本论文探讨并实现了基于数字信号处理器（DSP）的婴儿哭声识别系统。通过分析不同声音特征，该系统能够有效地区分婴儿哭声和其他声音，为智能育儿提供技术支持。
本段落研究旨在通过在育婴箱内集成婴儿哭声识别功能来提升婴儿健康监护的质量。该系统采用TI公司的数字信号处理器（DSP）芯片TMS320DM643以及多媒体音频编解码器芯片TLC320AIC23B进行设计，利用拾音器收集婴儿的哭声，并通过音频解码芯片处理声音信号后发送至DSP芯片。在DSP中，对采集到的声音信号进行预处理并提取特征参数——线性预测系数（LPC），之后采用动态时间规整（DTW）算法实现精确识别。最后，将识别结果通过串口传输至上位机。
实验结果显示该系统的婴儿哭声识别准确率高达97.1%，在提升婴儿护理质量方面具有重要意义。系统的核心在于DSP芯片处理和分析从拾音器采集的婴儿声音信号，并运用线性预测系数（LPC）提取特征，这对于区分不同类型的婴儿哭声至关重要；同时动态时间规整（DTW）算法用于提高识别精度。
此外，该设计考虑了实际应用需求，在育婴箱中实时监测并提供准确的哭声识别功能。这不仅有助于提升护理质量，还能够及时响应婴儿的需求。系统通过串口与上位机通信，可以方便地将数据传递给医护人员或监护设备进行远程监控和智能反应。
该研究得到了国家自然科学基金、江苏省研究生创新训练项目等项目的资助，在学术及实践层面具有显著价值和影响力。作者的工作不仅展示了数字信号处理技术在生物医学工程中的应用前景，也为未来婴儿健康监测系统的开发提供了参考依据。论文详细介绍了基于DSP的婴儿声音识别系统的设计流程和技术细节，并通过实际测试验证了其优异性能，为改善婴儿护理服务提出了新的思路与方法。
5星
