芯耀
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《2019研華嵌入式服務(wù)指南》
[摘要] 作為嵌入式市場的領(lǐng)導(dǎo)廠商，研華IoT嵌入式平臺事業(yè)群提供一站式服務(wù)，整合嵌入式主板與系統(tǒng)、軟件、顯示屏及外圍設(shè)備，以客戶為中心的設(shè)計服務(wù)，廣泛應(yīng)用于不同行業(yè)。為迎接物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和云端運算時代的到來，除深化既有產(chǎn)品的應(yīng)用，也提供軟硬件整合物聯(lián)網(wǎng)解決方案，發(fā)展以IoT為中心的智能應(yīng)用，幫助客戶快速落地物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。研華嵌入式物聯(lián)網(wǎng)解決方案包括M2.COM感知平臺、網(wǎng)關(guān)、EIS邊緣智能服務(wù)器和WISE-PaaS嵌入式物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺。
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語音識別是機(jī)器通過識別和理解過程把人類的語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)文本或命令的技術(shù)，其根本目的是研究出一種具有聽覺功能的機(jī)器。本設(shè)計研究孤立詞語音識別系統(tǒng)及其在STM32嵌入式平臺上的實現(xiàn)。識別流程是：預(yù)濾波、ADC、分幀、端點檢測、預(yù)加重、加窗、特征提取、特征匹配。端點檢測(VAD)采用短時幅度和短時過零率相結(jié)合。檢測出有效語音后，根據(jù)人耳聽覺感知特性,計算每幀語音的Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)。然后采用動態(tài)時間彎折(DTW)算法與特征模板相匹配,最終輸出識別結(jié)果。先用Matlab對上述算法進(jìn)行仿真，經(jīng)多次試驗得出算法中所需各系數(shù)的最優(yōu)值。然后將算法移植到STM32嵌入式平臺，移植過程中根據(jù)嵌入式平臺存儲空間相對較小、計算能力也相對較弱的實際情況，對算法進(jìn)行優(yōu)化。最終設(shè)計并制作出基于STM32的孤立詞語音識別系統(tǒng)。
系統(tǒng)硬件總體結(jié)構(gòu)圖
附件內(nèi)容如下：
