石戈戈

(四川信息职业技术学院，四川 广元 628040)

1 硬件设计

1.1 语音识别模块

20世纪60年代开始，语音识别技术进入了全新的探索时期，期间最具代表性的是线性预测分析(LP)和动态规划(DP)，主要解决了语音识别过程中特征参数提取和训练音频与测试音频特征参数不等长匹配的难题。20世纪90年代以后，人们则开始思考如何让语音识别技术产品化，期间IBM、Apple、 AT&T等科技巨头纷纷投入大量资源进行相关产品开发。理论方面，各种改进和优化算法仍然是语音识别领域的一大热点，期望进一步提高算法的识别能力和识别速度。目前，市场上基于语音识别技术的产品越来越多，比如智能玩具、智能家电、智能汽车电子产品等，当然，目前的语音识别技术无论在理论上还是在应用上距离真正的人机无障碍交流还有较大差距，与此同时，众多研究人员也在通过自己的努力推动语音识别技术的不断进步。从整体流程来看，语音识别部分的工作主要有以下几点：(1)信号预处理过程。由于我们在采集指令发出者发出的原始语音信号时不可避免地会将周围噪声一起采入，而这些噪声或多或少都会影响我们识别结果的准确性，甚至淹没所需信号，致使无法识别。所以，在对原始语音信号进行特征参数提取前我们需要先进行采样、滤波降噪、加窗分帧、端点检测等一系列操作，为后续的特征提取做好铺垫。(2)将经过预处理的信号进行分析，从中提取出我们需要的语音特征，如过零率、能量、幅值等时域参数和频谱、功率谱、基频等频域参数。……