??? 摘? 要: 介紹了基于Altera的FPGA和TI的DSP的說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" title="說話人識別系統(tǒng)">說話人識別系統(tǒng)" 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??? 關鍵詞: FPGA;DSP;說話人識別系統(tǒng);MFCC;DTW?

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??? 說話人識別是語音處理領域內比較活躍的研究課題,現(xiàn)有的說話人識別系統(tǒng)大都基于軟件和DSP,其處理結構本質上是串行的,因此遇到需處理的數據量大,對處理速度要求高,但是對運算結構相對比較簡單的底層信號處理算法來說顯不出優(yōu)點。應用于電話信道的說話人識別系統(tǒng),需要實時處理PCM上的多路數據,控制結構較復雜,僅采用DSP進行系統(tǒng)實現(xiàn)已不能滿足性能要求。?

??? 隨著集成制造技術的提高和價格成本的下降,FPGA逐漸被應用于多種數字信號處理中。利用FPGA的并行處理能力可以解決說話人識別算法中底層運算耗時的問題,而DSP的較強通信機制和靈活尋址方式可以用于結構復雜的控制部分和外部存儲器管理,采用DSP+FPGA的說話人識別系統(tǒng)可以把二者優(yōu)點結合,兼顧速度和靈活性,既滿足底層信號處理要求,又滿足高層信號處理要求。?

1 說話人識別系統(tǒng)的組成?

??? 說話人識別系統(tǒng)的組成包括預處理、MFCC特征參數提取、DTW匹配判決和參考模板庫等相關算法的邏輯設計與DSP編程,以及最后的系統(tǒng)功能驗證。系統(tǒng)功能框圖如圖1。?

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??? 本系統(tǒng)的軟硬件開發(fā)平臺分別采用Altera公司 Stratix II系統(tǒng)的FPGA開發(fā)板DSP-DEVKIT-2S60和TI公司的DSP開發(fā)板TMS320C6455 DSP Starter Kit(DSK) module。FPGA作為主要的算法運算處理器完成預處理、特征參數提取及匹配判決功能;而DSP則進行PCM話音分路、外部控制命令產生、外部存儲器控制和最后的判決結果的后處理。?

2 語音參數及說話人識別模型的選擇?

2.1 語音參數?

??? 在說話人識別系統(tǒng)中,特征提取的作用是從說話人的語音信號中提取出表示說話人個性的基本特征,此特征應能有效地區(qū)分不同的說話人,且對同一說話人的變化保持相對穩(wěn)定。倒譜特征是用于說話人個性特征和說話人識別的最有效的特征之一。實驗表明,大部分情況下,MFCC優(yōu)于其他倒譜系數,所以本系統(tǒng)中采用使用較多的12階的MFCC,同時加過零率和delta能量共14維的語音參數。?

2.2 說話人識別模型?

? 不同的說話人語音特征模型結構對應不同的說話人識別方法。目前已經提出了許多成熟的識別算法模型,其中動態(tài)時間規(guī)整DTW(Dynamic Time Warping)算法是效果最好的一種非線性時間對準模板匹配算法。由于DTW 算法既簡單又有效,因此在特定場合下獲得了廣泛應用。在實現(xiàn)小詞匯量孤立詞識別系統(tǒng)時,其性能幾乎與HMM算法等同。由于該算法數據處理量比較大,目前常采用多DSP進行串行計算,但是識別速度依然較低,成為性能瓶頸,所以并不直接適用于一些實時大容量的說話人識別系統(tǒng)。本文所實現(xiàn)的系統(tǒng)采用的是經過改進后的并行處理結構算法模型,可以應用于特定文本的說話人識別系統(tǒng)。?

3 系統(tǒng)主要功能模塊的實現(xiàn)?

3.1 語音預處理模塊?

??? 預處理模塊實現(xiàn)了將一條2Mbit的話音信號通過移位寄存器及鎖存器對數據進行串并轉換獲得8bit的并行數據,再通過A律器完成8bit到13bit數據的轉換,做分幀加窗處理。完成語音信號的預處理以便于后續(xù)特征提取模塊的處理。為算法處理簡便,過零率放在預處理模塊中提取。處理過程如圖2。?

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??? A律部分采用由邊沿觸發(fā)結構的D觸發(fā)器組成8位移位寄存器,其中第一個觸發(fā)器FF0 的輸入端接收輸入信號,其余每個觸發(fā)器的輸入端均與前一個觸發(fā)器的輸出端相連,從每個觸發(fā)器的輸出端作并行輸出到用維持阻塞的觸發(fā)器組成的8位Reg,在時鐘上升沿獲取數據,送入A律單元。計數器的進位信號送Reg,移位寄存器接收數據的同時計數器計數,第8個時鐘上升沿來后進位輸出為1, Reg檢測到使能信號為1時讀取移位寄存器的8位輸出信號。?

??? A律后的數據先經過存儲,再讀取256點的值與對應的256點的漢明窗系數值對應相乘?？刂茊卧刂芌AM單元的寫入和讀取,每一話路分配384點的存儲空間。當第一個話路存夠256點數據時,控制單元控制開始按序讀取數據到乘法器,同時讀取對應漢明窗系數值到乘法器,此操作必須在下一個128點存滿之前完成,否則有點將被沖掉,無法實現(xiàn)幀移的操作(幀移128點即1/2幀)。依次讀取32路話路的256點,每路讀取256點后讀取指針地址加128指向下次讀取首地址。所有32路話路數據讀取完后等待,當第一話路再次存夠128點后給控制信號可以再次讀取數據,地址為上次讀取地址的首地址加128模384,存夠384點從每一路的起始地址重新存儲。RAM2分兩塊單元存儲數據,當一塊存滿32個話路的數據后給MFCC模塊信號,表明可以讀取此塊的數據。?

3.2 語音特征提取模塊?

?? 語音特征提取模塊實現(xiàn)MFCC參數的提取和無話幀的去除,算法功能框圖如圖3所示。輸入信號為經過預處理的語音信號,用FFT計算出信號的頻譜之后,首先通過IFD(Idle Frame Detector)進行有話無話判定,如果無話則丟棄該幀,否則通過一個濾波器組,將濾波器組的輸出取對數后進行離散余弦變換就得到Mel頻率倒譜系數。整個模塊分五個單元完成,用RAM存儲中間數據,MFCC control單元控制MFCC子單元輸入輸出和數據流。

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??? FFT單元實現(xiàn)256點16位定點的基2DIT-FFT運算,采用級聯(lián)處理結構,按基2運算分為8級,每級的128個蝶式運算用一個運算單元來完成。將256點數據順序輸入存儲器,由控制單元從存儲器中抽取數據送入基2運算單元,完成運算后數據順序存入下一級存儲器,再由下一級控制單元抽取數據進行運算,直至所有運算完成。?

??? 第一級存儲器為512×16bits,分為兩塊,用來存儲256點16位定點實數;中間七級存儲器為512×32bit,分為兩塊256×32bit,采用兩塊RAM來做乒乓操作,以實現(xiàn)流水處理,一塊用來存儲下一級運算的輸入數據,另一塊存儲上一級運算的結果,當256點運算完成后,兩塊存儲器交換功能。?

??? RAM中的數據順序計算,每個計算周期取2點數據存入緩沖器中,緩沖器為2×32bit,用來穩(wěn)定運算輸入和計算結果。ROM中存放旋轉因子。地址產生器采用兩套地址,一套用來選擇旋轉因子;另一套用來對前一級運算結果按照本級運算所需要的倒序存儲到RAM中,保證本級運算從RAM中順序取數據計算。存儲八級旋轉因子的ROM共需要128×32bit。?

??? 地址產生器中,采用ROM將地址預先存儲,再通過每一時鐘節(jié)拍產生出來。不同點數FFT的每一級的地址都不同,每級的地址存儲在每級的地址產生器中。旋轉因子地址由地址產生器循環(huán)計數產生。?

??? 定標問題。采用逐級定標,即在每級蝶型運算后結果左移一位,防止計算結果溢出。整個子單元需要128kB RAM存儲單元,40kB ROM存儲,32個16位乘法器。?

??? 三角濾波器組由24個三角濾波器組成,頻率范圍0kHz～4kHz。FFT的運算結果通過三角濾波器組后,每個濾波器輸出其頻率范圍內的頻譜能量值,共輸出24個值。整個運算過程由FSM控制,RAM中存放FFT的運算結果,ROM中存放三角濾波器系數及對應的頻率在RAM中的地址。每個三角濾波器的頻譜能量計算完成后由FSM控制輸出數據。?

??? 對數模塊完成16位定點數的求對數運算,設計原理為分段線性近似法。?

??? 運算過程由有限狀態(tài)機控制,首先將數據讀入移位寄存器,FSM判斷數據的大小,若大于2則右移一位,若小于1則左移一位,若等于0則直接輸出結果,直到使數據大于1小于2。FSM需要將左移或者右移的移位計數輸出到乘加器。完成移位后,FSM向ROM發(fā)出查表信號。移位寄存器的位寬25bit,采用并入并出方式,有保持、左移、右移、載入四個功能。?

??? 30點DCT變換子單元由預處理單元和循環(huán)累加單元RAC組成。預處理單元完成將串行輸入的有符號數轉換成補碼,它們作為RAC單元中ROM查表的地址數據;循環(huán)累加單元RAC采用分布算法(DA)結構,通過ROM查表、移位循環(huán)累加代替乘法器,完成乘法功能。由于該RAC結構中無乘法器,從而能減小其面積。?

3.3 匹配判決模塊實現(xiàn)?

??? 動態(tài)規(guī)整算法中路徑匹配計算過程是一種線性遞推運算,根據算法的這一特點,設計出一種由多個處理單元規(guī)則排列得到的收縮陣列(systolic array),這種陣列狀的PE集合體,通過并行處理與流水線處理的并用,實現(xiàn)算法中最佳路徑匹配累加距離的高速計算。為了解決PE過多造成的硬件資源耗費過大的問題,根據算法特點,僅保留一組數量約為M/2(M為測試模板個數)的收縮陣列結構。如圖4。?

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??? 具體的運算過程是:在每個時鐘周期內,參考模板矢量R(j)通過輸入處理單元PE_k,同時特征向量T(i)從PE_k傳送到PE_k-1,而新的測試模板的特征向量從最后一個處理單元輸入。在平行四邊形的路徑約束范圍內,每個PE負責計算平行于一條邊線上的D(i,j),其中PE1負責計算約束范圍內每一行的第一個D(i,j),PE2計算第二個,當計算到最后一行時,輸出最后的匹配距離D(M,N)。PE內部的結構如圖5。?

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3.4 FPGA與DSP的接口設計?

??? TMS320C6455有2個McBSPs(多通道緩沖串口),每個McBSP可與多達128個通道進行收發(fā)。本系統(tǒng)中采用McBSP0實現(xiàn)語音信號到DSP的輸入。由于片上RAM無法滿足多路信號處理時的空間需求,系統(tǒng)通過外部存儲器接口EMIF(External Memory Interface)擴展了32MB的外部SDRAM,并采用EDMA(擴展的直接存儲器訪問)方式對這些外部空間進行訪問。同時DSP通過DSP Hot Port接口與FPGA相連,用來產生各種外部信號控制FPGA各階段的運算任務。?

4 系統(tǒng)的識別性能?

??? 為了測試上述系統(tǒng)的識別性能,進行了特定文本的說話人辨識實驗。實驗中,先錄制10個人的3組內容相同的語音,共30句,在計算機上訓練成語音參考模板,再從這個模板中為每個人選取一個話音清晰的作為測試模板,將參考模板讀入SDRAM中,將測試模板依次連續(xù)接入不同話路,從開始輸入測試語音到給出判決結果,識別時延不超過3s。輸出的說話人身份(ID)與實際說話人身份全部吻合,說明系統(tǒng)已經滿足實時說話人識別系統(tǒng)性能的基本要求。?

??? 本文介紹了基于FPGA和DSP的面向特定文本的說話人識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。該系統(tǒng)采用FPGA實現(xiàn)語音預處理、MFCC特征參數提取和DTW模板匹配判決功能,DSP則完成語音分幀、模板管理、控制命令等功能。?

參考文獻?

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