AP7003语音识别

摘要：介绍了新型、低成本语音识别电路AP7003的性能、引脚、指令等内容,并给出了应用电路原理图及详细的应用方法。

关键词：语音识别 键盘控制 CPU控制 存储体 1 AP7003简介

AP7003是一款新型、低成本语音识

别专用集成电路,内置有麦克风放大器、A/D转换器、语音处理器和I/O控制器,经预处理后可识别12组不同的字词,每组1.5秒时长,可连词或单词识别。AP7003包括AP7003-01（由CPU串行控制）和AP7003-02（由按键直接控制）两种型号,且最有高度的I/O可编程性,使用简单方便,可广泛应用于玩具、识别转控、自动答录等领域。

AP7003的功能框图如图1所示。其主要特性如下：

·内置麦克风放大器;

·内置A/D转换器;

·DIP40双列直插式封装;

·识别12组1.5秒时长字词;

·I/O口具有2个普通输入、4个触发输入、2个输出口（分别有4个和12个输出）、2个LED驱动;

·指令优化以方便用户使用;

·2.4V-4.5V工作电压,且具备低功耗模式。

2 AP7003功能说明

AP7003具有两种工作模式,即

语音识别

索 引

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

语音识别的发展简史 ............................................................................................................................... 1 语音识别的发展趋势 ............................................................................................................................... 2 语音识别的系统类型 ............................................................................................................................... 4 语音识别的基元选择 ..............................................................

项目题目： 基于Matlab的语音识别 一、引言

语音识别技术是让计算机识别一些语音信号，并把语音信号转换成相应的文

本或者命令的一种高科技技术。语音识别技术所涉及的领域非常广泛，包括信号处理、模式识别、人工智能等技术。近年来已经从实验室开始走向市场，渗透到家电、通信、医疗、消费电子产品等各个领域，让人们的生活更加方便。

语音识别系统的分类有三种依据:词汇量大小，对说话人说话方式的要求和对说话人的依赖程度。

(1)根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量及无限词汇量识别系统。

(2)根据对说话人说话方式的要求，可以分为孤立字(词)语音识别系统、连接字语音识别系统及连续语音识别系统。

(3)根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。

二、语音识别系统框架设计

2.1语音识别系统的基本结构

1

语音识别系统本质上是一种模式识别系统，其基本结构原理框图如图l所示，主要包括语音信号预处理、特征提取、特征建模(建立参考模式库)、相似性度量(模式匹配)和后处理等几个功能模块，其中后处理模块为可选部分。

三、语音识别设计步骤

3.1语音信号的特征及其端点检测

图2 数字‘7’开

基于神经网络的语音信号识别

摘要

语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来， 人们就一直致力于使电 脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工 智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。 神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科 学，它模拟了人类神经元活动的原理，具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为很好 地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。 本文针时语音识别的特点． BP 神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究， 对 进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。 针对传统 BP 算法识别准确率高 但训练速度慢的缺点，对 BP 网络进行改进，构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法 (GABP)，并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明，该算法有效地缩短了识别时问，提 高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词：语音识别，神经网络，遗传算法，遗传神经网络,BP 网络 RECOGNITIO THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURA

基于神经网络的语音信号识别

摘要

语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来， 人们就一直致力于使电 脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工 智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。 神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科 学，它模拟了人类神经元活动的原理，具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为很好 地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。 本文针时语音识别的特点． BP 神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究， 对 进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。 针对传统 BP 算法识别准确率高 但训练速度慢的缺点，对 BP 网络进行改进，构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法 (GABP)，并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明，该算法有效地缩短了识别时问，提 高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词：语音识别，神经网络，遗传算法，遗传神经网络,BP 网络 RECOGNITIO THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURA

语音识别及其关键技术 一、语音识别概述

语音识别技术以语音信号处理为研究对象，涉及语言学、计算机科学、信号处

理、生理学、心理学等诸多领域，是模式识别的重要分支。该技术有非常广阔的应

用前景，从６０年代至今，世界许多著名公司不惜投入巨资进行开发研究。我国的

北京大学和中科院声学研究所一直紧跟国际水平，进行汉语语音识别技术的研究工

作。５０年代，是语音识别研究工作的开始时期，它以贝尔实验室研制成功可识别

十个数字的犃狌犱狉狔系统为标志。６０年代，计算机广泛应用于语音识别的研究

工作中，动态规划和线性预测分析技术是这一时期的重要成果。７０年代，语音识

别的研究取得了突破性进展。基于线性预测倒谱和动态时间规整技术的特定人孤立

语音识别系统被研制成功，提出了矢量量化和隐马尔可夫模型理论。８０年代，语

音识别的研究工作进一步深入。其标志是人工神经元网络在语音识别中的成功应用

。９０年代，随着计算机技术的飞速发展，语音识别正从研究走向实用，其研究成

果已达到相当高的水平。２０００年，正象美国微软公司总裁所说的那样，语音识

别技术将使计算机丢掉键盘和鼠标。这无疑将改变我们许多人的工作和生活方式。

深圳大学本科毕业论文（设计）开题报告

别时可供参加训练的发音人(圈内人)使用，也可供未参加训练的同一范畴的发音人(圈 外人)使用。 孤立词语音识别的基本原理：特征提取，训练，识别，失真测度。主要识别框架：基 于模板匹配的动态时间规整法 DTW 和基于统计模型的隐马尔柯夫模型法 HMM。特征提取就 是通过数字信号处理技术从语音波形中提取最能表征语音的语意信息的特征参数。镁倒谱 系数 MFCC:是在语音识别过程当中最常用的倒谱特征参数，它将一般的频谱转换到基于 Mel 尺度(基于人耳的听觉特性而设计的，具有很好的识别性能和抗噪声能力)的非线性 频谱上，然后再进过一组滤波器，最后转换到倒谱域中。训练是预先分析出语音特征参数， 制作语音模板或其它(统计)模型并存放在语音模型库中。识别是待识语音经过与训练时相 同的分析，得到语音参数，将它与库中的参考模板型一一比较，并采用判决的方法找出最 接近语音特征的模型，得出识别结果。失真测度是计量语音特征参数矢量之间的“失真(距 离)测度” 。隐马尔柯夫模型法 HMM 为当前语音识别的主流算法，它将将语音模拟成一对时 域与频域上并存的随机过程(时域：状态转移过程，频域：混合高斯分布) 。其优点是训 练和识别过程都有

语音识别芯片所涉及的技术包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 语音识别分类

按照使用者的限制而言，语音识别芯片可以分为特定人语音识别芯片和非特定人语音识别芯片。 特定人语音识别芯片是针对指定人的语音识别，其他人的话不识别，须先把使用者的语音参考样本存入当成比对的资料库，即特定人语音识别在使用前必须要进行语音训练，一般按照机器提示训练2遍语音词条即可使用。

非特定人语音识别是不用针对指定的人的识别技术，不分年龄、性别，只要说相同语言就可以，应用模式是在产品定型前按照确定的十几个语音交互词条，采集200人左右的声音样本，经过PC算法处理得到交互词条的语音模型和特征数据库，然后烧录到芯片上。应用这种芯片的机器(智能娃娃、电子宠物、儿童电脑)就具有交互功能了。

非特定人语音识别应用有的是基于音素的算法，这种模式下不需要采集很多人的声音样本就可以做交互识别，但是缺点是识别率不高，识别性能不稳定。 语音识别基本原理

嵌入式语音识别系统都采用了模式匹配的原理。录入的语音信号首先经过预处理，包括语音信号的采样、反混叠滤波、语音增强，接下来是特征提取，用以从语音信号波形中提取一组或几组能够描述语音信号特征的参数。特征提取

语音识别与合成入门

「音色」（Timber）是一個很模糊的名詞，泛指音訊的內容，例如「天書」這兩個字的發音，雖然都是第一聲，因此它們的音高應該是蠻接近的，但是由於音色的不同，我們可以分辨這兩個音。直覺來看，音色的不同，代表基本週期的波形不同，因此我們可以使用基本週期的波形來代表音色。

若要從基本週期的波形來直接分析音色，是一件很困難的事。通常我們的作法，是將每一個音框進行頻譜分析（Spectral Analysis），算出一個音框訊號如何可以拆解成在不同頻率的分量，然後才能進行比對或分析。在頻譜分析時，最常用的方法就是「快速傅立葉轉換」（Fast Fourier Transform），簡稱 FFT，這是一個相當實用的方法，可以將在時域（Time Domain）的訊號轉換成在頻域（Frequency Domain）的訊號，並進而知道每個頻率的訊號強度。 若要看看 FFT 的實際展示，可以輸入下列指令：

dspstfft_nt (MATLAB 5) dspstfft_win32 (MATLAB 6)

開啟的 Simulink 系統如下：

语音识别与合成入门

當你啟動程式並開始對麥克風說話時，就會出現下列動態的「頻譜圖」（Spectrum），隨時間而呈

基于Filler模型的语音关键词识别

xxxx大学

毕业设计（论文）任务书

课题名称 基于Filler模型的语音关键词识别

学 生 姓 名 xxxxxxx 所在院、系（队） x系x队 专 业 电子信息工程 学 号 xxxxxxxxxxx 申请学位级别 工学学士 指导教师单位 x系x教 指导教师姓名 xxxxx 技 术 职 务 教授

二○一一 年 二 月

课题名称

基于Filler模型的语音关键词识别 I 基于Filler模型的语音关键词识别

其他指导老师姓名、单位 xxx xxxx 课题主要任务与要求： 语音关键词识别是语音识别的一种特殊情况，是处理自然语言、实现人机语音交互有效的解决方案之一，并成为语音识别领域的另一个研究热点。 1.了解语音识别基础知识，深入了解语音关键词识别技术。 2.了解国内外对于语音关键词识别技术研究的现状和发展方向。 3.掌握基于Filler模型的语音关键词识别的方法。 备 注 系（或教研室）审批意见： 课题难易程度适中，理论与实践相结合，适合作为本科毕业设计课题。