【摘 要】
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研究嵌入式平台中的语音识别技术具有很大的市场价值和应用价值,本文主要研究语音识别技术在嵌入式平台中的实现,论文主要工作分为三部分:(1)语音识别相关的基本理论研究分析
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研究嵌入式平台中的语音识别技术具有很大的市场价值和应用价值,本文主要研究语音识别技术在嵌入式平台中的实现,论文主要工作分为三部分:(1)语音识别相关的基本理论研究分析了语音识别技术的发展过程,研究语音信号的产生机制、数学模型等;对语音信号处理技术进行深入的研究,包括语音的采集量化、加窗分帧、端点检测等关键技术;通过对语音特征参数和语音识别算法的分析比较,确定采用MFCC作为语音的特征参数,DTW算法作为语音识别核心算法。(2)嵌入式平台的设计和搭建根据系统功能需求选取S3C6410微处理器为核心处理器,完成嵌入式硬件平台的设计;采用Linux系统作为操作系统,移植Uboot、内核、文件系统完成嵌入式软件开发平台的搭建。(3)系统设计思路与实现详细介绍了语音识别相关部分的设计方案,完成相关应用程序的编写,最后将程序移植到目标开发板OK6410中,对嵌入式语音识别系统进行测试,结果表明本次设计的语音识别系统具有较高的识别率,具有一定的抗噪能力,识别速度较快,基本达到了预期设计的效果。
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