NAO机器人DSP实现语音识别

　　孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整算法。连续语音识别一般采用HMM模型或者HMM与人工神经网络ANN相结合。
　　为了能实时控制机器人，首先需要考虑的是能够实现实时地语音识别。而考虑到CHMM的巨大计算量以及成本因素，采用了数据处理能力强大，成本相对较低的定点数字信号处理器，即定点DSP。

　　精度问题的产生原因已经由1.4节详细阐述，这里不再赘述。因此必须找出一种可以提高精度，而又不会对实时性造成影响的解决方法。基于以上考虑，本文提出了一种动态指数定标方法。这种方法类似于科学计数法，用2个32 b单元，一个单元表示指数部分EXP，另一个单元表示小数部分Frac。首先将待计算的数据按照指数定标格式归一化，再进行运算。这样当数据进行运算时，仍然是定点进行，从而避开浮点算法，从而使精度可以达到要求。

　　对于实时性问题，通常，语音的频率范围大约是300～3 400 Hz左右，因而本实验采样率取8 kHz，16 b量化。考虑识别的实现，必须将语音进行分帧处理。研究表明，大约在10～30 ms内，人的发音模型是相对稳定的，所以本实验中取32 ms为一帧，16 ms为帧移的时间间隔。

　　解决实时性问题必须充分利用DSP芯片的片上资源。利用EDMA进行音频数据的搬移，提高CPU利用率。采用PING—PONG缓冲区进行数据的缓存，以保证不丢失数据。CHMM训练的模板放于外部存储器，由于外部存储器较片内存储器的速度更慢，因此开启CACHE。建立DSP/BIOS任务，充分利用BIOS进行任务之间的调度，实时处理新到的语音数据，检测语音的起止点，当有语音数据时再进入下一任务进行特征提取及识别。将识别结果用扬声器播放，并送入到机器人的控制模块。