摘   要： 介紹一種在語音識別系統(tǒng)中運用FPGA技術對語音信號進行前期實時處理的方法,。利用DSP Builder設計信號處理算法的圖形化電路模塊,，運用硬件環(huán)（HIL Hardware in the Loop）技術對模塊進行軟硬件協(xié)同仿真。滿足設計要求后,，再用Signal Compiler 將模塊轉換成VHDL語言和Quartus II工程文件下載至目標芯片,。結果表明此方法可以快速靈活地設計出語音處理模塊，語音數(shù)據(jù)能在要求的時間范圍內處理完畢,，達到了實時處理的目的,。
關鍵詞： 語音識別； FPGA,； 實時,； 信號處理

    隨著語音識別技術的應用越來越廣，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，加上其設計靈活,、功耗低,、體積小等優(yōu)點[1]，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換成便于FPGA實現(xiàn)的定點運算[2]。
    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)合設計[3],。語音信號經(jīng)過模數(shù)轉換進入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[4]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，需要對其進行預加重濾波,，這里采用一階FIR濾波器[5]：

    語音信號雖然是一種非平穩(wěn)信號,但在短時內(10 ms~30 ms)可以看作是平穩(wěn)的[2],，這樣就可以對其進行分幀處理。在實時系統(tǒng)中無法確定語音的長度和大小,，只能對其進行動態(tài)分幀,。考慮到幀的連續(xù)性,采用交疊分幀,，幀移取0.5,，硬件中可以用兩個FIFO實現(xiàn)，其中FIFO1的讀時鐘頻率是寫時鐘的兩倍,，且FIFO2的讀寫時鐘頻率與FIFO1讀時鐘頻率相同,。
    分幀后的數(shù)據(jù)需要窗函數(shù)對其加權，加窗后的語音信號為sω(n)=s(n)×ω(n),。由于漢明窗在語音頻段的平滑特性,，因此本文采取漢明窗[4]：

2 硬件模塊的實現(xiàn)
    仿真時通過讀取hex文件來模擬實時的數(shù)據(jù)流。通過MATLAB將采樣頻率16 kHz,，寬度8 bit的wav格式音頻文件轉化成hex文件的數(shù)據(jù),。部分代碼如下[6]：
　    ……
　　    [y,fs,n]=wavread(‘speech.wav’);
　　    y1=int8(y×(2^n-1)+128);
　　    [a,b]=size(y1);
　　    fid=fopen(‘speech.txt’,’wt’);
　　    for i=1:a;
　　    line=[num2str(i-1),’:’,num2str(y1(i)),’;’];
　　    fprintf(fid,’%s\n’,line);
　　    end
　　    fclose(fid);
    ……
    在模塊中通過地址計數(shù)器將ROM中的數(shù)據(jù)不斷讀出，然后對數(shù)據(jù)流進行濾波,。其DSP Builder模塊實現(xiàn)如圖1所示,。

    考慮到語音信號的短時平穩(wěn)性，將256點數(shù)據(jù)分為一幀寫入Dual-Clock FIFO,，寫入128點后以兩倍的寫入速度讀出,，同時以兩倍速度寫入深度為128的FIFO2。如此循環(huán)便可以實現(xiàn)幀的交疊,。具體實現(xiàn)如圖2所示,，左半部分為時鐘控制模塊。

    為了使每幀的數(shù)據(jù)點與窗函數(shù)的數(shù)據(jù)點一一對應,，在加窗之前搭建了一個時序控制模塊,。Constant1控制模塊延時384個時鐘周期,，counter是模為256的計數(shù)器。將LUT設為17 964-15 073×cos([0:2×pi/255:2×pi])[6],。分幀后的信號取模然后與窗函數(shù)相乘再累加便得到其能量,，由Multiply Accumulate模塊實現(xiàn)[2],。Clock提供基礎時鐘,，PLL產(chǎn)生模塊所需要的兩個時鐘，Signal Compiler對模塊進行編譯,，轉化成VHDL語言,。具體模塊如圖3所示。

3仿真測試
    將上述三個子模塊和Simulink中的模擬示波器Scope連接在一起,，讀取ROM中語音”1,、2、3”的數(shù)據(jù)流,。結果顯示在示波器上,，如圖4所示。從上到下依次為原始信號,、濾波信號,、分幀信號、能量信號,。

    從圖中可以看到設計模塊已經(jīng)可以實時處理數(shù)據(jù),，達到了設計要求。接下來便可以將其轉換成VHDL語言在QUARTUS II中進行仿真,，生成pof文件下載到FPGA里面,。打開Signal Compiler，F(xiàn)amily選擇Cyclone II,，Device選擇ALTERA公司的EP2C5T144C6芯片,。點擊compile，便可以生成工程文件,、VHDL代碼及配置文件[1],。
    以上屬于軟件仿真，具有速度慢,、內容不易控制等缺點,。ALTERA的DSP Builder提供的HIL模塊可以在Simulink模型與FPGA開發(fā)板之間通過JTAG通信口建立聯(lián)系，從而實現(xiàn)基于MATLAB/DSP Builder平臺的硬件仿真,。打開HIL模塊,，設置好工程文件speech.pof路徑，連接上FPGA開發(fā)板,，點擊Configure FPGA便可以進行硬件仿真,。打開示波器查看仿真結果與軟件仿真結果吻合,。在QUARTUS II中對生成的工程文件進行編譯。整個系統(tǒng)使用了306個LE,、214個寄存器,、62個管腳,非常節(jié)省資源。
    通過DSP Builder進行FPGA設計無論是建模還是仿真都非常方便快捷,，并可以在外部硬件測試平臺不夠完善的條件下引入HIL模塊進行軟硬件聯(lián)合仿真,。相對于傳統(tǒng)開發(fā)方式，具有更大的優(yōu)勢,。在時序仿真時可以看出從語音輸入到能量的輸出占用640個周期,在100 MHz的工作頻率下僅耗時6.4 μs,，是在MATLAB下運行速度的50多倍，實時性得到了充分的體現(xiàn),。
參考文獻
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[5] 劉靜萍,姜占財,德熙嘉措.語音信號的預處理技術探討[J].甘肅聯(lián)合大學學報(自然科學版),2006,20(5):61-64.
[6] 謝秋云.基于FPGA的語音識別技術研究[D].南京:江蘇大學,2007:42-48.