摘要
语音识别技术作为人工智能领域的关键技术之一，近年来取得了显著进展，并在智能家居、人机交互、医疗保健等领域得到广泛应用。
传统的语音识别系统通常基于通用处理器或专用集成电路(ASIC)实现，但其处理能力和灵活性有限。
数字信号处理器(DSP)具有强大的信号处理能力和低功耗特性，为语音识别系统的实现提供了新的解决方案。
本文综述了基于DSP的语音识别系统的研究现状，首先介绍了语音识别的相关概念和基本原理，包括语音信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型等。
然后，重点阐述了基于DSP的语音识别系统的设计与实现，包括硬件平台选择、软件架构设计、语音识别算法优化等关键技术。
此外，本文还对当前研究中存在的问题和挑战进行了分析，并展望了未来发展趋势。
关键词：语音识别，数字信号处理器(DSP)，声学模型，语言模型，特征提取
近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音识别作为人机交互的重要入口，受到越来越广泛的关注。
语音识别是指将人类的语音信号转换为可被计算机理解的文本或命令的技术，其最终目标是实现人与机器之间自然、高效的语音交互。
语音识别技术涉及多个学科领域，包括声学、语音学、信号处理、模式识别、人工智能等。
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