专利名称：基于神经网络芯片的语音识别系统的制作方法
技术领域：
[0001]本实用新型属于模式识别技术领域，特别涉及基于神经网络芯片的语音识别系统。
背景技术：
语音识别技术是模式识别的一个比较重要的应用，现在已经有多种解决方法，基于神经网络的语音识别是其中之一，但神经网络为了提高识别的效果，可能会要加大计算量，现有的神经网络计算都是基于软件来实现的，因此速度会有限制。
实用新型内容本实用新型针对上述缺陷公开了基于神经网络芯片的语音识别系统。它的结构如下语音信号采集设备、语音信号处理模块、语音分析模块和识别输出模块依次串联连接。所述语音信号采集设备为话筒。所述语音信号处理模块为嵌入式计算机或个人计算机。所述语音分析模块为神经元芯片。本实用新型的有益效果为在语音识别的效率和准确率方面，本实用新型均达到很高的标准。本实用新型提高了语音识别的速度。
图I为本实用新型的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本实用新型作进一步说明。如图I所示，基于神经网络芯片的语音识别系统的结构如下语音信号采集设备、语音信号处理模块、语音分析模块和识别输出模块依次串联连接。语音信号采集设备和语音信号处理模块构成了语音输入模块。语音信号采集设备为话筒。语音信号处理模块为嵌入式计算机或个人计算机。语音分析模块为神经元芯片。本实用新型的工作过程如下使用者通过语音信号采集设备(如话筒)，在一定的时间范围内将待处理的语音传送至语音信号处理模块内，在语音信号处理模块做一些预处理(滤波、预加重、端点检测等)，得到Mel频率倒谱系数(MFCC)。在语音分析模块中，神经元芯片将语音信号处理模块生成的特征参数视为知识，然后进行语音学习和语音识别两个过程；语音学习过程为神经元芯片负责对知识进行分析，如果分析结果为这是一个新知识，神经元芯片会将其以及一些描述参数录入到自己的知识库中，如果分析结果为这是一个已经存在的知识，神经元芯片会更新描述参数使知识更加精确。语音识别过程为神经元芯片针对输入的知识在知识库中搜索，以此得到接近的响应。识别输出模块针对神经元芯片的处理结果进行输出，输出的格式为文本格式，以此提示使用者当前录入的语音情况，其它应用软件系统根据输出结果进一步执行特定操作(比如控制菜单得自动操作，方便一些残疾人用户使用软件)。
权利要求1.基于神经网络芯片的语音识别系统，其特征在于，它的结构如下语音信号采集设备、语音信号处理模块、语音分析模块和识别输出模块依次串联连接。
2.根据权利要求I所述的基于神经网络芯片的语音识别系统，其特征在于，所述语音信号采集设备为话筒。
3.根据权利要求I所述的基于神经网络芯片的语音识别系统，其特征在于，所述语音信号处理模块为嵌入式计算机或个人计算机。
4.根据权利要求I所述的基于神经网络芯片的语音识别系统，其特征在于，所述语音分析模块为神经元芯片。
专利摘要本实用新型公开了属于模式识别技术领域的基于神经网络芯片的语音识别系统。它的结构如下语音信号采集设备、语音信号处理模块、语音分析模块和识别输出模块依次串联连接。语音信号采集设备为话筒。语音信号处理模块为嵌入式计算机或个人计算机。语音分析模块为神经元芯片。本实用新型的有益效果为在语音识别的效率和准确率方面，本实用新型均达到很高的标准。本实用新型提高了语音识别的速度。
文档编号G10L15/16GK202373291SQ20112055967
公开日2012年8月8日 申请日期2011年12月28日 优先权日2011年12月28日
发明者曾凡锋, 王景中 申请人:北方工业大学