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基于DTW算法语音识别系统的仿真及DSP实现.

通过对语音识别原理的系统分析,结合特定人语音识别的具体情况,研究了基于线性预测编码(LPC)的递推来推求倒谱编码(CC)基于滤波理论的基音周期确定算法,并将其结合起来,应用凌阳SPCE061A单片机,从硬件、软件、算法优化等方面实现了基于语音识别门禁系统的总体设计,在凌阳μ'nSPIDE平台上完成了原型系统的开发,并从应用的角度阐明了本系统理论上的合理性与鲁棒性.基于语音识别技术的门禁系统的研究黎育红１，张熹１，袁荃２（１．华中科技大学数字化工程与仿真中心，湖北武汉４３００７４；２．武汉大学经济与管理学院，湖北武汉４３００７２）摘要：通过对语音识别原理的系统分析，结合特定人语音识别的具体情况，研究了基于线性预测编码（ＬＰＣ）的递推来推求倒谱编码（ＣＣ）基于滤波理论的基音周期确定算法，并将其结合起来，应用凌阳ＳＰＣＥ０６１Ａ单片机，从硬件、软件、算法优化等方面实现了基于语音识别门禁系统的总体设计，在凌阳斗’ｎＳＰＩＤＥ平台上完成了原型系统的开发，并从应用的角度阐明了本系统理论上的合理性与鲁‘棒性。关键词：语音识别特征提取模式匹配ＬＰＣ唧综合集成计算机、通讯、自动识别、机械工程和安全本文拟采用对用户的依赖性分类的形式，将相关语音识管理系统等相关技术的门禁系统有效地解决了重要部别分为两类：对用户声音特征的辨识和对用户发出的命门和场所的安全访问控制问题，已得到广泛的应用，成令的确认。为日常工作和生活中的电子门卫。目前，门禁系统采用基于对声音特征辨识的特定人语音识别在对……

在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（DynamicTimeWarping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，DTW算法与HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。编程实现语音处理中的DTW算法在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（DynamicTimeWarping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，DTW算法与HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。无论在训练和建立模板阶段还是在识别阶段，都先采用端点算法确定语音的起点和终点。已存入模板库的各个词条称为参考模板，一个参考模板可表示为R={R（1），R（2），……，R（m），……，R（M）}，m为训练语音帧的时序标号，m=1为起点语音帧，m=M为终点语音帧，因此M为该模板所包含的语音帧总数，R（m）为第m帧的语音特征矢量。所要识别的一个输入词条语音称为测试模板，可表示为T={T（1），T（2），……，T（n），……，T（N）}，n为测试语音帧的时序标号，n=1为起点语音帧，n=N为终点语音帧，因此N为该模板所包含的语音帧总数，T（n）为第n帧的语音特征矢量。参考模板与测试模板一般采用相同类型的特征矢量（如MFCC，LPC系数）、相同的帧长、相同的窗函数和相同的帧移。假设测试和参考模板分别用T和R表示，为了比较它们之间的相似度，可以计算它们之间的距离 D[T，R]，距离越小则相似度越高。为了计算这一失真距离，应从T和R中各个对应帧之间的距离算起。设n和m分别是T和R中任意选择的帧号，d[T（n），R（m）]表示这两帧特征矢量之间的距离。距离函数取决于实际采用的距离度量，在DTW算法中通常采用欧氏距离。若N=M则可以直接计算，否则要考虑将……