基于ＤＳＰ的语音识别系统研究与设计文献综述

语音识别技术作为人机交互的重要入口，近年来在移动互联网、智能家居等领域得到迅速发展。

传统的语音识别系统通常基于通用处理器或云端服务器实现，存在着计算资源消耗大、实时性不足、隐私泄露风险等问题。

数字信号处理器（DigitalSignalProcessor,DSP）具有强大的实时信号处理能力和低功耗特性，为构建高效、低成本、本地化的语音识别系统提供了新的解决方案。

本文首先概述了语音识别技术和DSP的发展历程，然后重点探讨了基于DSP的语音识别系统的设计与实现，并对关键技术如语音信号预处理、特征提取、声学模型和语言模型进行了详细分析。

最后，对基于DSP的语音识别系统的研究趋势进行了展望，并提出了未来的研究方向。

关键词：语音识别；数字信号处理器；嵌入式系统；声学模型；语言模型

#1.1语音识别技术语音识别技术（AutomaticSpeechRecognition,ASR）旨在将人类语音信号转换为可被计算机理解的文本或命令，其本质上是一个模式识别问题，涉及声学、语音学、语言学、计算机科学等多个学科。

语音识别系统的基本流程包括语音信号预处理、特征提取、声学模型匹配和语言模型解码等步骤。

#1.2数字信号处理器数字信号处理器（DigitalSignalProcessor,DSP）是一种专门设计用于处理实时信号的微处理器，具有高速运算、低功耗、可编程等特点。

与通用处理器相比，DSP更擅长处理数字信号，如语音、图像和视频等，广泛应用于通信、雷达、音频处理等领域。