我大致了解了一下RL78/G13 16位单片机的性能，发现其有一个特别的接口-----10-bit A/D接口，并且最多支持26路同时进行A/D转换，除此之外还配置了UART、IIC等接口，而且，所嵌入的处理器是运行效率较高的16位CPU，依据这些信息，再加上我曾做过的项目，列出以下我获得开发板后准备将其应用到的项目：
1、语音识别和处理
这是我阅读了RL78/G13的Datasheet后的第一反应，这么优良的A/D转换接口，用于语言信息的采集，在其前端加入一些信号放大器、滤波器以及限幅电路，然后再输入A/D转换接口。其内部的16位CPU可用于对采集到的并转换成数字的语音信号进行数字信号处理，同时加上语音识别程序，最后将识别后的文字信息通过串口UART传输至电脑，这样一个语音识别器就这样做成了。
2、软件无线电
关于此款单片机的A/D转换速度是多少我还不太清楚，待了解了之后，我依据此速度将A/D转换器放在软件无线电信号处理流程合适的位置，即采用与此相对应的中频接收机，然后，数据处理部分交由内部CPU来完成，估计此过程需要DSP的参与。
3、物联网终端处理器
借助A/D转换器来采集诸如：水箱水位、室内外光照强度、汽车上的加速度传感器等的信息，将其转换为数字信号后再行处理。
4、医疗领域
心电图的测量需要用到心电图传感器，可将传感器采集到的模拟信号通过该芯片转换为数字信号再由内部16位CPU进行FFT变换求出心率以及进一步实现其他功能。
好了，现在暂时想到的就这些了，希望能够申请到一块RL78/G13开发板，来实现我上述提到的方案，3Q。。。
关于具体的技术、实施方案请参考我的【进程帖】请点击如下链接：
http://forum.eepw.com.cn/thread/218945/1
申请开发板--基于RL78/G13的语音识别和处理--语音识别器
以上这些方案，哪个更合适些？
语言识别系统的构成
语音输入：将标准语音信息进行A/D转换，转换成数字语言信息。
预处理：滤除语音信息中的噪声干扰成分。
特征提取：提取语音信息中的特征值（能够代表具体语音的参量）。
训练：用多个特征值来确定一个语音信息（这些特征值的获取要通过训练来确定）。
模式库：每个语音信息都用这些特征指标来表示，并将这些特征数据存储起来就形成模式库。
模式匹配：根据刚采集到的语音信息提取出的特征值与模式库中的特征值进行匹配比对，从中找出一个最接近的模式进行匹配，从而识别出语音信息。
其中，最重要的几环是：
特征提取：首先要确定每个语音的特征参数有哪些，并且可以通过哪些特征参数的组合可以唯一确定一个语音。
模式匹配：就是依据输入语音提取的特征值如何与模式库中的特征值进行比对，来快速找出对应的语音信息完成语音识别。
目前前沿的语音识别技术：
目前，语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。
哪位大神有语音识别算法、程序，贴出出来大家一起分享。。。
关于具体的技术、实施方案请参考我的【进程帖】请点击如下链接：
http://forum.eepw.com.cn/thread/218945/1
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