探究语音识别家电遥控器应用前景职称论文发表价格

　　摘要：与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。中国物联网校企联盟形象得把语音识别比做为“机器的听觉系统”。文章发表在《硅谷》上，是国家级电子论文发表范文，供同行参考。

　　关键词：语音识别,家电遥控器,应用前景

　　语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。

　　1 语音识别算法目前，常以单片机(MCU)或DSP作炎硬件平台的实现消费类电子产品中的语音识别。这类语音识别主要为孤立词识别，它有两种实现方案：一种是基于隐含马尔科夫统计模型(HMM)框架的非特定人识别;另一种是基于动态规划(DP)原理的特定人识别。它们在应用上各有优缺点。

　　HMM非特定人员的优点是用户无需经过训练，可以直接使用;并且具良好的稳定性(即对使用者而言，语音识别性能不会随着时间的延长而降低)。但非特定人语音识别也有其很难克服的缺陷。首先，使用该方法需要预先采集大量的语料库，以便训练出相应的识别模型，这就大大提高了应用此技术的前期成本;其次，非特定人语音识别很难解决汉语中不同方言的问题，限制了它的使用区域;另外还有一个因素也应予以考虑，家电中用于控制的具体命令词语最好不要完全固定，应当根据的用户的习惯而改变，这一点在非特定人识别中几乎不可能实现。

　　因此大多数家电遥控器不适合采用此方案。DP特定人识别的优点是方法简单，对硬件资源要求较低;此外，这一方法中的训练过程也很简单，不需预先采集过多的样本，不仅降低了前期成本，而且可以根据用户习惯，由用户任意定义控制项目的具体命令语句，因而适合大多数家电遥控器的应用。DP特定识别的严重缺点是它的稳健性不理想，对有些人的语音识别率高，有的人识别率却不高;刚训练完时识别率较高，但随着时间的推迟而识别率降低。些缺点往往给用户带来不便。

　　第二级根据输入语音频谱的FFT分析结果，分别计算出高频、中频和低频段的能量分布特性，用来判别轻辅音、浊辅音和元音;在确定了元音、浊音段后，再向前后两端扩展搜索包含语音端点的帧。FRED端点检测算法根据语音的本质特征进行端点检测，可以更好地适应环境的干扰和变化，提高端点检测的精度。在特定人识别中，比较了常用的FED(Fast Endpoint Detection)[5]和FRED两种端点检测算法的性能。两种算法测试使用相同的数据库，包括7个人的录音，每个人说100个人名，每个人名读3遍。测试中的DP模板训练和识别算法为传统的固定端点动态时间伸缩(DTW)模板匹配算法[4]。两种端点检测算法的识别率测试结果列在表1中。

　　语音识别在家电遥控器中的应用 :

　　表1 比较FED和FRED端点检测算法对DTW模板匹配识别率的影响端点检测算法第1人第2人第3人第4人第5人第6人第7人平均FED92.5%87%92.6%95.6%96.2%96.8%100%94.4%FRED94.3%89.9%93.2%99.4%99.4%98.8%100%96.4%测试结果说明：使用FRED端点检测算法，所有说话人的识别率都有了不同程度的提高。

　　因此，本系统采用这种两级端点检测方案。1.2 模拟匹配算法DTW是典型的DP特定人算法，为了克服自然语速的差异，用动态时间规整方法将模板特征序列和语音特征序列进行匹配，比较两者之间的失真，得出识别判决的依据。假设存储的一个词条模板包括M帧倒谱特征R={r(m)m=1,2,∧,M};识别特征序列包括N帧倒谱特征T={t(n)n=1,2, ∧,N}。在r(i)和t(i)之间定义帧局部失真D(i,j),D(i,j)=|r(i)-t(i)| 2，通过动态规划过程，在搜索路径中找到累积失真最小的路径，即最优的匹配结果。采用对称形式DTW：其中S(i,j)是累积失真,D(i,j)是局部失真。

　　当动态规划过程计算到固定结点(N，M)时，可以计算出该模板动态匹配的归一化距离，识别结果即该归一化距离最小的模板词条：x=argmin{S(N,Mx)}。为了提高DTW识别算法的识别性能和模板的稳健性，提出了双模板策略，即x=argmin{S(N,M2x)}。第一次输入的训练词条存储为第一个模板，第二次输入的相同训练词条存储为第二个模板，希望每个词条通过两个较稳健的模板来保持较高的识别性能。与上面测试相同，也利用7个人说的100个人名，每个人名含3遍的数据库，比较DTW单模板和双模板的性能差别，结果更在表2中。

　　论文语音识别在家电遥控器中的应用

　　表2 DTW不同模板数的识别率比较DTW第1人第2人第3人第4人第5人第6人第7人平均单模板94.3%89.9%93.2%99.4%99.4%98.8%100%96.4%双模板99.4%96.6%98.5%100%100%98.8%100%99.0%测试结果说明：通过存储两个模板，相当大地提高了DTW识别的性能，其稳健性也有很大的提高。因此，对特定人识别系统，采用DTW双模板是简单有效的策略。综上所述，该嵌入式语音识别芯片系统采用了改进端点检测性能的FRED算法，12阶Mel频标倒谱参数(MFCC)作为特征参数，使用双模板训练识别策略。

　　通过一系列测试，证明该系统对特定人的识别达到了很好的识别性能，完全可以满足家用电器中声控应用的要求。2 语音控制遥控器设计目前家用遥控器主要为按键式，并有两种类型：一种是固定码型，每个键对应一种或几种码型，都是生产厂家预先设定好的，用户不能更改;另一种是学习型，具有自我学习遥控码的功能，可由用户定义遥控器的每个键对应的码型，它能够将多种遥控器集于一身，用一个遥控器就可控制多个家电，又可以作为原配遥控器的备份。由于现代家电功能不断增加，上述两种遥控器都有按键过多，用户不易记住每个键的含义等问题。将语音识别技术应用于学习型遥控器，利用语音命令代替按者对命令的记忆和使用，同时省去了大量按键，缩小了遥控器的体积。

　　语音控制遥控器的硬件框图如图2所示，它由两个独立的模块组成：语音信号处理模块和系统控制模块。语音信号算是模块由DSP、快闪存储器(FLASH)、编解码器(CODEC)组成。其中DSP是整个语音识别模块的核心，负责语音识别、语音编解码，以及FLASH的读写控制。

　　FLASH和CODEC也都选用3.3V工作电压的芯片。FLASH为美国ATMEL公司的AT29LV040A(4M Bit)，它作为系统的存储器，主要用于存放以下内容：提示语音合成所需的参数，特定人训练后的码本数据，DSP系统的应用程序和学习和遥控码数据。CODEC选用美国TI公司的TLV320AC37，用来进行A/D、D/A变换、编码和解码。系统控制模块由单片机、红外接收发送器、电源管理电路组成。单片机负责整个遥控器的系统控制。单片机作为主控芯片，进行键盘扫描，根据用户通过键盘输入的指令，分别完成学习遥控码;控制DSP进行语音训练、回放、识别;将识别结果转换成相应的遥控码，通过红外发光管发射出去。单片机与DSP之间通过标准的RS232串行协议通讯。

　　语音识别在家电遥控器中的应用 :

　　系统的控制软件流程图如图3所示。在使用前，按“学习键”进入学习状态，用户先对学习型遥控器训练语音命令，并使其学习与各语音命令相对应的原理控码型。使用时按“识别键”，进入语音识别状态，等待语音处理模块返回结果，若返回正确的识别结果，则把相应的遥控码发射出去。

　　例如，原电视遥控器数字键“1”对应中央1台，用户的训练命令为“中央1台”，学习了原遥控器的数字键“1”的遥控码，并使其与训练命令“中央1台”对应起来。于是使用时只需对着学习型遥控器的麦克风说出“中央1台”，电视就会切换到中央1台。这样用户不需要记住每个电视台与台号的对应关系，相对于枯燥的频道数字，用户自定义的命令更容易记住。若连续的30秒无正确的命令则遥控器进入休眠状态，单片机控制电源管理电路切换DSP和FLASH电源，单片机本身也进入休眠状态，直至用户按键，唤醒单片机，再由单片机控制恢复DSP和FLASH供电，重新开始工作。

　　这是因为整个系统中，DSP的功耗最大，长时间不用时，关闭语音信号处理模块，可以显著地降低整个系统的功耗。从实验室走向市场的过程中，可靠性与成本是遇到的最大挑战。采用双模板的DTW和两组端点检测FRED算法，可在系统资源和反应延时增加极小的情况下，有效地提高识别率和稳健性。该项技术成功地运用在学习型遥控器上，展现了语音识别技术在家电领域的广阔前景。

　　职称电子论文快速发表：《硅谷》杂志是由中国科学技术协会主管，中国科技新闻学会主办，经国家新闻出版总署批准，国内外公开发行的国家级科技类学术刊物。

期刊VIP网，您身边的高端学术顾问

文章名称： 探究语音识别家电遥控器应用前景职称论文发表价格

文章地址： http://www.qikanvip.com/jisuanjiwangluo/11796.html