论文部分内容阅读
针对传统语音采集和识别容易受到噪声干扰的缺点,提出了一种基于压电陶瓷传感器的语音识别系统。利用不同单词发音时声带振动的信号特征进行分类识别。首先利用FPGA控制ADC对数据进行采集并通过UART传输至电脑;接着对数据进行裁剪得到发音时的数据并进行短时傅里叶变换得到数据的时域与频域信息;然后对数据做主成分分析降低数据的维度并得到其特征向量;对数据做线性判别式分析对其进行分类。最后利用基于MATLAB的上位机实时显示识别结果。实验结果表明,此系统在强噪声干扰下仍然具有超过90%的识别率。