dsp的语音门锁设计
本课题是研究基于DSP的语音门锁的设计。主要通过TLV320AIC23B芯片进行采集和预处理，然后由DMA传送给核心运算器DSP，接着再通过DSP提取说话人的特征来构建数学模型进行匹配，最终完成识别。就语音识别和传统的识别方式相比，语音识别具有唯一性、不易模仿等优势，能够更有效地解决了各种安全问题，并且具有十分广阔的发展前景。
目录
一 引言 5
二 语音门锁设计背景及思路 6
2.1生物识别技术 6
2.2说话人识别系统组成 6
2.3数字信号处理器DSP 7
三 语音门锁算法原理 7
3.1语音信号预处理 7
3.2语音激活检测与特征提取 8
3.3矢量量化的基本原理 9
3.4矢量量化的最佳码本设计 9
四 语音门锁硬件设计 10
4.1语音门锁系统的硬件概述 10
4.2信号处理单元TMS320VC54x DSP 10
4.3系统数据储存单元 11
4.4语音信号采集单元设计 12
4.5外部接口模块及驱动模块设计 14
4.6电源管理模块设计 15
4.7电路驱动模块 16
4.8本章小结 17
五 语音门锁软件设计 17
5.1 设计思路 17
5.2 相关函数 18
5.3 本章小结 18
六 仿真调试 18
6.1 matlab软件 18
6.2调试过程 18
6.3 调试结果 21
6.4调试中存在的问题 21
6.5本章小结 22
参考文献 22
致谢 22
附录 23
一 引言
在经济日益发展的今天，科技也在不断地改变这人们的生活，因此人们的生活节奏越来越快，传统的设备已然面临淘汰的问题。为了提升生活的质量，人们开始把目光投向了更加贴合生活的智能设备。智能设备凭借传感器的多功能、可通过远程的无线操控、拥有良好的交互界面、以及迅速的执行力等优点逐渐步入大众的生活。 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
在日常生活中，人们最关注的的问题无非是人生及财产的安全隐患问题。人们眼中家是最安全的，所有作为家的第一道防线的门起着非常重要的作用。门的核心是门锁，锁的好坏决定着家的安全性。传统门锁采用钥匙、密码、磁卡等认证方式进行身份认证，这些认证存在着众多弊端，比如钥匙容易丢失或者被仿造，密码容易被遗忘，磁卡无意中损坏导致无法使用等，因此这已经无法胜任人们的需求。
本课题所研究的智能语音门锁恰到好处的解决了这些弊端，从而更加迎合人们的生活需求。这种智能门锁采用了生物识别技术中的声纹识别，将声音作为钥匙，由于每个人的声音总存在着或大或小的差异，所以这样的门锁相对于传统门锁对身份识别的准确率跟高，而且声音是“随身携带”的，这不像钥匙存在丢失的风险。在设计上通过麦克风把采集到的声音转换为电信号，再上通过TLV320AIC23B芯片进行采集和预处理，然后由DMA传送给核心运算器DSP，接着再通过DSP提取说话人的特征来构建数学模型进行匹配，如果能成功匹配到库里的信息那么就会发动一个开锁的指令，如果匹配失败那么就会发出错误的提示音。
本课题从语音门锁的设计背景及思路、语音门锁的算法设计、语音门锁的硬件设计、语音门锁的软件设计及语音门锁的仿真实验这五个部分研究语音门锁。语音门锁的设计背景及思路主要研究语音门锁的工作原理，语音门锁的算法设计主要研究的是语音门锁的信号处理的方法，语音门锁的硬件主要研究的是硬件部分的组成模块，语音门锁的软件研究的是程序的工作流程和相关函数，仿真实验主要研究语音门锁的运行是否有问题。通过这一系列的研究完成对语音门锁的设计。
二 语音门锁设计背景及思路
随着社会的不断发展，计算机及网络技术也在不断地发展着，信息安全问题越发引起了人们的重视。身份鉴定是保证信息安全的前提。在金融、国家安全、电子商务等领域身份鉴定都必不可少。目前， ID卡和密码等是用于个人身份识别的主要手段，然而这些鉴定方式存在众多弊端，比如不方便携带、容易丢失、容易被伪造、容易被破解等等，这些问题在科技不断发展的今天面临这严峻的挑战。
为了解决传统的身份认证方式所存在的弊端，一项通过对人的生物特征进行识别的新技术成为了新的身份认证方式，即生物识别技术。把这种技术结合到门锁中就能通过语音识别来进行门锁的开关。
2.1生物识别技术
生物识别技术就是使用计算机通过检测比对人体固有的生理特征和行为特征来达到身份识别个作用。生物的生理特征包括人的指纹、虹膜、脸型、声音等与生俱来的特征；行为特征包括笔迹、步态等后天的习惯特征。这些生物特征都具有唯一性和稳定性的特征，不容易被模仿和复制的特点，因此利用这些生物与生俱来的特征来进行身份识别更加安全、可靠和方便。通过这些特征的不同可以将生物识别技术分为好多种类，如指纹识别、虹膜识别、脸部识别、声纹识别、行为识别等。语音门锁自然离不开语音二字，所以这里采用的生物识别技术即是声纹识别。
声纹识别也叫说话人识别，它分为两类，即是说话人人辨认和说话人确认。说话人辨认是通过一段语音来判断这段话是众多人群中的某个人说的；而说话人确认是通过对单独的一个人确认某段语音是否为该说话人说的。这两种识别方式虽都称为声纹识别，但是在不同的应用方面选择也会不同。这两种方式在进行识别之前都需要对说话人的声纹进行建模，也就是“训练”过程。
2.2说话人识别系统组成
说话人识别由预处理部分、特征提取部分、训练部分和判决部分等几个部分组成。说话人识别分为两个阶段，一个为训练阶段，另一个为识别阶段。在训练阶段，说话人通过对系统说话让系统采集到语音信息，然后通过加工把说话人的特征参数提取出来，接着建立一个以该说话人为模板的模型参数参考集合；在识别阶段，让说话人对系统说话，系统采集到语音信号后通过加工把待测说话人的语音特征参数提取出来，建立一个模型与训练阶段中的模型参数参考集合进行对比匹配，同时根据相似性的准则进行判定，从而得出识别的结果。图2.1为说话人识别的结构框图。
目录
一 引言 5
二 语音门锁设计背景及思路 6
2.1生物识别技术 6
2.2说话人识别系统组成 6
2.3数字信号处理器DSP 7
三 语音门锁算法原理 7
3.1语音信号预处理 7
3.2语音激活检测与特征提取 8
3.3矢量量化的基本原理 9
3.4矢量量化的最佳码本设计 9
四 语音门锁硬件设计 10
4.1语音门锁系统的硬件概述 10
4.2信号处理单元TMS320VC54x DSP 10
4.3系统数据储存单元 11
4.4语音信号采集单元设计 12
4.5外部接口模块及驱动模块设计 14
4.6电源管理模块设计 15
4.7电路驱动模块 16
4.8本章小结 17
五 语音门锁软件设计 17
5.1 设计思路 17
5.2 相关函数 18
5.3 本章小结 18
六 仿真调试 18
6.1 matlab软件 18
6.2调试过程 18
6.3 调试结果 21
6.4调试中存在的问题 21
6.5本章小结 22
参考文献 22
致谢 22
附录 23
一 引言
在经济日益发展的今天，科技也在不断地改变这人们的生活，因此人们的生活节奏越来越快，传统的设备已然面临淘汰的问题。为了提升生活的质量，人们开始把目光投向了更加贴合生活的智能设备。智能设备凭借传感器的多功能、可通过远程的无线操控、拥有良好的交互界面、以及迅速的执行力等优点逐渐步入大众的生活。 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
在日常生活中，人们最关注的的问题无非是人生及财产的安全隐患问题。人们眼中家是最安全的，所有作为家的第一道防线的门起着非常重要的作用。门的核心是门锁，锁的好坏决定着家的安全性。传统门锁采用钥匙、密码、磁卡等认证方式进行身份认证，这些认证存在着众多弊端，比如钥匙容易丢失或者被仿造，密码容易被遗忘，磁卡无意中损坏导致无法使用等，因此这已经无法胜任人们的需求。
本课题所研究的智能语音门锁恰到好处的解决了这些弊端，从而更加迎合人们的生活需求。这种智能门锁采用了生物识别技术中的声纹识别，将声音作为钥匙，由于每个人的声音总存在着或大或小的差异，所以这样的门锁相对于传统门锁对身份识别的准确率跟高，而且声音是“随身携带”的，这不像钥匙存在丢失的风险。在设计上通过麦克风把采集到的声音转换为电信号，再上通过TLV320AIC23B芯片进行采集和预处理，然后由DMA传送给核心运算器DSP，接着再通过DSP提取说话人的特征来构建数学模型进行匹配，如果能成功匹配到库里的信息那么就会发动一个开锁的指令，如果匹配失败那么就会发出错误的提示音。
本课题从语音门锁的设计背景及思路、语音门锁的算法设计、语音门锁的硬件设计、语音门锁的软件设计及语音门锁的仿真实验这五个部分研究语音门锁。语音门锁的设计背景及思路主要研究语音门锁的工作原理，语音门锁的算法设计主要研究的是语音门锁的信号处理的方法，语音门锁的硬件主要研究的是硬件部分的组成模块，语音门锁的软件研究的是程序的工作流程和相关函数，仿真实验主要研究语音门锁的运行是否有问题。通过这一系列的研究完成对语音门锁的设计。
二 语音门锁设计背景及思路
随着社会的不断发展，计算机及网络技术也在不断地发展着，信息安全问题越发引起了人们的重视。身份鉴定是保证信息安全的前提。在金融、国家安全、电子商务等领域身份鉴定都必不可少。目前， ID卡和密码等是用于个人身份识别的主要手段，然而这些鉴定方式存在众多弊端，比如不方便携带、容易丢失、容易被伪造、容易被破解等等，这些问题在科技不断发展的今天面临这严峻的挑战。
为了解决传统的身份认证方式所存在的弊端，一项通过对人的生物特征进行识别的新技术成为了新的身份认证方式，即生物识别技术。把这种技术结合到门锁中就能通过语音识别来进行门锁的开关。
2.1生物识别技术
生物识别技术就是使用计算机通过检测比对人体固有的生理特征和行为特征来达到身份识别个作用。生物的生理特征包括人的指纹、虹膜、脸型、声音等与生俱来的特征；行为特征包括笔迹、步态等后天的习惯特征。这些生物特征都具有唯一性和稳定性的特征，不容易被模仿和复制的特点，因此利用这些生物与生俱来的特征来进行身份识别更加安全、可靠和方便。通过这些特征的不同可以将生物识别技术分为好多种类，如指纹识别、虹膜识别、脸部识别、声纹识别、行为识别等。语音门锁自然离不开语音二字，所以这里采用的生物识别技术即是声纹识别。
声纹识别也叫说话人识别，它分为两类，即是说话人人辨认和说话人确认。说话人辨认是通过一段语音来判断这段话是众多人群中的某个人说的；而说话人确认是通过对单独的一个人确认某段语音是否为该说话人说的。这两种识别方式虽都称为声纹识别，但是在不同的应用方面选择也会不同。这两种方式在进行识别之前都需要对说话人的声纹进行建模，也就是“训练”过程。
2.2说话人识别系统组成
说话人识别由预处理部分、特征提取部分、训练部分和判决部分等几个部分组成。说话人识别分为两个阶段，一个为训练阶段，另一个为识别阶段。在训练阶段，说话人通过对系统说话让系统采集到语音信息，然后通过加工把说话人的特征参数提取出来，接着建立一个以该说话人为模板的模型参数参考集合；在识别阶段，让说话人对系统说话，系统采集到语音信号后通过加工把待测说话人的语音特征参数提取出来，建立一个模型与训练阶段中的模型参数参考集合进行对比匹配，同时根据相似性的准则进行判定，从而得出识别的结果。图2.1为说话人识别的结构框图。
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