為了在語音及影像辨認獲至與人腦相似的功能，自1940年起，科學家即著手從事此方面的研究，仿造最簡單的神經元模式，開始建立最原始的類神經網路(Artificial Neural Network ANN)，歷經40年的發展，類神經的研究工作雖曾一度陷入低潮，近幾年又再度復甦，並且結合了生理，心理，電腦等科技而成為新的研究領域。-Voice and image recognition in order to be similar to the function of the human brain,

The recognition of a human being through his voice is one of the simplest forms of automatic recognition because it uses biometric characteristics which come from a natural action, the speech. Speech, may be the cheapest form to supply a grow

于市售 STM32 开发板上实现特定人语音识别处理项目。识别流程是：预滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取、特征匹配。端点检测(VAD)采用短时幅度和短时过零率相结合。检测出有效语音后，根据人耳听觉感知特性,计算每帧语音的 Mel 频率倒谱系数(MFCC)。然后采用动态时间弯折(DTW)算法与特征模板相匹配,最终输出识别结果。先用Matlab对上述算法进行仿真，经数次试验求得算法内所需各系数的最优值。而后将算法移植到 STM32 开发板上，移植过程中根据 STM32 上存储空间相

支持SPI接口和并行接口的非特定语音识别模块,板载咪头和有源晶振，方便在电子产品中实现语音识别、声控和人机对话功能。(Non-specific speech recognition module which supports SPI interface and parallel interface, board-mounted microphone and active crystal oscillator, is convenient to realize speech recognition