基于STM32的孤立词语音识别项目推荐
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stm32-speech-recognition 项目基础介绍和主要编程语言
该项目名为“基于STM32的孤立词语音识别”，是一个开源的嵌入式系统项目，专注于在STM32微控制器上实现孤立词语音识别功能。项目主要使用C语言进行开发，同时也包含少量的汇编语言和其他语言的代码。
项目核心功能
该项目的主要功能是实现孤立词语音识别，即识别用户说出的特定词汇。其识别流程包括预滤波、模数转换（ADC）、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取和特征匹配等步骤。端点检测采用短时幅度和短时过零率相结合的方法，有效语音检测后，计算每帧语音的Mel频率倒谱系数（MFCC），并使用动态时间弯折（DTW）算法与特征模板进行匹配，最终输出识别结果。
项目最近更新的功能
最近，该项目进行了一些优化和改进，主要包括：
- 算法优化：根据STM32嵌入式平台的存储空间和计算能力相对较弱的特点，对算法进行了优化，提高了识别效率和准确性。
- 代码重构：对部分代码进行了重构，提高了代码的可读性和维护性。
- 文档更新：更新了项目的详细介绍文档，增加了对算法原理和实现细节的说明，方便开发者理解和使用。
通过这些更新，项目在性能和用户体验方面都有了显著提升，适合嵌入式开发者和语音识别爱好者学习和使用。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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