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語音識別專案報告.pdf61頁
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語音識別專案報告
1. 簡介
語音識別即對語音進行處理以得到語音的語義，說話人等資訊。因為語音固有的復
雜性，語音識別是乙個具有挑戰性的問題，每年都有著大量研究。語音識別一般用於
人機互動，公共安全等。
本專案利用altera de2 開發板及sopc 技術實現乙個簡單的語音識別系統。
2. 功能描述
讀取sd 卡內的語音資料
5 種語音的訓練
5 種語音的識別
3. 設計方案
在實現上述功能時，必須考慮以下問題：
用什麼演算法？
康奈爾大學的final project 裡有乙個做的就是語音識別。演算法是提取固定長度語
音，再提取語音的mfcc 特徵，最後利用mfcc 特徵的前兩項做簡單的大小比較得到
語音的含義。我們在硬體和軟體上都實現了一遍這一演算法，發現結果不如人意。
接著，我們查閱了大量關於語音識別的資料。了解了經典的dtw 演算法，hmm 算
法等。但dtw 演算法計算量龐大而hmm 演算法需要大量語音資料進行訓練，考慮到時間
精力，我們沒有用這些識別度高但計算量大且複雜度高的演算法。
最終，我們在網上找到了另一種簡單的演算法。即事先提取5 種語音的頻率特徵並
儲存，測試時先提取輸入語音的特徵然後與5 種語音的特徵一一比較，特徵最相似的
語音認為是相同語音。我們依然在硬體和軟體上實現了這一演算法，精度較高大概有
90% 的準確率。
如何實現這一演算法？
一種方法是硬體為主，軟體為輔。就像康奈爾大學final project 裡做的那樣，用硬
件儲存語音並對輸入語音進行fft 變換，再用軟體在fft 的基礎上提取mfcc 特徵並最
終做簡單大小比較。這種方法的好處在於處理速度快，專用度高，缺點是開發周期
長。另一種方法是軟體為主，硬體為輔。這也是本專案所使用的方法。我們主要依靠
sopc 技術，利用cpu 完成大量計算，並對io 進行控制。好處在於可以利用豐富的ip
核及相應的api ，靈活性好，開發周期短。不足在於一般而言處理速度慢於第一種方
法。1. 硬體設計
硬體上我們主要用sopc builder 搭建了乙個小型系統，包含有cpu，sdram 控制
器，音訊模組，七段顯示器模組，撥碼開關模組，sd 卡模組，如下圖所示：
figure 1 sopc 系統
這裡的大部分模組我們用了altera university program 的ip 核，這些ip 核配置簡
單並提供了豐富的api 大大減少了我們的開發難度。下面是具體的內容：
figure 2 sopc builder
1.1. cpu
為了達到最快的處理速度，我們選擇了nios ii/f，並支援hardware divide。
figure 3 cpu 配置
1.2. sdram
因為de2 板子上的sdram 大小為8mb，我們設定sdram controller 的大小也為
8mb 。
figure 4 sdram controller
1.3. led, sw, 7 segment display 等
這裡我們用altera university program ip core 中的parallel port 來控制這些io。其
中led 主要用於對sw 功能進行分類顯示，sw 主要用於控制系統的狀態，七段顯示器
主要用於系統的狀態顯示。這些ip 核都用預設設定即可。我們僅以led 和七段顯示器
為例。1.4. clocks
不同的模組需要用不同的時鐘，如音訊模組一般為12.288mhz，cpu 一般為
50mhz 等。我們用altera university program 的時鐘模組。如下圖所示：
figure 5 時鐘模組
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