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基于动态词表的孤立词语音识别系统的DSP实现的中期报告
本次项目旨在设计及实现一个基于动态词表的孤立词语音识别系统，并使用DSP芯片进行实现。
在前期工作中，我们已经完成了以下工作：
1.对语音数据进行预处理和特征提取，使用Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征。
2.设计了基于动态时间规整(DTW)算法的识别模型，建立了孤立词的动态词表，并使用DTW算法进行识别。
3.实现了模型训练和测试的程序，并使用TIDIGITS数据集进行测试，得到了较高的识别率。
现在我们开始进入中期阶段，主要任务如下:
1.进行系统框架设计，包括DSP芯片的选择、系统架构、流程设计等。
2.优化MFCC特征的计算，使其能够在DSP芯片上高效地计算。
3.对DTW算法进行优化，减少计算量，使其能够在DSP芯片上快速运行。
4.调试和测试系统，得到准确的识别率和实时性能指标。
目前我们已经完成了DSP芯片的选择，采用TI的TMS320C6748芯片，具有高性能和低功耗等特点。在系统架构和流程设计方面，我们采用了基于C语言的程序编写，实现了完整的孤立词语音识别系统流程，并进行了初步的测试。
在MFCC特征的优化方面，我们正在进行相关研究和实验，尝试采用C语言的移位操作和快速傅里叶变换(FFT)等方法，以提高特征计算的速度和效率。
在DTW算法的优化方面，我们计划将DTW算法的计算分解为多个子任务，对每个子任务进行优化，最终将其整合起来，以达到提高识别速度和准确率的目的。
接下来，我们将继续深入研究和实验，以期在后续工作中取得更好的成果。