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解决方案：
本解决方案旨在实现在STM32嵌入式平台上的孤立词语音识别系统。该系统通过将语音信号转化为文本或命令，实现机器对人类语音的理解和识别。

该系统的识别流程包括预滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取和特征匹配等步骤。其中，端点检测采用短时幅度和短时过零率相结合的方法，用于检测有效语音部分。在检测到有效语音后，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)算法与特征模板进行匹配，最终输出识别结果。

为了得到算法中各系数的最优值，首先使用Matlab进行仿真，并进行多次试验。通过这些试验，确定了算法中各系数的最佳取值。

接下来，将算法移植到STM32嵌入式平台。在移植过程中，考虑到嵌入式平台的存储空间相对较小，计算能力也相对较弱的实际情况，对算法进行了优化。

附件中包含了系统的硬件总体结构图和音频信号采集原理图，这些资料可以帮助理解系统的整体架构和工作原理。

通过本解决方案，可以在STM32嵌入式平台上实现孤立词语音识别系统，为实现具有听觉功能的机器打下基础。