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资源说明：本课题通过对现有各种语音特征参数与孤立词语音识别模型进行研究的基础上，重点探索基于动态时间规整算法的DTW模型在孤立词语音识别领域的应用，并结合基于FPGA的SOPC系统，在嵌入式平台上实现具有较好精度与速度的孤立词语音识别系统。
本文主要探讨的是采用FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）进行语音识别系统电路设计的方案。在当前的科技发展趋势下，语音识别技术日益受到重视，尤其是在智能硬件领域，它为交互体验带来了极大的便利。本文的重点在于研究动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法在孤立词语音识别中的应用，以及如何结合基于FPGA的System On a Programmable Chip (SOPC)系统，实现在嵌入式平台上的高效、精确的语音识别。
DTW是一种处理序列对齐的算法，尤其适用于时间尺度不一致的数据，如不同人的发音速度差异。在语音识别中，DTW能够比较两个可能不同长度的语音模板，找到最佳匹配路径，从而提高识别准确率。在孤立词语音识别中，每个单词被视为独立的语音片段，DTW算法的应用有助于识别这些单词，即使它们在说话速度、语调上存在差异。
FPGA作为可重构的硬件平台，具有高速并行处理能力，能够适应复杂的计算任务，如实时的音频信号处理。在本课题中，FPGA被用于实现语音识别的各种关键模块，如端点检测、FFT（快速傅里叶变换）和DCT（离散余弦变换）。这些模块对于从原始音频信号中提取特征至关重要，通过这些转换，可以将语音信号转化为频域表示，便于进行后续的特征分析和匹配。
嵌入式平台的使用，尤其是基于Nios II的SOPC技术，使得整个系统能够集成在单一芯片上，降低了系统体积，节省了能源，并提高了系统的可维护性和灵活性。Nios II是Altera公司开发的一种软核CPU，它可以在FPGA内部运行，提供灵活的处理器设计选项，适合定制化的嵌入式系统。
DE2开发板作为实验平台，提供了丰富的硬件资源，如24位的音频编解码芯片WM8731，它支持麦克风输入和线路输入/输出，能够处理8KHz到96KHz的采样频率。此外，还包含了LCD液晶显示模块，用于人机交互，显示识别结果和相关信息。
本文通过深入研究DTW算法和利用FPGA的硬件优势，设计了一套具有高精度和快速响应的孤立词语音识别系统。这样的设计不仅在理论层面有所创新，而且在实际应用中具有很大的潜力，尤其是在嵌入式和物联网设备中，可以提升用户体验，推动智能硬件的发展。
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