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文献综述
文 献 综 述一、引言在大数据的时代背景下，网络态势愈发成熟，伴随着智能化生活的推进和发展，智能家居逐渐成为一项前景广阔的新兴产业，而语音识别应用下的智能家居凭借其便利性和人性化设计更是首先抢占了该领域的大量市场。
在了解过几项热门的语音识别技术后，进行进一步的市场调研评估：基于家居系统中触发词汇相对固定的技术基础和暂未展现出对特定人声识别作较高要求的市场现状，本次设计将聚焦于小范围词库、非特定人声领域的语音识别应用。
根据调研分析的结果，对小范围词库、非特定人声领域的语音识别技术进行学习研究，分别选取相对典型的偏硬件化和偏软件化的两种实现思路，分析检测结果以获取关于芯片识别和算法识别更有效的优势比较，从而形成课题的两项解决方案。
结合工程产品的实际应用情况，在一定程度上考虑实现方式、操作应用或算法创新，提高该技术的现实推广度。
二、芯片识别硬件芯片识别指利用已内部集成完善的语音芯片实现识别效果，根据课题要求，主要针对较具有代表意义的LD3320芯片进行了文献查阅和学习。
LD3320是一款语音识别专用芯片，内集成语音识别处理器和一些外部电路，包括AD/DA转换器、麦克风接口、声音输出接口等，并配备一可动态编辑的50词容量的识别库。
其基本的工作原理如下：从麦克风接收到语音信号后，该信号将投入 LD3320的高精度数模转换接口进行AD转换，转换完成后，LD3320将对该语音流进行频谱分析，并根据结果进一步对其进行特征提取，提取完成后再将所得信息输送至内置的语音识别器，与配置好的识别库中的关键词列表分别进行特征匹配，从而找出匹配度最高的关键词输出，认定为本次识别的最终结果。
图1 语音识别原理图三、算法识别针对孤立词识别的课题要求，在软件算法识别方面主要对DTW-MFCC的基本架构分别进行了了解和学习。
其中语音信号的特征信息以MFCC参数为基准，识别算法则采用了基于动态时间规整的DTW算法。
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