基于深度学习的嵌入式离线语音识别系统设计
本文介绍了一种基于深度学习的嵌入式离线语音识别系统设计，旨在解决移动机器人、声控机械等嵌入式终端在离线情况下对语音识别功能的需求。该系统采用深度学习库TensorFlow和深度可分离卷积神经网络（Depthwise Separable Convolutional Neural Network，DS-CNN）对预识别语音进行训练，获取声学模型，并将其移植到嵌入式处理器中。语音信号经过分帧、加窗等预处理，采用梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）方法进行特征提取，利用声学模型对提取的特征进行分类判别。
该系统的设计可以实现离线语音识别，解决嵌入式终端在离线情况下的语音识别问题。实验结果表明，基于深度学习的语音识别可以有效地应用在嵌入式平台上，相比于一些传统算法，在识别率和识别时间上有明显的提高。
关键词：深度学习、嵌入式平台、语音识别
深度学习技术的应用在语音识别领域中已经取得了长足的发展，包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。其中，深度可分离卷积神经网络（Depthwise Separable Convolutional Neural Network，DS-CNN）是一种常用的深度学习模型，具有高效、低计算复杂度的特点。
在本文中，我们采用深度学习库TensorFlow和深度可分离卷积神经网络（DS-CNN）对预识别语音进行训练，获取声学模型，并将其移植到嵌入式处理器中。实验结果表明，基于深度学习的语音识别可以有效地应用在嵌入式平台上，相比于一些传统算法，在识别率和识别时间上有明显的提高。
此外，文中还讨论了深度学习技术在语音识别领域中的应用，包括基于深度学习的语音识别系统设计、深度学习模型的选择、语音特征提取方法等。同时，文中也讨论了嵌入式平台上的语音识别技术，包括基于专用语音识别芯片、传统的语音识别算法和移植讯飞、百度等大公司的语音库等方法。
本文介绍了一种基于深度学习的嵌入式离线语音识别系统设计，旨在解决移动机器人、声控机械等嵌入式终端在离线情况下对语音识别功能的需求。该系统采用深度学习库TensorFlow和深度可分离卷积神经网络（DS-CNN）对预识别语音进行训练，获取声学模型，并将其移植到嵌入式处理器中。实验结果表明，基于深度学习的语音识别可以有效地应用在嵌入式平台上，相比于一些传统算法，在识别率和识别时间上有明显的提高。
