基于片上系统SoC的孤立词语音识别算法设计

（3）改变局部路径约束函数法。不同的连续性条件导致了不同的路径，局部路径约束函数不一样，DTW识别效果就会不同。可以对局部约束路径进行加权处理，提高识别率。

本文中采用的模板匹配算法就是融合这三种改进技术后的动态规整算法，称之为ADTW算法。对这种算法一体成型电感器进行了实验，得到该算法的实际识别率，并对之进行分析。

3.3.3 应用中提高算法效率的改进方法

在计算传统DTW算法过程中，如果限定动态规整的计算范围，可以大大减小计算量，提高程序的性能。

采用平行四边形限制动态规整范围，如图3，菱形之外的节点对应的帧匹配距离是不需要计算的，也没有必要保存所有帧匹配距离矩阵和累积距离矩阵，以 ADTW的绕行电感器局部约束路径为例，每一列各节点上的匹配计算只用到了前两列的几个节点。充分利用这两个特点可以减少计算量和存储空间的需求。把实际的动态规整分为三段，(1,Xa)，(Xa+1,Xb)和(Xb+1,N)，

由于X轴上每前进一帧，只用到前两列的累积距离，所以只需要三个列矢量A、B和C分别保存连续三列的累积距离，而不需保存整个距离矩阵。每前进一帧都对A、B、C进行更新，即用A和B的值求出C，再根据B和C的值求出下一列的累积矩阵放入A中，由此可以反复利用这三个矢量，一直前进到X轴上最后一列，最后一个求出矢量的第M个元素即为两个模板动态规整的匹配距离。

高效DTW对识别的区域进行了限制，整个平面区域大小为M×N，匹配区域的大小为

公式(12)

若M＝N＝150，则限定区域内的计算量只是传统DTW算法计算量的24%；同时算法节省了空间，由原来的2个N×M矩阵，减少为3个M矢量，大大减少了需要的存储空间，解决了电感生产厂家普通DTW算法在存储空间有限的嵌入式系统中难以实现的问题。

4. MATLAB实验与分析

为了对算法的识别风华高科系列电感器效果进行测试，设计了用于数字家庭控制系统的识别命令集，并基于Matlab构建了孤立词语音识别系统，对识别算法进行实验和分析。该命令集包括语音命令100条，分别是如下几类：
l 语音通话控制命令，例如，“拨打电话”，数字，人名；
l 音乐控制类，“打开音乐”、“减小音量”等；
l 门窗控制类，“关闭百叶窗”、“打开大门”等；
l 家庭电器控制类，“打开空调”、“打开收音机”等。

该系统使用设计的端点检测技术、特征提取和模板匹配技术。语音采用频率为8KHz，16位量化精度，预加重系数a=0.95，语音帧每帧 30ms，240点为一帧，帧移为80，窗函数采用Hamming 窗。LPC参数为10阶，LPCC参数为16阶。实验人员为三名同学，两男一女，分别用甲乙丙代表，实验环境为办公室环境。实验平台为Windows XP，Matlab 7.0，进行的各项实验和数据分别如下：

（1）改进端点检测实验

针对于设计的端点检测算法，得到改进前和改进后语音识别率的变化，数据见表1。其中，改进前和改进后所用的参考模板和测试模板数据相同。实验的过程是，Matlab程序自动把50个测试模板逐个和100个参考模板进行匹配，找到测试模板所对应的语音命令。

表1 改进端点检测前后的识别率
Table 1. the recognition ratio of before and after ameliorate endpointing detection

从数据可以看出，对端点检测进行改进后，平均识别率从74%提高到82%，这是因为改进后的端点检测能够有效地区分噪音和语音，严格的把语音段提取出来。

（2）使用冗余参考模板实验

对每个语音命令建立四个参考模板，其他同实验(1)，实验数据见表2。

表2 使用冗余参考模板前后的识别率
Table 2. the recognition ratio of before and after use redundancy ref插件电感erence template

从实验数据看出，使用冗余模板后，平均识别率由87.5%提高到95%，平均误识率由12.5%下降到5%。所以，使用冗余参考模板有效的提高了识别性能。

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但是画成PCB后，UC3854的3脚即CAO电流调节器输出脚没有输出，


导致没有占空比输出，另外比较异常的还有6

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