论文部分内容阅读
从全球汽车产业发展现状来看,电子化和智能化已经成为当今汽车行业的流行主题,汽车制造商就智能语音技术在汽车控制中的应用已经达成了广泛的共识。它将为整个汽车产业链的拓展提供了新的广阔的增值空间。高性能的DSP芯片具有成本低、体积小、运算精度高、处理速度快等特点,被广泛地应用在军事、交通、办公等领域。因此,基于DSP的车载语音控制系统的研究也越来越受到人们的重视。本文首先简要介绍了语音识别的基本理论,概述了抗噪语音识别技术,然后对车载语音控制系统的硬件设计和软件实现做了详细的阐述,并在完成了系统设计的基础上研究了如何提高车载噪声环境下识别系统的鲁棒性问题。在TMS320C6713 DSK的硬件基础上,本系统根据实际的需要分别设计了输入模块、数据处理模块和输出模块。为了保证系统能够脱离计算机自动运行,本文采用了Flash Boot加载方式实现了DSP的自举。本系统最终实现的功能是在TMS320C6713 DSK上识别出非特定人的12词控制命令,测试结果显示,在安静的实验环境下,系统的识别率能够达到98.52%。此外,本文针对车载噪声环境下的抗噪性能作了具体的算法分析,在对比传统的几种特征参数的基础上,采用了一种新的加性倒谱失真模型和基于最小均方误差准则下MFCC特征参数对车载环境控制系统进行识别测试,实验表明对于车载噪声,这种改进的方法对提高系统的识别率有一定的效果,具有较好的鲁棒性。