1、隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，基于嵌入式系統(tǒng)的關(guān)鍵詞組識(shí)別技術(shù)備受人們的關(guān)注。該技術(shù)在智能家居、語音導(dǎo)航等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用發(fā)展前景。由于嵌入式系統(tǒng)的存儲(chǔ)資源和運(yùn)算處理能力有限，因此對(duì)關(guān)鍵詞組識(shí)別技術(shù)就提出了更高的要求。本文針對(duì)如何在嵌入式系統(tǒng)有限的資源條件下提高關(guān)鍵詞組識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率做了深入的研究，主要做了以下幾個(gè)方面的工作:
　　(1)在噪聲去除方面，首先介紹了一些常見去噪方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并通過實(shí)驗(yàn)比較了以上方法對(duì)信噪比的改善情況。

2、然后針對(duì)嵌入式系統(tǒng)特定的環(huán)境，以運(yùn)算量較小的譜減去噪為基礎(chǔ)，對(duì)其增益函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。最后通過實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的譜減去噪法可以明顯改善信噪比，符合實(shí)際要求。
　　(2)在端點(diǎn)檢測(cè)方面，針對(duì)傳統(tǒng)的雙門限檢測(cè)技術(shù)在低信噪比情況下檢測(cè)效果不明顯，采用短時(shí)能量過零率差分的方法進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè)。然后通過實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)提高了系統(tǒng)在低信噪比環(huán)境下的檢測(cè)率和對(duì)環(huán)境噪聲的自適應(yīng)性。
　　(3)在特征參數(shù)提取方面，研究了LPCC、MFCC

3、及其一階差分參數(shù)的特征。然后結(jié)合了LPCC與MFCC特征的優(yōu)點(diǎn)，將特征參數(shù)進(jìn)行組合，通過實(shí)驗(yàn)說明了線性梅爾倒譜（LPCMFCC）差分特征參數(shù)能夠提高系統(tǒng)的識(shí)別率。
　　(4)在識(shí)別模型選擇方面，首先通過實(shí)驗(yàn)比較了DTW模型和HMM模型對(duì)識(shí)別性能的影響，確定本文的識(shí)別模型為HMM模型。針對(duì)數(shù)據(jù)下溢的問題，對(duì)HMM模型中的算法進(jìn)行了修正，通過實(shí)驗(yàn)說明了算法修正后系統(tǒng)識(shí)別率提高了。
　　(5)在嵌入式關(guān)鍵詞識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方面，對(duì)系