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[导读] 随着语音识别技术的应用越来越广, 对其实时性的要求也越来越高。专用的DSP 语音芯片虽然有硬件加速功能, 但其指令依然是串行计算, 在实时性方面有所欠缺。如今, 具有并行运算能力的FPGA 主频不断提高,加上其设

随着语音识别技术的应用越来越广, 对其实时性的要求也越来越高。专用的DSP 语音芯片虽然有硬件加速功能, 但其指令依然是串行计算, 在实时性方面有所欠缺。如今, 具有并行运算能力的FPGA 主频不断提高,加上其设计灵活、功耗低、体积小等优点, 可以满足语音信号实时处理的要求。目前很多语音处理算法都是基于软件平台的, 真正的语音处理硬件实现很少。本文针对非特定人的语音信号, 研究当前主流的语音处理算法, 并将这些基于软件平台的算法“ 硬件化” 。在保证一定精度的前提下将浮点运算转换成便于FPGA 实现的定点运算。

本文以通过对语音信号滤波、分帧、加窗、能量计算等模块的设计为例, 介绍语音信号实时处理的方法, 需要运用到MATLAB. 、DSP Builder 、QUARTUS II 、ModelSim等EDA 工具联合设计。语音信号经过模数转换进入FPGA 以后, 对其滤波, 因为要对信号进行实时处理, 需要采用动态分帧, 最后计算出每帧的能量为语音信号的下一步处理如端点检测、特征提取等做好前期准备。

1 实时处理算法分析

语音数据经过A/D 转换之后进入芯片, 首先对其进行滤波。为了使信号的频谱趋向平坦, 需要对其进行预加重滤波, 这里采用一阶FIR 滤波器:

全文PDF下载:基于FPGA 的语音信号实时处理.pdf



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