鉴于大家对单片机毕业设计十分关注，我们编辑小组在此为大家搜集整理了“基于语音识别和软件无线电的新型声控收音机”一文，供大家参考学习!
1.2 HMM算法在本系统中的应用 1.2.1噪声环境中基于短时分形的语音信号端点检测和滤波方法 在噪声语音信号的处理中，噪声语音信号中的语音和非语音段的判定，即噪声语音信号的语音端点检测，是语音处理系统中非常重要的工作，也是极其关键的一步工作。因为，在语音分析、语音滤波和增强中，语音信号的模型参数和噪声模型参数以及自适应滤波器中的适应参数都得依赖对应的信号段 (语音段或噪声段 )来计算确定。因此，只有准确地判定语音信号的端点，才能正确地进行语音处理。为了提高起止点检测的准确性，这里提出了一种非线性处理方法，即信号的短时分形维维数（Short-time Fractal Dimension）来进行噪声语音信号的端点检测。 二维空间的时间信号图形的分形维数的物理含义是：在平面空间
1.2混频电路 由于接收的广播信号往往频率很高几千KHz－几十MHz，若从天线进来的信号经过滤波放大后就由ADC进行采样数字化，这种结构不仅对ADC的性能如转换速率，工作带宽，动态范围等提出了非常高的要求，同时对后续DSP的处理速度要求也特别高。考虑到高速的ADC的价格过高（AD6600的价格39$）用在对收音机的解调不经济和DSP56F827的处理速度的限制，并且也没有必要把它做成射频低通采样数字化的理想软件无线电结构。为利用DSP56F827内部集成的ADC（DSP56F827的最高采样速率为3.3MHz/s），考虑采用软件无线电的中频数字化结构。采用超外差式的结构，将射频信号通过混频器转变为1MHz的中频信号再送入DSP进行抽样。这里采用混频器AD8343。混频器的硬件电路图如图5所示。 |
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