腹腔镜作为辅助外科医生进行人体腹腔手术的重要工具,它的稳定定位直接决定成像质量的好坏,进而影响医生的诊断和治疗。传统手术中,助理医生手持腹腔镜,根据手术医生的指示进行操作定位。这种操作方式下,腹腔镜容易发生晃动,从而导致图像的抖动和模糊。腹腔镜自动定位系统可以解决上述问题。本文将语音识别技术应用到系统中,方便医生更自然、更直接地控制腹腔镜。针对嵌入式腹腔镜自动定位系统有限的计算和存储能力,及其特殊的应用环境,本文提出了基于隐马尔科夫模型(HMM)的语音识别方案。语音模型的建立由上位机(PC)完成,嵌入式定位系统进行语音指令的识别和执行。基于定点计算的语音信号处理前端与改进的语音识别算法相结合,在保证识别率的同时大幅提高了识别速度。实验结果表明,系统识别率达到99%以上,识别时间控制在0.5s以内,可以对腹腔镜进行实时的语音控制定位。论文主要工作:研究语音信号的产生、感知以及表示,分析语音信号的特征;通过对不同语音识别算法的比较,结合系统的性能要求,设计基于隐马尔科夫模型(HMM)的语音识别方案。针对腹腔镜自动定位系统使用的定点ARM处理器,设计实现基于定点计算的语音信号处理前端。通过对算法进行优化和定点计算转换,在定位系统中实现语音特征参数的快速计算。在上位机(PC)上基于MFC设计语音模型训练程序,实现人机交互。训练样本在嵌入式定位系统上完成录制,并自动上传到PC;PC将语音模型文件下载到定位系统中供语音识别使用。改进基于Viterbi算法的语音识别算法,将其与定点特征提取模块结合,在嵌入式系统中实现准确、实时的语音识别。系统识别率达到99%以上,识别时间在0.5s以内,可以实现对腹腔镜的实时控制定位。