自动语音识别系统能够提供便利的人机交互，将成为一种主要方法，目前，实验室环境中的自动语音识别系统已经取得了很好的效果，但需要很大的存储空间和运算资源。当自动语音识别应用于移动设备时，必须对模型和识别策略进行相应改进，才能满足其对运算速度、内存资源和功耗的要求，为了解决这个问题，本文将结合英语语音的特点，设计并实现嵌入式英语语音识别系统，完成中等词汇量的孤立词实时识别任务。
嵌入式实时英语语音识别系统的设计与实现是一个关键的技术领域，尤其在当今移动设备和物联网设备日益普及的时代。这样的系统可以极大地改善人机交互体验，让设备能够理解并响应用户的语音指令。然而，传统的自动语音识别（ASR）系统往往需要大量的存储空间和计算资源，这在资源受限的嵌入式环境中是一个挑战。
本文章着重于解决这个问题，通过设计和实现一个专为嵌入式设备优化的英语语音识别系统，以中等规模的词汇量进行孤立词的实时识别。硬件平台的选择至关重要，文中选择了Infineon公司的Unispeech 80D51芯片，它集成了一枚16位定点DSP和一枚8位MCU，具备高集成度，减少了对外部元件的需求，简化了板级结构，降低了成本和功耗。此外，硬件还包括EPROM、Flash Memory、音频输入输出器件、电源、USB接口、键盘接口、液晶屏幕接口和其他设备接口，以支持语音识别系统的完整功能。
在算法层面，文章介绍了两阶段识别算法，以平衡识别精度和资源消耗。第一阶段使用简单的Monophone模型和静态识别网络，快速生成候选词条列表；第二阶段则利用更精确的Triphone模型对候选词条进行精确定位，从而提高了识别准确率。这种两阶段方法能有效减少内存占用并提升识别速度。
特征提取和选择是另一个关键步骤。考虑到嵌入式系统的资源限制，文章采用了基于最小互信息改变准则（MMIC）的特征选择，分别在第一阶段和第二阶段选取22维和26维的MFCC特征，以达到在保持识别性能的同时，降低计算复杂度。
数据的输入输出策略也是优化识别系统性能的关键。文中提到，平衡内存消耗和识别速度的矛盾，需要精心设计数据读取策略。一次性加载所有数据可以提高运算速度，但会增加内存需求；反之，多次读取数据虽然节省内存，但会增加读取时间。因此，系统设计需要找到一个折衷点，以最大化整体性能。
嵌入式实时英语语音识别系统的设计和实现涉及硬件平台选择、优化的识别算法、特征提取以及数据管理策略。通过这些技术手段，可以实现在资源有限的嵌入式设备上运行高效的语音识别系统，提供便捷的人机交互体验。
