基于嵌入式Linux的语音识别系统硬软件设计【威尼斯vnsr】

2025-01-29 01:03:01

本文摘要：该设计运用三星公司的S3C2440，融合ICRoute公司的高性能语音辨识芯片LD3320，展开了语音识别系统的硬件和软件设计。

该设计运用三星公司的S3C2440，融合ICRoute公司的高性能语音辨识芯片LD3320，展开了语音识别系统的硬件和软件设计。在嵌入式Linux操作系统下，运用多进程机制已完成了对语音辨识芯片、超声波测距和云台的掌控，并将语音辨识技术应用于多角度超声波测距系统中。

通过测试，系统可以通过辨识语音指令掌控测量方向，需要手动介入，最后将测量结果通过语音播出出来。　　1．章节　　语言是人类传播信息的最重要手段，语音辨识则是构建语音掌控的关键技术。使用嵌入式语音辨识技术使得设备具备功耗较低、用于简单、灵活性等优点，挣脱了简单按键和按钮的后遗症，在服务机器人、智能家居及消费电子等领域充分发挥着最重要起到。

　　2．系统包含与原理　　语音辨识主要还包括两个阶段：训练阶段和辨识阶段。在训练或辨识过程中，都必需对输出语音展开预处理和特征提取。训练阶段通过用户输出的若干次训练语音，经过预处理和特征提取后获得特征参数，最后通过特征参数建模，进而创建训练语音的参考模型库。

而辨识阶段是将输出语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型展开相似性度量，然后把相近度最低的输出特征矢量作为辨识结果输入，从而超过语音辨识目的，如图1右图。　　语音辨识技术可分成：特定人辨识和非特定人辨识两种。特定人辨识是指必须对待辨识人的语音展开收集训练，辨识对象为专门的人；非特定人辨识是指辨识对象为大多数用户，一般要收集多个人的语音展开录音、训练和自学，从而超过较高的识别率。

　　在实际应用于中，现代技术开发嵌入式语音辨识有两种构建方式：调到嵌入式语音开发包和外阔语音辨识芯片。本文的语音识别系统方案是以嵌入式处理器S3C2440为核心，外扩非特定人语音辨识芯片LD3320，并将超声波测距模块和云台结合作为系统的机械执行机构。系统测量过程如下：首先根据语音指令掌控两维度云台的位姿，使超声波探测器指向特定方向，然后打开超声波探测器，测量出有前方障碍物距离，最后将测量结果转化成为可以播出的二进制数据流，通过LD3320的播出功能已完成数据的播出。

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