摘要: 随着社会信息化的高速发展，人机互动也越来越被社会所重视。语音识别技术是现代计算机技术研究的重点，它涉及到语言学、计算机科学、现代信号处理等领域，具有广阔的前景。 在世界上有着众多的残疾人士，他们在生活上有着许多的不方便之处。本文... 展开 随着社会信息化的高速发展，人机互动也越来越被社会所重视。语音识别技术是现代计算机技术研究的重点，它涉及到语言学、计算机科学、现代信号处理等领域，具有广阔的前景。 在世界上有着众多的残疾人士，他们在生活上有着许多的不方便之处。本文考虑到手部有障碍的困难人群在使用如计算机、电视机遥控器、空调遥控器等等家庭常用设备时的不方便，便设想有这样一种设备：说话人在对仪器口述命令，通过仪器对说话人命令的处理，达到说话人的目的。能达到这种目的的仪器就是本文所设计的一种基于DSP55X系列的语音识别系统平台。 论文介绍了基于DSP TMS320VC5509A的语音识别系统，阐述了系统的构成，分析了系统的工作过程。语音识别的主要过程有语音信号预处理、端点检测、特征提取和模式匹配等，其中特征提取和模式匹配是系统处理过程的重点。预处理主要是对采集的信号进行初步处理，包括了预加重和加窗分帧等，对预处理后的信号采用VUS算法进行端点检测，根据检测后的信号采用Mel频率倒谱系数（MFCC）为语音识别的特征参数，最后选用ANN人工神经网络算法（BP神经网络）对语音信号进行匹配并识别。仿真算法使用了Matlab软件，整个系统的硬件程序采用的是C语言和汇编语言。 系统的硬件设备是以TI公司TMS320VC5509A DSP为核心，TLV320AIC23语音处理芯片等各种外设为辅助设备。系统由TMS320VC5509A芯片控制和处理系统的各种复杂运算和程序，TLV320AIC23对原始语音进行采样和A/D转换，内部存储器用来存放程序数据，外部存储器用来存放各种语音数据。首先在TMS320VC5509A开发板上初步进行调试，然后将实验所采用的算法应用到硬件开发上，最后得出结果。 通过对本系统所采用的语音识别算法进行仿真，得出的结果证明了算法的有效，在硬件平台上的测试也取得了预期的结果。实验表明，本文所设计的语音识别系统对特定入、小词汇量、非连续词具有较高的识别率和使用价值。通过对系统硬件的扩展，系统可以设计成多种应用语音识别的设备。 收起