|
- UID
- 1029342
- 性别
- 男
|
……
stlm a，dxr10 ；将累加器地位中的数据送至串口发送寄存器
……
基于前述对AIC23和DSP的相应设置，采用21级系数对称FIR数字滤波，对经由麦克风输入的语音信号进行滤波处理，滤波结果由耳机输出，实际效果良好。所采集到的音频数据还可通过HPI接口传送至ARM供应用程序调用。
3.3语音识别应用测试
语音识别的基本原理是对语音信号进行特征提取。目前常用的语音识别算法有基于模式匹配的动态时间规正法（DTW： Dynamic Time Warping）、基于统计模型的隐马尔柯夫模型法（HMM： Hidden Markov Model）以及基于神经网络的识别法（DNN、NPN、TDNN）等[7].为便于系统应用测试，本文采用一种最简易的方法对系统进行调试，即对英文元音的识别。基本原理是提取元音字母的频率特征，各元音在其频域响应中都有三个明显的共振峰频率，而最容易识别的是第一共振峰，由此可进行有效的元音识别。在提取第一共振峰频率特征时采用“零交越”法（统计单帧信号波形穿越零点的次数——过零率），将信号频率特征的分析转换为时域分析，计算得到的过零率与理论值进行比较即可实现元音的识别。图4所示分别为元音“A”的时域和频域图。
图4元音A的时域图和频域图
由频域采样图可以看到很明显的第一共振峰，此时计算时域采样中信号的过零率可较为准确的识别元音A，过零率的计算中近似等于零的采样点通常是微弱的干扰，可以忽略不计。经验证，这种简易单元音识别法的识别率在80％以上，由此证明本系统音频处理的实用性。
4结束语
本文阐述了基于信号处理和嵌入式应用的音频处理系统的设计和实现。论述了系统的硬件设计、软件编程及其应用。通过ARM对音频芯片AIC23的控制和DSP与AIC23的通信，实现了音频信号采集、处理、输出的功能以及简单的语音识别。构建了基于ARM和DSP的音频处理系统应用框架，对进一步的数据处理、控制应用等提供了切实可行的软硬件方案。 |
|
