基於神經網絡晶片的語音識別系統的製作方法

2023-08-05 09:17:46

專利名稱：基於神經網絡晶片的語音識別系統的製作方法
技術領域：
[0001]本實用新型屬於模式識別技術領域，特別涉及基於神經網絡晶片的語音識別系統。
背景技術：
語音識別技術是模式識別的一個比較重要的應用，現在已經有多種解決方法，基於神經網絡的語音識別是其中之一，但神經網絡為了提高識別的效果，可能會要加大計算量，現有的神經網絡計算都是基於軟體來實現的，因此速度會有限制。

實用新型內容本實用新型針對上述缺陷公開了基於神經網絡晶片的語音識別系統。它的結構如下語音信號採集設備、語音信號處理模塊、語音分析模塊和識別輸出模塊依次串聯連接。所述語音信號採集設備為話筒。所述語音信號處理模塊為嵌入式計算機或個人計算機。所述語音分析模塊為神經元晶片。本實用新型的有益效果為在語音識別的效率和準確率方面，本實用新型均達到很高的標準。本實用新型提高了語音識別的速度。

圖I為本實用新型的結構圖。
具體實施方式
以下結合附圖對本實用新型作進一步說明。如圖I所示，基於神經網絡晶片的語音識別系統的結構如下語音信號採集設備、語音信號處理模塊、語音分析模塊和識別輸出模塊依次串聯連接。語音信號採集設備和語音信號處理模塊構成了語音輸入模塊。語音信號採集設備為話筒。語音信號處理模塊為嵌入式計算機或個人計算機。語音分析模塊為神經元晶片。本實用新型的工作過程如下使用者通過語音信號採集設備(如話筒)，在一定的時間範圍內將待處理的語音傳送至語音信號處理模塊內，在語音信號處理模塊做一些預處理(濾波、預加重、端點檢測等)，得到Mel頻率倒譜係數(MFCC)。在語音分析模塊中，神經元晶片將語音信號處理模塊生成的特徵參數視為知識，然後進行語音學習和語音識別兩個過程；語音學習過程為神經元晶片負責對知識進行分析，如果分析結果為這是一個新知識，神經元晶片會將其以及一些描述參數錄入到自己的知識庫中，如果分析結果為這是一個已經存在的知識，神經元晶片會更新描述參數使知識更加精確。語音識別過程為神經元晶片針對輸入的知識在知識庫中搜索，以此得到接近的響應。識別輸出模塊針對神經元晶片的處理結果進行輸出，輸出的格式為文本格式，以此提示使用者當前錄入的語音情況，其它應用軟體系統根據輸出結果進一步執行特定操作(比如控制菜單得自動操作，方便一些殘疾人用戶使用軟體)。
權利要求1.基於神經網絡晶片的語音識別系統，其特徵在於，它的結構如下語音信號採集設備、語音信號處理模塊、語音分析模塊和識別輸出模塊依次串聯連接。
2.根據權利要求I所述的基於神經網絡晶片的語音識別系統，其特徵在於，所述語音信號採集設備為話筒。
3.根據權利要求I所述的基於神經網絡晶片的語音識別系統，其特徵在於，所述語音信號處理模塊為嵌入式計算機或個人計算機。
4.根據權利要求I所述的基於神經網絡晶片的語音識別系統，其特徵在於，所述語音分析模塊為神經元晶片。
專利摘要本實用新型公開了屬於模式識別技術領域的基於神經網絡晶片的語音識別系統。它的結構如下語音信號採集設備、語音信號處理模塊、語音分析模塊和識別輸出模塊依次串聯連接。語音信號採集設備為話筒。語音信號處理模塊為嵌入式計算機或個人計算機。語音分析模塊為神經元晶片。本實用新型的有益效果為在語音識別的效率和準確率方面，本實用新型均達到很高的標準。本實用新型提高了語音識別的速度。
文檔編號G10L15/16GK202373291SQ20112055967
公開日2012年8月8日 申請日期2011年12月28日 優先權日2011年12月28日
發明者曾凡鋒, 王景中 申請人:北方工業大學