设计并实现了一种基于定点数字信号处理器( DSP) 的语音识别与控制系统。由音频编解 码芯片( TLV320AIC23) 负责采集语音信号; 以定点DSP( TMS320VC5509A) 作为运算处理单元; 通过定 点运算与浮点运算的有机结合, 解决了处理速度与处理精度之间的矛盾; 在保证处理速度的前提下, 提高了运算精度和识别率。

基于定点DSP处理芯片ADSP2181的语音信号的识别,近年来，高性能数字信号处理芯片DSP(Digital Signal Process)技术的迅速发展，

近年来，高性能数字信号处理芯片DSP(Digital Signal Process)技术的迅速发展，为语音识别的实时实现提供了可能，其中，AD公司的数字信号处理芯片以其良好的性价比和代码的可移植性被广泛地应用于各个领域。因此，我们采用AD公司的定点DSP处理芯片ADSP2181实现了语音信号的识别。

随着语音识别技术的应用越来越广， 对其实时性的要求也越来越高。专用的DSP 语音芯片虽然有硬件加速功能， 但其指令依然是串行计算， 在实时性方面有所欠缺。如今， 具有并行运算能力的FPGA 主频不断提高，加上其设计灵活、功耗低、体积小等优点， 可以满足语音信号实时处理的要求。目前很多语音处理算法都是基于软件平台的， 真正的语音处理硬件实现很少。本文针对非特定人的语音信号， 研究当前主流的语音处理算法， 并将这些基于软件平台的算法“ 硬件化” 。在保证一定精度的前提下将浮点运算转换成便于FPGA

随着语音识别技术的应用越来越广， 对其实时性的要求也越来越高。专用的DSP 语音芯片虽然有硬件加速功能， 但其指令依然是串行计算， 在实时性方面有所欠缺。如今， 具有并行运算能力的FPGA 主频不断提高，加上其设计灵活、功耗低、体积小等优点， 可以满足语音信号实时处理的要求。目前很多语音处理算法都是基于软件平台的， 真正的语音处理硬件实现很少。本文针对非特定人的语音信号， 研究当前主流的语音处理算法， 并将这些基于软件平台的算法“ 硬件化” 。在保证一定精度的前提下将浮点运算转换成便于FPGA