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如何使用FPGA實現語音識別系統的設計資料說明

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上傳日期: 2019-06-10

上 傳 者: 塞上明月江南雪他上傳的所有資料

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標簽:語音識別(658)asic(469)fpga(9497)dsp(5210)

  近年來,語音識別研究大部分集中在算法設計和改進等方面,而隨著半導體技術的高速發展,集成電路規模的不斷增大與各種研發技術水平的不斷提高,新的硬件平臺的推出,語音識別實現平臺有了更多的選擇。語音識別技術在與DSPFPGAASIC等器件為平臺的嵌入式系統結合后,逐漸向實用化、小型化方向發展。

  本課題通過對現有各種語音特征參數與孤立詞語音識別模型進行研究的基礎上,重點探索基于動態時間規整算法的DTW模型在孤立詞語音識別領域的應用,并結合基于FPGA的 SOPC系統,在嵌入式平臺上實現具有較好精度與速度的孤立詞語音識別系統。本系統整體設計基于DE2開發平臺,采用基于Nios II的SOPC技術。采用這種解決方案的優點是實現了片上系統,減少了系統的物理體積和總體功耗;同時系統控制核心都在 FPGA內部實現,可以極為方便地更新和升級系統,大大地提高了系統的通用性和可維護性。

  此外,由于本系統需要大量的高速數據運算,在設計中作者充分利用了Cyclone II 芯片的豐富的硬件乘法器,實現了語音信號的端點檢測模塊,FFT快速傅立葉變換模塊,DCT離散余弦變換模塊等硬件設計模塊。為了提高系統的整體性能,作者充分利用了FPGA的高速并行的優勢,以及配套開發環境中的Avalon總線自定義硬件外設,使系統處理數字信號的能力大大提高,其性能優于傳統的微控制器和普通DSP芯片。本論文主要包含了以下幾個方面:

  (1)結合ALTERA CYCLONE II芯片的特點,確定了基于FPGA語音識別系統的總體設計,在此基礎上進行了系統的軟硬件的選擇和設計。

  (2)自主設計了純硬件描述語言的驅動電路設計,完成了高速語音采集的工作,并且對存儲數據芯片SRAM中的原始語音數據進行提取導入MATLAB平臺測試數據的正確性。整個程序測試的方式對系統的模塊測試起到重要的作用。

  (3)完成高速定點256點的FFT模塊的設計,此模塊是系統成敗的關鍵,實現高速實時的運算。

  (4)結合SOPC的特性,設計了人機友好接口,如LCD顯示屏的提示反饋信息等等,以及利用ALTERA提供的一些驅動接口設計完成用戶定制的系統。

  (5)進行了整體系統測試,系統可以較穩定地實現實時處理的目的,具有一定的市場潛在價值。

  嵌入式系統發展趨勢為小體積、低功耗、高性能。如今MCU、DSP和FPGA三種處理器在現代嵌入式系統中是三分天下,各自都具有獨特的優勢但在某方面又存在不足。當前ARM 和51系列單片機為代表的MCU家族在強大的軟件系統支持和控制處理微機接口方面占據領先之位;而在大的數據處理方面市場又被DSP搶占;FPGA在高速復雜邏輯處理方面獨領風騷,同時其大規模的內部存儲容量和內嵌乘法器,高速并行處理能力,在信號處理方面也突出了它的優勢。因而三者的結合是未來嵌入式系統發展的趨勢。SOPC=MCU+DSP+FPGA,微電子技術發展至今取得了長足的進展,而最終將實現SOC方案。而在整個設計流程中, SOPC技術是一種有效的解決方案。SOPC主要源自全球著名的微電子產商Altera, 其涵義為可編程的片上系統,或者說是基于大規模FPGA的單片系統。之所以如此快速發展,跟目前 CPLD/PGFA邏輯門及其內部RAM容量越來越大,性能也越來越高是分不開的,加之價格下跌,強大的可編程能力,使得CPLD/PGFA不僅可以實現一個高復雜高難度的系統,而且還能快速升級,提升系統性能。

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