基于ARM的实时语音识别系统在家庭监护机器人的实现

在软件设计中，系统管理模块主要负责系统的总体管理调度，是应用系统的调度中心；语音信号采集模块主要负责控制数据采集芯片TPS 65930；基于DMA的双向RAM存取模块主要负责实现DMA驱动及双向RAM的读写存取，使用了通道1来实现高速地把语音信号采集到的数据存储到RAM上，并使用通道2实现高速地把RAM的数据取出来，用于语音的识别；语音输出模块主要负责把相应的音频数据送到TPS65930，并控制TPS6 5930对接收到的音频解码输出到功放电路，实现语音输出的功能。软件的设计流程图如图5所示。

2 语音识别系统实验及结果

文中设计的语音识别系统如图6所示。在实验中总共进行了3轮话语测试，每轮300句话语测试，其中150句为家庭监护机器人需要识别的话语，150句话语为机器人不予置理的无关话语。本系统只设置10个需要识别的话语，由15名学生分别读音进行测试。同时对无关话语也是由该15名学生，每人10句分别随机读音测试。从显示结果可以看出，第1轮中，先测试的150句无关话语中，能正确识别出无关话语数为150句，识别出无关话语率为100％，但对需识别的话语中，正确识别出148句，2句识别出错，识别率为98．67％；在第2轮中，同样先测试的150句无关话语中，能正确识别出无关话语数为150句，识别出为无关话语率为100％，但对需识别的话语中，正确识别出142句，8句识别出错，识别率为94．67％；在第3轮中，同样先测试的150句无关话语中，能正确识别出无关话语数为150句，识别出无关话语率为100％，但对需识别的话语中，正确识别出146句，识别率为97．33％。在3轮测试中，系统都能实时响应所有语句，未出现漏句现象。并且在实验测试的过程中，系统的响应速度都非常快，感观上没有时间延迟，与真人交流速度相当。

从实验测试结果可看出，对于识别10个需要识别的话语的识别率高达94．67％以上，具有较高的识别率，因而该语音识别系统较好达到了家庭监护机器人使用的要求。

3 结论

文中通过DSP、DMA和ARM Cortex-A8的并行处理，利用双缓冲的方法，在嵌入式Linux上实现了基于ATK的实时语音识别系统。该系统可以实时地实现语音识别，具有较高识别率，较快的响应速度。可以应用在家庭监护机器人及其相关领域中。