隨著語音識別技術(shù)的應(yīng)用越來越廣, 對其實時性的要求也越來越高。專用的DSP 語音芯片雖然有硬件加速功能, 但其指令依然是串行計算, 在實時性方面有所欠缺。如今, 具有并行運算能力的FPGA 主頻不斷提高,加上其設(shè)計靈活、功耗低、體積小等優(yōu)點, 可以滿足語音信號實時處理的要求。目前很多語音處理算法都是基于軟件平臺的, 真正的語音處理硬件實現(xiàn)很少。本文針對非特定人的語音信號, 研究當前主流的語音處理算法, 并將這些基于軟件平臺的算法“ 硬件化” 。在保證一定精度的前提下將浮點運算轉(zhuǎn)換成便于FPGA 實現(xiàn)的定點運算。
本文以通過對語音信號濾波、分幀、加窗、能量計算等模塊的設(shè)計為例, 介紹語音信號實時處理的方法, 需要運用到MATLAB. 、DSP Builder 、QUARTUS II 、ModelSim等EDA 工具聯(lián)合設(shè)計。語音信號經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換進入FPGA 以后, 對其濾波, 因為要對信號進行實時處理, 需要采用動態(tài)分幀, 最后計算出每幀的能量為語音信號的下一步處理如端點檢測、特征提取等做好前期準備。
1 實時處理算法分析
語音數(shù)據(jù)經(jīng)過A/D 轉(zhuǎn)換之后進入芯片, 首先對其進行濾波。為了使信號的頻譜趨向平坦, 需要對其進行預(yù)加重濾波, 這里采用一階FIR 濾波器:
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