计算机能听懂人类的语言，是自计算机诞生以来人类梦寐以求的想法。在本实验中，将针对ＤＴＷ算法，实现对最简单的单音信号进展语音识别的问题。
语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言〔例如人在说话时的表情、手势等细微动作可帮助对方理解〕，其最终目标是实现人与机器进展自然语言通信。
　 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准那么及模训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
语音识别系统的研究涉及微机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知科学等多种学科领域，是一个多学科综合性研究领域。
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语音识别系统的分类---根据对说话人说话方式的要求，可以分为孤立字〔词〕语音识别系统、连接字语音识别系统以及连续字语音识别系统。根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量以及无限量词汇量语音识别系统。
　 一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模版匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。
　　基于声道模型和语音知识的方法起步较早，在语音识别技术提出的开场，就有了这方面的研究。但由于其模型及语音知识过于复杂，还没有到达实用阶段。
人工神经网络的方法是80年代末期提出的一种新的语音识别方法。人工神经网络本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟人类神经活动的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，在构造和算法上都显示出实力。但由于存在训练、识别时间太长的缺点，目前仍处于实验探索阶段。
模版匹配方法中，要经过四个步骤：特征提取、模版训练、模版分类、判决。
实验目的：
掌握5402DSP片上外设TLC320AD50 CODEC编译码的部构造、工作原理以及在C语言下的编程方法；
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掌握通过C语言实现5402DSP片上外设FLASH的读写操作；
掌握FFT(快速傅里叶变换)、DTW(动态时间规整)算法，从而实现语音识别系统的开发;
熟练使用CCS5000集成开过程。
发环境完成对程序的调试
设计容：
语音识别〔Speech Recognition〕主要是指让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确地识别语音的容，从而根据其信息，执行人的各种意图或执行特定的任务，其最终目标是实现人与机器进展自然语言通信。5402DSP是整个硬件系统的信号处理中心，完成了语音数据的获得、语音特征向量的提取和语音识别功能。本实验要求用TMS320C5402进展语音识