摘要：

随着电子技术和移动互联网的飞速发展,移动终端变得越来越贴近人们的日常生活,更自然的人机交互方式显得更加重要。语音识别作为一个更自由和方便的人机交互的方式,走入人们的生活。而且随着移动终端的普及,ARM平台成为现在硬件平台的热点,所以研究语音识别在ARM-Linux平台上的实现,成为一个交叉的热点。论文模拟了日常家居家电控制的一套语音控制系统,目的在于在ARM-Linux平台上实现一个小词汇量的连续的非特定人的语音识别系统。论文首先深入的研究了语音识别的基本思想和基本流程,然后分阶段研究了语音识别的前处理算法、两种特征提取算法和三种比较重要的识别算法,其中重点研究和应用了隐形马尔可夫模型(HMM),并深入研究了HMM的三个基本算法:前向后向算法、Viterbi算法、Baum-Welch算法。论文在选定了HMM作为实现算法之后,具体设计了系统的软件模块流程。结合剑桥大学开发的HTK工具包进行了对语音样本的HMM模型训练,并将训练出的模板运用语音识别引擎进行识别。然后将语音识别模块进行交叉编译,并植入ARM-Linux平台,建立一个基于ARM-linux平台的语音识别系统。论文为HMM在嵌入式中的应用做了基础性的探索,使语音识别进入日常生活的应用又迈进了一步。

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