王维强

（中国空空导弹研究院 河南 洛阳 471009）

自上世纪70年代以来，国内外的专家们在语音识别研究领域内取得了重大突破，先后出现了动态时间规整技术（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）和人工神经网络（ANN）等3种主要方法。DTW虽然在孤立词语音识别中取得了不错的性能，但其要求的存储量和计算量太大；ANN虽然前景看好但其目前尚未有突破性进展，目前它们都难以在工程中得到广泛的应用。HMM算法使语音识别的计算量得到大大减少，而且正确率较高，从而在语音识别中得到广泛引用。

笔者在以ADSP-BF531为核心构建的嵌入式系统上实现了对非特定人、孤立词的语音识别，该系统采用了端点检测、矢量量化（VQ）和离散隐马尔可夫模型（DHMM）等算法。

1 ADSP-BF531介绍

ADSP-BF531是ADI公司BlackfinTM系列的高性能DSP，其最高主频为400 MHz，内有2个16位MAC，2个40位ALU，4个8位视频ALU，以及1个40位移位器，RISC式寄存器和指令模型[1]，编程简单，编译环境友好。

BF531包含丰富的外设，通用外设如UART、带有PWM（脉冲宽度调制）和脉冲测量能力的定时器、通用的I/O标志引脚、以及一个实时时钟和一个“看门狗”定时器。它还有多个独立的DMA控制器，能够以最小的处理器内核开销完成自动的数据传输。DMA传输可以发生在ADSP-BF531处理器的内部存储器和任何有DMA能力的外设之间。此外，DMA传输也可以在任何有DMA能力的外设和已连接到外部存储器接口的外部设备之间完成（包括SDRAM控制器、异步存储器控制器）。具有DMA传输能力的外设包括SPORTS、SPI端口、UART和PPI端口。每个独立的有DMA能力的外设至少有一个专用DMA通道。……