基于模型的神经模糊自动语音识别在 Texas 处理器上的实现
计算机视觉与模式识别
2012-09-26 v1
摘要
本文提出了一种语音识别算法。识别出的语音用于执行相关命令，该算法使用 MFCC 和两种分类器，第一种使用 MLP，第二种使用模糊推理系统作为分类器。实验结果证明了所提算法的高增益和效率。我们基于图形化设计实现了该系统，并在 Texas Instruments 的参考平台 DM6437-EVM 上，于 600 MHz 定点数字信号处理器 (DSP) 进行了测试。
引用
@article{arxiv.1209.5417,
title = {Model based neuro-fuzzy ASR on Texas processor},
author = {Hesam Ekhtiyar and Mehdi Sheida and Somaye Sobati Moghadam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1209.5417},
year = {2012}
}