[实用新型]一种基于ARM嵌入式平台的语音识别前端处理系统

说明书

本实用新型涉及一种基于ARM嵌入式平台的语音识别前端处理系统，包括S3C2440ARM处理器、Flash存储单元、语音信号采集电路和语音识别电路，所述语音信号采集电路对输入的语音信号进行预处理、端点检测、特征提取，语音识别电路将特征提取数据送入所述S3C2440ARM处理器，S3C2440ARM处理器将获取的特征与所述Flash存储单元特征库中的语音特征进行匹配后输出控制信号。本实用新型语音识别模型采用隐马尔可夫识别模型算法，通过建立隐马尔可夫模型实现样本训练和语音样本识别匹配，将S3C2440 ARM嵌入式前端处理系统代替传统的计算机，具有体积小、成本较低、识别速度快、准确率高等优点。

技术领域

本实用新型涉及语音识别技术，具体说是一种基于ARM嵌入式平台的语音识别前端处理系统。

背景技术

语音识别技术是非常重要的人机交互技术，有着非常广泛的应用领域和市场前景。应用语音的自动理解和翻译，可消除人类相互交往的语言障碍。通信技术的飞速发展，语音识别技术将为网上会议、商业管理、医药卫生、教育培训等各个领域带来极大的便利。嵌入式语音识别前端处理系统和 PC 机的语音识别前端处理系统相比，虽然其运算速度和内存容量有一些限制，但是它也有各自的特点。嵌入式系统体积小、可靠性高、耗电低、投入小、便于移动等优点，是嵌入式语音识别前端处理系统和 PC 机的语音识别前端处理系统相比的最大优势。而且嵌入式语音识别前端处理系统多为实时系统，当用户讲话后，系统能够立即完成词条识别并作出反应。这些特点决定了嵌入式语音识别前端处理系统的应用十分广泛。可以预测在近几年内，嵌入式语音识别前端处理系统的应用将更加广泛。各种语音识别前端处理系统将出现在市场上。根据相关语音识别专家预测，具有语音识别功能的产品可达数百亿美元。在短期内还不可能具有和人相比拟的语音识别前端处理系统，要建成这样一个系统仍然是人类面临的一大挑战，我们正一步步朝着改进语音系统的方向迈进。

但是，目前嵌入式语音识别前端处理系统不仅价格昂贵、体积大，而且识别速度较慢、识别准确率不高。

实用新型内容

针对上述技术问题，本实用新型提供一种防止撞桥事故发生的基于ARM嵌入式平台的语音识别前端处理系统。

本实用新型解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于ARM嵌入式平台的语音识别前端处理系统，包括S3C2440ARM处理器、Flash存储单元、语音信号采集电路和语音识别电路，所述语音信号采集电路对输入的语音信号进行预处理、端点检测、特征提取，语音识别电路将特征提取数据送入所述S3C2440ARM处理器，S3C2440ARM处理器将获取的特征与所述Flash存储单元特征库中的语音特征进行匹配后输出控制信号。

作为优选，还包括与所述S3C2440ARM处理器连接的动态SDRAM存储单元，该动态SDRAM存储单元存储所述语音识别电路输出的特征提取数据。

作为优选，还包括以太网控制单元，该以太网控制单元与所述S3C2440ARM处理器连接。

作为优选，还包括串行电路接口，该串行电路接口与所述S3C2440ARM处理器连接。

作为优选，还包括USB接口电路，该USB接口电路与所述S3C2440ARM处理器连接。

作为优选，还包括JTAG接口电路，该JTAG接口电路与所述S3C2440ARM处理器连接。

从以上技术方案可知，本实用新型ARM嵌入式平台的语音识别前端处理系统主要由S3C2440ARM处理器、静态Flash存储单元、动态SDRAM存储单元、语音识别电路等构成，其中语音识别模型采用隐马尔可夫识别模型算法，通过建立隐马尔可夫模型实现样本训练和语音样本识别匹配，将S3C2440 ARM嵌入式前端处理系统代替传统的计算机，具有体积小、成本较低、识别速度快、准确率高等优点。

附图说明

图1是本实用新型结构框图。