【摘 要】
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随着计算机软硬件技术、半导体技术、电子技术、通讯技术和网络技术等的飞速发展，各种新型智能化的嵌入式设备日益广泛地走入人们的工作和生活。而嵌入式技术与语音识别技术的
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随着计算机软硬件技术、半导体技术、电子技术、通讯技术和网络技术等的飞速发展，各种新型智能化的嵌入式设备日益广泛地走入人们的工作和生活。而嵌入式技术与语音识别技术的相结合，使人们能够甩掉键盘，通过语音命令对智能化终端进行操作，人与这些智能化终端之间的自然快捷的交互方式有助于提高人机交互的效率，增强人对智能化设备的控制。
在此背景下，文章在介绍了语音识别技术在国内外的发展状况，阐明本课题的研究背景和意义的基础上，详细讨论了语音识别系统的基本原理，语音信号的预处理和特征参数提取。为了提高识别率，在语音训练和识别过程中采用了重要的模板匹配方法.隐马尔可夫模型（HMM）及矢量量化方法。内容包括语音信号的去噪、预加重、分帧加窗、端点检测及语音信号特征提取中两种重要算法：线性预测倒谱系数（LPCC）和Mel倒谱系数（MFCC）。
为了得到一个高性能、低运算量的识别系统，本文对识别算法和硬件部分做了分析与改进，采用ARM S3C2410微处理器作为主控制模块和UDA1314TS音频处理芯片作为语音识别模块实现该嵌入式语音识别系统。在分析了实现该语音识别系统中各重要芯片功能.控制电路，接口电路，存储电路等硬件资源基础上，利用IIS总线使控制部分和识别部分进行连接交互，并调用UDA1314TS音频处理芯片提供的语音处理API函数实现语音训练和识别。
最后，在总结全文工作的基础上，对课题目前存在的问题进行了分析，并为进一步研究指明了方向。
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