本研究探讨了利用数字信号处理（DSP）技术开发高效的语音识别系统的具体方法和挑战。通过对不同算法和技术路径的研究与实践，本文详细介绍了如何优化语音识别模型以适应多样化的应用场景，并对实验结果进行了深入的性能评估与分析。
基于DSP（数字信号处理）技术的快速发展与性能优化，使得基于DSP的语音识别算法得以实现，并在成本、功耗、速度、精确度及体积方面展现出相对于PC机的优势，具有广阔的应用前景。其核心目标在于使机器能够理解人类语言，进而推动人机通信的发展。过去几十年间，自动语音识别（ASR）技术取得了显著进展。如今的ASR系统不仅能处理小词汇量的任务如数字输入，也能应对大词汇量场景如广播新闻中的内容。然而，在实际应用中特别是会话任务上，当前的自动化语音识别效果仍不尽人意。
根据不同的应用场景和性能需求，可以将语音识别技术进行多种分类：依据目标对象的不同可分为孤立词、连接词、连续语音理解和会话语音识别；按照词汇量大小划分为小（1-20个单词）、中（20至1,000个单词）及大（超过1,000个单词）词汇量的系统。根据发音人的范围，又可以细分为特定人、非特定人以及自适应语音识别等类型。
本段落专注于研究基于DSP技术实现的小词汇量连续语音实时识别系统的开发与分析。该类系统在处理未知语音信号时，通过与其内部预先存储的标准模式进行匹配来确定最接近的参考样本作为最终输出结果。整个过程包括前端预处理、特征参数提取、模型训练以及后续的模式识别等关键步骤。
具体而言，在实现过程中首先要对原始音频数据执行去噪及标准化等一系列前置操作；随后利用特定算法从语音信号中抽取能够准确描述其本质特性的声学参数，供后端系统使用。基于这些基础工作之上进行模型的学习与优化，并最终通过比较待识别样本和训练集之间的相似度来完成模式匹配任务。
在本研究案例当中，实验数据是在安静环境下采集的6个不固定连续汉语数字发音录音（10人参与录制，每人重复15次），总共产生了900条语音片段用于测试。其中60%的数据被用作训练集以构建声学模型；剩余40%作为独立验证组来评估系统的性能表现。
在Matlab平台上进行的初步仿真结果显示：基于DSP技术开发的小词汇量连续语音实时识别系统具备优异的准确率和响应速度，显示出良好的应用潜力。这一成果不仅为未来进一步探索更复杂场景下的语音处理提供了坚实基础，同时也预示着该类解决方案在未来多个领域内的广泛应用前景。
5星
