一种云数据中心语音识别方法
专利汇可以提供一种云数据中心语音识别方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供一种 云 数据中心 语音识别 方法，利用HBR110芯片，通过动态时间规整 算法 进行语音处理与分析，识别语音所有者的权限，实现语音的识别，系统包括：1）整体架构设计，2） 硬件 设计和3） 软件 设计，其中，1）整体架构设计，是该系统的首要设计工作，通过分析系统需求与调研市场上的主流语音识别产品，设计系统整体架构；选择人语音识别处理器HBR110芯片，结合8031 单片机 、音频放大 电路 、SPIFLASH 存储器 以及必要的外围电路，利用动态时间规整算法进行语音处理与分析，实现语音识别和权限分配的安全功能。，下面是一种云数据中心语音识别方法专利的具体信息内容。
1.一种云数据中心语音识别方法, 其特征在于利用HBR110芯片，通过动态时间规整算法进行语音处理与分析，识别语音所有者的权限，实现语音的识别，系统包括：1）整体架构设计，2）硬件设计和3）软件设计，其中，
1）整体架构设计，是该系统的首要设计工作，通过分析系统需求与调研市场上的主流语音识别产品，设计系统整体架构；选择人语音识别处理器HBR110芯片，结合8031单片机、音频放大电路、SPI FLASH存储器以及必要的外围电路，利用动态时间规整算法进行语音处理与分析，实现语音识别和权限分配的安全功能；
2）硬件设计，硬件设计工作，包括系统原理图设计、PCB设计；
3）软件设计，软件的设计工作，使用汇编语言对8031单片机进行编程，实现对硬件系统的控制；控制HBR110芯片完成如下操作：
S1 预处理：包括语音信号采样、反混叠带通滤波、去除个体发音差异和设备、环境引起的噪声影响，并涉及到语音识别基元的选取和端点检测问题；
S2特征提取：用于提取语音中反映本质特征的声学参数，包括平均能量、平均跨零率、共振峰；
S3 训练：在识别之前通过让讲话者多次重复语音，从原始语音样本中去除冗余信息，保留关键数据，再按照一定规则对数据加以聚类，形成模式库；
S4 模式匹配：是整个语音识别系统的核心，它根据一定规则以及专家知识，计算输入特征与库存模式之间的相似度，判断出输入语音的语意信息。
一种云数据中心语音识别方法
技术领域
背景技术
发明内容
1）整体架构设计，是该系统的首要设计工作，通过分析系统需求与调研市场上的主流语音识别产品，设计系统整体架构；选择人语音识别处理器HBR110芯片，结合8031单片机、音频放大电路、SPI FLASH存储器以及必要的外围电路，利用动态时间规整算法进行语音处理与分析，实现语音识别和权限分配的安全功能；
2）硬件设计，硬件设计工作，包括系统原理图设计、PCB设计；
3）软件设计，软件的设计工作，使用汇编语言对8031单片机进行编程，实现对硬件系统的控制；控制HBR110芯片完成如下操作：
S1 预处理：包括语音信号采样、反混叠带通滤波、去除个体发音差异和设备、环境引起的噪声影响，并涉及到语音识别基元的选取和端点检测问题；
S2特征提取：用于提取语音中反映本质特征的声学参数，包括平均能量、平均跨零率、共振峰；
S3 训练：在识别之前通过让讲话者多次重复语音，从原始语音样本中去除冗余信息，保留关键数据，再按照一定规则对数据加以聚类，形成模式库；
S4 模式匹配：是整个语音识别系统的核心，它根据一定规则以及专家知识，计算输入特征与库存模式之间的相似度，判断出输入语音的语意信息。
b)权限分配提高安全性：本系统能够针对不同用户分配不同的使用权限，从而提高了系统的安全性能；
c)独特口音的处理技术：用户不须使用标准发音，即可顺畅使用该系统；
d)多样化语音模型样本：机器训练时输入的语音模型可由用户需求而定，不必使用系统提供的特定样本。
具体实施方式
S2特征提取：用于提取语音中反映本质特征的声学参数，如平均能量、平均跨零率、共振峰等；
S3 训练：在识别之前通过让讲话者多次重复语音，从原始语音样本中去除冗余信息，保留关键数据，再按照一定规则对数据加以聚类，形成模式库；
S4 模式匹配：是整个语音识别系统的核心，它根据一定规则以及专家知识，计算输入特征与库存模式之间的相似度，判断出输入语音的语意信息。
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