基于DSP的自主载体语音指令发布技术的研究与实现

论文摘要

随着社会迅速发展与各类新技术不断涌现，当前人们对所有产品、器件提出了愈来愈高的要求和期待。其中，人性化、方便化、舒适化与智能化等即构成了典型代表。在此当中，如何突破现有人机通讯格局，将语音识别技术引进诸如家居物件、机器人设备的管理、动作指令发布等等，便摆在广大科技工作者面前。本论文及相关研究正是围绕这些问题展开和进行的。论文在比较深入、细致地分析语音识别不同时期研究重点与难题所在基础上，通过综合各类现代技术优缺点，以及课题具体应用特性，提出了基于现有RSC—300／364语音识别DSP芯片，选用单片微计算机建造实验环境平台。无论运用于何种场合，语音识别都必须认真对待两类问题，它们分别是语音信号提取和语音内容理解。在语音信号提取期间，环境背景噪音、麦克风质量、讲话者的年龄、性别、性格、方言习惯、精神状况与语言种类等差异，势必极大地影响、制约实验系统建造便利性和最终效果，为了最大限度地消除这些干扰因素，作者在论述以往众多成功经验吸取同时，讨论了运用信号去除噪音法、参数去除噪音法以及抗噪音模型法时，不同元音、辅音与频率波段对于这些方法适用性形成的约束，及其解决此类困难的对应策略。此间，即包括语音特征提取、语音序列编排机制和语音谱峰评估，也含有基于均方差最小化的语音线性预测参数确定，以及少数低信息率时变参数表示语音信号波形对语音参数(如基音频率、共振峰、功率谱等)施行精确估计的影响，等等。出于提高系统强壮性和结论准确性、可信赖性与不断改进，论文还给出了借助学习以往成功识别结果积累的相关技术细节，依此达到逐步地实现讲话者非特定人化。语音识别离不开物理硬件支撑，依据课题总体目标与基本指导原则，论文在比较详细地论述RSC—300／364语音识别DSP芯片特性基础上，详细地讨论了设计单片微计算机实验平台过程遇到的诸多难题和攻克对策，并且讲述了采用汇编语言实现的功能模块和最终成效。在论文后部，专门耗费大量篇幅介绍了实验系统运行与测试情况，同时简明地分析了存在问题，指明了今后改进方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 引言
• 1 绪论
• 1.1 语音识别技术概述
• 1.1.1 语音识别的发展历史
• 1.1.2 语音识别的主要技术
• 1.1.3 语音识别技术所面临的困难
• 1.2 语音识别技术的前景与应用
• 1.3 语音识别技术研究的意义
• 1.4 问题的提出
• 1.4.1 课题背景
• 1.4.2 课题研究的必要性
• 1.4.3 本文的研究重点
• 2 课题技术背景
• 2.1 自主载体
• 2.2 数字信号处理技术
• 2.2.1 DSP芯片概念
• 2.2.2 DSP芯片特点
• 2.3 RSC-300/364的 DSP语音识别芯片
• 2.4 特征参数提取
• 2.5 模型匹配与模型训练
• 2.6 语音识别单元选取
• 3 关键技术研究与实现
• 3.1 语音识别技术可靠性的研究
• 3.2 语音识别算法的选择与分析
• 3.3 语音识别方案的选择与实现
• 3.3.1 语音识别方案论证
• 3.3.2 采用模板匹配方法实现语音识别
• 4 系统设计与实现
• 4.1 系统模块的总体设计
• 4.2 系统建造遵循的基本原则
• 4.3 系统实现
• 4.3.1 开发环境与开发工具选择
• 4.3.2 系统设计技术路线
• 4.3.3 系统工作流程图
• 4.3.4 系统硬件设计
• 4.4 语音指令模块与自主载体联接
• 4.5 系统实现的部分源代码
• 4.5.1 特定人语音指令训练模块实现
• 4.5.2 特定人语音指令发布模块实现
• 4.5.3 语音识别失败、出错或拒绝识别处理模块实现
• 4.6 系统应用前提限制
• 5 测试结果分析
• 5.1 语音识别指令系统识别结果的评价
• 5.2 测试结果
• 6 结论
• 参考文献
• 在学研究成果
• 致谢