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        基于DSP嵌入式說話人識別系統的設計

        作者: 時間:2012-03-21 來源:網絡 收藏

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/257627.htm

        1.2 選擇說話人

        該系統要訓練10個人的語音,每個人的語音存放在FLASH ROM的不同位置。在訓練的開始階段,系統需確定當前訓練者的身份,以便對訓練完成后說話者模型參數存儲位置有準確的判斷。對當前訓練者身份的選擇由系統中的4個Switch實現。若把每個Switch的開關兩種狀態看成是二進制數的0,1,則最終可形成16種組合,代表16個人。該系統選取前10個組合。

        1.3 AIC23語音采集

        考慮到系統的實用性,語音的輸入由mic in接口輸入。語音采集若設為雙聲道,則采集的左右聲道數據差別不大,對識別沒有太大的幫助,而且采集到的語音會占用太大存儲器空間,故采用單聲道采樣;對于采樣精度要求,TLV320AIC23可實現8~96 kHz,16 b,20 b,24 b,32 b,的不同采樣,隨著采樣頻率的提高,采樣間隔將相應的縮短,要求更大的內存空間和更長的處理時間,實驗表明,采樣率由16 kHz下降到8 kHz,所造成的識別率的微乎其微,但是可以節省50%的動態存儲空間,并可減少大量的運算。對于采樣位數,16 b精度已能滿足該系統要求,故采樣精度設為8 kHz,16 b采樣。

        1.4 數據的存儲

        由TLV320AIC23獲得的語音信號的數據,只有賦值給相應的數組,才能在接下來的算法中有所應用。為此在SDRAM中定義一片數組存儲區域。對于數組大小及類型的選擇基于以下兩點:

        (1)數組大小選擇。該系統算法中包含訓練和識別兩個內容。語音信號的訓練需要大量的數據才能準確的提取語音的特征參量。該系統采用8 kHz采樣率的10 s的語音信號,所需的數組空間大小為80 000個數據單位;語音信號的識別要求快速性,該系統采用時間較短的8 kHz 3 s語音信號,所需數組空間大小為30 000個數據單位,為了減少數據空間,系統設定為與訓練數組共用前30 000個數據單位的空間。

        (2)數組類型為浮點型,由于設定的采樣格式是16 b采樣,而采樣后數據類型是Uint32,語音數據位于低16位,所以賦值過程中取低16位數據賦值給數組。

        1.5 模型參數存入與參數調出

        將模型參數存入FLASH ROM的目的是保存訓練所得的參數,以供識別時調用。訓練可能用于多次識別,或者訓練和識別可能處于不同的時間地點,所以,保存參數的存儲器選定為具有掉電時數據不丟失特點的FLASH ROM。每個說話者語音參數代表一個說話者身份,所以每個說話者模型參數應存儲在FLASHROM中一個確定的位置。為此,該系統在FLASHROM中分配了10塊的區域,每個說話者模型參數占有一塊特定的區域。

        在FLASH ROM中存人數據格式為32 b無符號整數。而訓練得到的是浮點型的數據。這就要求在數據存入之前將浮點數轉換為32 b無符號類型的整數,假設要轉換的數據為float x[M][N]則轉換方法如下:

        (1)x[M][N]歸一化;

        (2)對x[M][N]乘以一常數K得到有符號整型的數組y[M][N],即:
        y[M][N]=x[M][N]×K (1)

        (3)屏蔽第32位符號位,得到32 b無符號類型的整數數組。方法如下:
        z[i][j]=y[i][j]0x7FFFFFFF (2)

        (4)將z[i][j]存入FLASH ROM。

        通過統計實驗數據發現歸一化后數據的范圍為10-5~1,故K選擇為108,既可以實現較大精度的轉化,又不會影響第31位的數值。轉換得到的有符號整型數組y[M][N]范圍為-108~108,在存儲器中正數為原碼表示,負數為補碼表示,通過計算發現,該范圍的正數第31位為0,負數第31位為1,所以,上述第(3)步,將有符號數轉換為無符號數后,數值的正負改為使用第31位標識。在識別階段,要將說話者的GMM參數依次從FLASH ROM中讀出,逐個與待識別者語音的MFCC參數比較,求最大似然值。參數調出過程與以上存入過程相反。

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        關鍵詞: DSP 嵌入式 識別系統

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