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基于嵌入式技术的的语音识别技术研究开题报告

 2021-03-10 23:56:38  

1. 研究目的与意义(文献综述)

目前,语音识别技术的应用方向主要有大量词汇连续语音识别和小词表嵌入式语音识别技术。大量词汇连续语音识别系统都是在计算机平台上实现的;而小词表嵌入式语音识别的主要用于语音控制、智能玩具、家电遥控等方面,这些应用系统大都使用专门的硬件系统实现。

嵌入式语音识别系统是指应用各种先进的微处理器在板级或是芯片级用软件或硬件实现语音识别技术。嵌入式语音识别系统和pc机的语音识别系统相比,虽然其运算速度和内存容量有一定限制,但它有体积小、功耗低、可靠性高、投入小、安装灵活等优点,特别适用于智能家居、机器人及消费电子领域。

近年来,随着嵌入式技术的发展和应用领域的不断扩展,嵌入式语音识别技术已成为语音识别的一个重要发展方向。语音识别的嵌入式应用受到业界和用户日益广泛地关注,众多世界著名大公司纷纷涉足嵌入式语音市场的开发和竞争,嵌入式语音识别的应用形式和领域不断拓展。语音识别作为一种人机交互的方式,可以提高交互的效率,嵌入式语音识别系统将广泛应用到语音输入、车载导航、玩具和智能化设备的语音控制领域。当然,嵌入式在嵌入式应用中,由于嵌入式平台计算能力和存储资源配置的限制,语音识别的应用还有许多问题有待解决。

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2. 研究的基本内容与方案

本文研究语音识别原理,分析了智能家居控制关键技术,就如何将嵌入式语音识别技术应用到智能家居控制中做了大量工作。

基于智能家居控制的嵌入式语音识别系统的研究主要内容如下:

1. 研究语音特征参数及语音识别算法的原理和特征参数提取过程;

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3. 研究计划与安排

第1-2周:收集与课题相关的教材,期刊,论文等,熟悉相关理论知识。确定方案,完成开题报告

第3-4周:完成智能家居中语音识别模块的设计

第5-8周:完成语音识别部分的设计

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4. 参考文献(12篇以上)

[1].杨芬娜.嵌入式语音识别系统的研发与设计.武汉理工大学,2014

[2].c.kim,r.m.stern.feature extraction forrobust speech recognition using a power-law nonlinearity and power-biassubtraction[j].interspeech,2009.28~31.

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