依据。

假设存储的一个词条模板包括M帧倒谱特征R={r(m);m=1,2,∧,M}；识别特征序列包括N帧倒谱特征T={t(n);n=1,2, ∧,N}。在r(i)和t(i)之间定义帧局部失真D(i,j),D(i,j)=r(i)-t(i) 2，通过动态规划过程，在搜索路径中找到累积失真最小的路径，即最优的匹配结果。采用对称形式DTW：

其中S(i,j)是累积失真,D（i,j）是局部失真。

当动态规划过程计算到固定结点（N，M）时，可以计算出该模板动态匹配的归一化距离，识别结果即该归一化距离最小的模板词条：x=argmin{S(N,Mx)}。

为了提高DTW识别算法的识别性能和模板的稳健性，提出了双模板策略，即x=argmin{S(N,M2x)}。第一次输入的训练词条存储为第一个模板，第二次输入的相同训练词条存储为第二个模板，希望每个词条通过两个较稳健的模板来保持较高的识别性能。与上面测试相同，也利用7个人说的100个人名，每个人名含3遍的数据库，比较DTW单模板和双模板的性能差别，结果更在表2中。

表2 DTW不同模板数的识别率比较

测试结果说明：通过存储两个模板，相当大地提高了DTW识别的性能，其稳健性也有很大的提高。因此，对特定人识别系统，采用DTW双模板是简单有效的策略。

综上所述，该嵌入式语音识别芯片系统采用了改进端点检测性能的FRED算法，12阶Mel频标倒谱参数（MFCC）作为特征参数，使用双模板训练识别策略。通过一系列测试，证明该系统对特定人的识别达到了很好的识别性能，完全可以满足家用电器中声控应用的要求。

2 语音控制遥控器设计

目前家用遥控器主要为按键式，并有两种类型：一种是固定码型，每个键对应一种或几种码型，都是生产厂家预先设定好的，用户不能更改；另一种是学习型，具有自我学习遥控码的功能，可由用户定义遥控器的每个键对应的码型，它能够将多种遥控器集于一身，用一个遥控器就可控制多个家电，又可以作为原配遥控器的备份。由于现代家电功能不断增加，上述两种遥控器都有按键过多，用户不易记住每个键的含义等问题。将语音识别技术应用于学习型遥控器，利用语音命令代替按者对命令的记忆和使用，同时省去了大量按键，缩小了遥控器的体积。

    语音控制遥控器的硬件框图如图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。

    系统的控制软件流程图如图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。

从实验室走向市场的过程中，可靠性与成本是遇到的最大挑战。采用双模板的DTW和两组端点检测FRED算法，可在系统资源和反应延时增加极小的情况下，有效地提高识别率和稳健性。该项技术成功地运用在学习型遥控器上，展现了语音识别技术在家电领域的广阔前景。