FPGA实现DSR系统前端算法优化与语音识别

"基于FPGA的DSR系统前端算法实现，主要涉及语音识别、分布式语音识别系统(DSR)、线性预测倒谱系数(LPCC)以及FPGA在硬件实现中的应用。" 随着语音识别技术的快速发展，它已经渗透到日常生活的各个领域，对处理速度和精度的需求不断提升。分布式语音识别系统(Distributed Speech Recognition, DSR)应运而生，旨在通过分散计算负载，减轻前端系统的计算压力。DSR系统通常包括多个组件，如前端算法、特征提取、识别引擎等，每个组件都有其特定的职责。 本研究聚焦于DSR系统的前端算法，特别是基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的实现。FPGA因其灵活性和高效能，常被用于高性能计算和实时系统的硬件加速。论文首先对DSR前端算法进行了深入研究，比较了不同硬件设计方案，重点探讨了特征参数提取的典型架构。 在对算法的Matlab模型建立和大量语音样本分析之后，作者确定了特征参数的定点表示宽度，这对于在有限硬件资源下优化系统性能至关重要。接着，基于已有设计，论文提出了一种新的系统结构，针对自相关函数计算、Levinson-Durbin递推算法以及LPCC计算这三个关键功能模块进行了硬件设计与实现。 在硬件实现过程中，Altera公司的Cyclone EPIIC20 FPGA被选为验证平台。通过SignalTap II逻辑分析仪收集数据，对系统进行了仿真和测试。Matlab软件被用来对比硬件仿真结果和软件模拟结果，确保了硬件实现的准确性和效率。 实验结果显示，该系统能够在短时间内计算出语音信号的LPCC系数，满足DSR系统对前端处理速度的要求，且数据误差在可接受范围内。这表明，基于FPGA的DSR前端算法实现是一种有效的方法，可以提升语音识别系统的实时性和准确性。 关键词：语音识别；分布式语音识别系统(DSR)；线性预测倒谱系数(LPCC)；FPGA；硬件实现；Levinson-Durbin递推算法