【毕业设计】STM32嵌入式平台上的实现孤立词语音识别系统
语音识别
简介
我们的解决方案是基于STM32嵌入式平台的孤立词语音识别系统。该系统通过预滤波、特征提取和特征匹配等步骤实现语音信号转化为文本或命令的功能。我们在Matlab中进行了算法仿真和优化，并成功将算法移植到STM32嵌入式平台上。该系统具有高效的语音识别功能。如果您对该解决方案感兴趣，可以下载研华科技的主题白皮书《2019研华嵌入式服务指南》以获取更多相关信息。
正文
我们的解决方案是基于标题【毕业设计】STM32嵌入式平台上的实现孤立词语音识别系统。在这个解决方案中，我们将研究孤立词语音识别系统，并在STM32嵌入式平台上实现它。
语音识别是一种将人类语音信号转化为文本或命令的技术，其目的是研究出一种具有听觉功能的机器。在本设计中，我们将研究孤立词语音识别系统，并在STM32嵌入式平台上实现它。
该系统的识别流程包括预滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取和特征匹配。其中，端点检测采用短时幅度和短时过零率相结合的方法。一旦检测到有效语音，根据人耳听觉感知特性，计算每帧语音的Mel频率倒谱系数(MFCC)。然后，我们使用动态时间弯折(DTW)算法与特征模板进行匹配，最终输出识别结果。
为了优化算法，我们首先在Matlab中对上述算法进行了仿真，并通过多次试验得出了算法中所需各系数的最优值。然后，我们将算法移植到STM32嵌入式平台上，并根据嵌入式平台的存储空间和计算能力的限制对算法进行了优化。
最终，我们成功设计并制作了基于STM32的孤立词语音识别系统。该系统在嵌入式平台上实现了高效的语音识别功能。
以上是我们基于标题【毕业设计】STM32嵌入式平台上的实现孤立词语音识别系统的解决方案。如果您对该解决方案感兴趣，可以下载研华科技的主题白皮书《2019研华嵌入式服务指南》以获取更多相关信息。
语音识别是一种将人类语音信号转化为文本或命令的技术，其目的是研究出一种具有听觉功能的机器。在本设计中，我们将研究孤立词语音识别系统，并在STM32嵌入式平台上实现它。
该系统的识别流程包括预滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取和特征匹配。其中，端点检测采用短时幅度和短时过零率相结合的方法。一旦检测到有效语音，根据人耳听觉感知特性，计算每帧语音的Mel频率倒谱系数(MFCC)。然后，我们使用动态时间弯折(DTW)算法与特征模板进行匹配，最终输出识别结果。
为了优化算法，我们首先在Matlab中对上述算法进行了仿真，并通过多次试验得出了算法中所需各系数的最优值。然后，我们将算法移植到STM32嵌入式平台上，并根据嵌入式平台的存储空间和计算能力的限制对算法进行了优化。
最终，我们成功设计并制作了基于STM32的孤立词语音识别系统。该系统在嵌入式平台上实现了高效的语音识别功能。
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