說話人識(shí)別加速器的設(shè)計(jì)研究.pdf

1、近年來，隨著信息社會(huì)化發(fā)展，說話人識(shí)別作為具有語音識(shí)別與理解功能的智能人機(jī)接口，是新一代計(jì)算機(jī)的重要組成部分。說話人識(shí)別系統(tǒng)出現(xiàn)在越來越多的電子產(chǎn)品上，尤其在信息安全和人機(jī)交互等方面，有著很好的應(yīng)用前景。大多數(shù)說話人識(shí)別系統(tǒng)都是面向通用CPU設(shè)計(jì)的，而現(xiàn)今的嵌入式產(chǎn)品的出現(xiàn)，使用專用集成電路的設(shè)計(jì)成為必然選擇。 說話人識(shí)別是通過對(duì)所收到的語音信號(hào)進(jìn)行處理，提取相應(yīng)的特征或建立相應(yīng)的模型，然后據(jù)此做出判斷。一個(gè)典型的說話人識(shí)別系統(tǒng)

2、包括：語音信號(hào)獲取、特征提取、說話人訓(xùn)練和識(shí)別(模式匹配)四個(gè)部分。本文的研究?jī)?nèi)容是一個(gè)說話人識(shí)別的加速器，目的在于提高說話人識(shí)別的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力、運(yùn)行速度和系統(tǒng)性能，主要做了以下工作： 首先分析了典型說話人識(shí)別系統(tǒng)的各關(guān)鍵技術(shù)，詳細(xì)分析了矢量量化技術(shù)在說話人識(shí)別中的應(yīng)用，研究了碼本訓(xùn)練算法以及說話人判別算法，對(duì)算法中各參數(shù)值的選取進(jìn)行了討論；其次根據(jù)系統(tǒng)的需求建立一個(gè)小的語音庫，錄制語音信號(hào)，并對(duì)采集的語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，檢測(cè)語

3、音信號(hào)的起始端點(diǎn)；在MATLAB環(huán)境下仿真說話人識(shí)別系統(tǒng)，驗(yàn)證系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案的可行性：特征提取階段，提取語音信號(hào)的12階美爾倒譜系數(shù)以及各階倒譜系數(shù)對(duì)應(yīng)的1階差分倒譜系數(shù)，在訓(xùn)練階段，采用分裂法和GLA算法相結(jié)合的矢量量化技術(shù)訓(xùn)練說話人的碼本，識(shí)別階段采用閾值判定的方法。仿真結(jié)果表明該識(shí)別算法可達(dá)較高的識(shí)別率。 設(shè)計(jì)說話人訓(xùn)練和識(shí)別(模式匹配)加速器：對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，變浮點(diǎn)形式為定點(diǎn)形式，作為加速器設(shè)計(jì)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)說話人識(shí)