图2-2语音控制器硬件系统图
语音控制遥控器的硬件框图如图2-2所示，它由两个独立的模块组成：语音信号处理模块和系统控制模块。
语音信号算是模块由DSP、快闪存储器（FLASH）、编解码器（CODEC）组成。其中DSP是整个语音识别模块的核心，负责语音识别、语音编解码，以及FLASH的读写控制。DSP的优点是运算速度快、内存空间大、数据交换速度快，可用来实现复杂的算法，提高识别率，减小反应延时，得到较高的识别性能。DSP芯片选用Analog Devices公司的AD2186L，它具有如下特点：①运算速度达40MIPS，且均为高效的单调周期指令；②提供了40K字节的片内RAM，其中8K字（16Bit/字）为数据RAM，8K字（24Bit/字）为程序RAM，最大可达4兆字节的存储区，用于存储数据或程序；③3.3V工作电压，具有多种省电模式。AD2186L既能完成与语音信号算是相关的算法，又适合使用电池作能源的遥控器。FLASH和CODEC也都选用3.3V工作电压的芯片。FLASH为美国ATMEL公司的AT29LV040A（4M Bit），它作为系统的存储器，主要用于存放以下内容：提示语音合成所需的参数，特定人训练后的码本数据，DSP系统的应用程序和学习和遥控码数据。CODEC选用美国TI公司的TLV320AC37，用来进行A/D、D/A变换、编码和解码。
系统控制模块由单片机、红外接收发送器、电源管理电路组成。单片机负责整个遥控器的系统控制。单片机作为主控芯片，进行键盘扫描，根据用户通过键盘输入的指令，分别完成学习遥控码；控制DSP进行语音训练、回放、识别；将识别结果转换成相应的遥控码，通过红外发光管发射出去。单片机与DSP之间通过标准的RS232串行协议通讯。
图2-3系统控制软件流程图
系统的控制软件流程图如图2-3所示。在使用前，按“学习键”进入学习状态，用户先对学习型遥控器训练语音命令，并使其学习与各语音命令相对应的原理控码型。使用时按“识别键”，进入语音识别状态，等待语音处理模块返回结果，若返回正确的识别结果，则把相应的遥控码发射出去。例如，原电视遥控器数字键“1”对应中央1台，用户的训练命令为“中央1台”，学习了原遥控器的数字键“1”的遥控码，并使其与训练命令“中央1台”对应起来。于是使用时只需对着学习型遥控器的麦克风说出“中央1台”，电视就会切换到中央1台。这样用户不需要记住每个电视台与台号的对应关系，相对于枯燥的频道数字，用户自定义的命令更容易记住。
若连续的30秒无正确的命令则遥控器进入休眠状态，单片机控制电源管理电路切换DSP和FLASH电源，单片机本身也进入休眠状态，直至用户按键，唤醒单片机，再由单片机控制恢复DSP和FLASH供电，重新开始工作。这是因为整个系统中，DSP的功耗最大，长时间不用时，关闭语音信号处理模块，可以显著地降低整个系统的功耗。
第3章 语音识别及其定点DSP实现
3.1语音识别及其定点DSP实现
本章主要论述语音识别研究的根本目的是研究出一种具有听觉功能的机器，能直接接受人的口呼命令，理解人的意图并做出相应的反映。语音识别系统的研究涉及微机技术、人工智能、数字信号处理、模式识别、声学、语言学和认知科学等许多学科领域，是一个多学科综合性研究领域。近年来，高性能数字信号处理芯片DSP(Digital Signal Process)技术的迅速发展，为语音识别的实时实现提供了可能，其中，AD公司的数字信号处理芯片以其良好的性价比和代码的可移植性被广泛地应用于各个领域。因此，我们采用AD公司的定点DSP处理芯片ADSP2181实现了语音信号的识别。 1 语音识别的基本过程 根据实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与连续词的识别、小词汇量与大词汇量以及无限词汇量的识别。但无论那种语音识别系统，其基本原理和处理方法都大体类似。一个典型的语音识别系统的原理图如图3-1所示。
图3-1智能语音识别原理图
语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求：
(1)提取的特征参数能有效地代表语音特征，具有很好的区分性；
(2)各阶参数之间有良好的独立性；
(3)特征参数要计算方便，最好有高效的算法，以保证语音识别的实时实现。
在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。同时，还可以在很多先验知识的帮助下，提高识别的准确率。
3.2系统的硬件
其一、 ADSP2181的特点
AD公司的DSP处理芯片ADSP2181是一种16b的定点DSP芯片，他内部存储空间大、运算功能强、接口能力强。有以下的主要特点： (1)采用哈佛结构，外接16．67MHz晶振，指令周期为30ns，指令速度为33MI／s，所有指令单周期执行；(2)片内集成了80 kB的存储器：16 kB字的(24b)的程序存储器和16kB字(16b)的数据存储器；(3)内部有3个独立的计算单元：算术逻辑单元(ALU)、乘累加器(MAC)和桶形移位器(SHIFT)，其中乘累加器支持多精度和自动无偏差舍人；（4）一个16b的内部DMA端口(1DMA)，供片内存储器的高速存取；一个8b自举DMA(BDMA)口，用于从自举程序存储器中装载数据和程序；(5)6个外部中断，并且可以设置优先级或屏蔽等。由于ADSP2181以上的特点，使得该芯片构成的系统体积小、性能高、成本和功耗低，能较好地实现语音识别算法。
其二、系统的硬件结构在构成语音识别电路时，我们采用了ADSP2181的主从结构设计方式，通过IDMA口由CPU装载程序。语音识别系统的硬件结构如图3-2所示。
图3-2 智能语音识别系统的结构
在这种结构中，PC机为主CPU，ADSP2181为从CPU，由PC机通过IDMA口将程序装载到ADSP2181的内部存储器中。PC机总线通过CPLD译码，形成IRD，IWR，IAL，IS等控制信号，与ADSP2181的IDMA口相连。这样，在ADSP2181全速运行时，主机可以查询从机的运行状态，可以访问到ADSP2181内部所有的程序存储器和数据存储器。这对程序的编译和调试，以及语音信号的实时处理带来了极大的方便
3.3语音识别的DSP实现技术
3.3.1 变量的维护
其一、浮点运算的定点实现
在语音识别的算法中，有许多的浮点运算。用定点DSP来实现浮点运算是在编写语音识别程序中需要首先解决