FPGA嵌入式平台上的实时语音识别系统设计

"这篇硕士论文详细探讨了基于FPGA的语音识别系统设计与实现，作者为王明娟，导师为胡维平，专业为电路与系统。研究主要集中在使用FPGA构建实时语音识别系统，特别是在ALTERA DE2开发板上应用FPGA芯片Cyclone II进行设计。" 在语音识别系统的设计中，首先对语音识别的理论和国内外现状进行了深入研究，特别是动态时间规整（DTW）算法在孤立词识别中的应用。系统设计考虑了FPGA的灵活性和效率，利用Nios II处理器构建了嵌入式的SOCP系统，旨在实现小型化、实用化的语音识别解决方案。 硬件设计方面，论文强调了FPGA的高速并行处理能力，利用Cyclone II的硬件乘法器设计了关键模块，包括语音信号的端点检测、256点FFT快速傅立叶变换和DCT离散余弦变换模块。这些模块对于处理大量高速数据至关重要，提高了系统的整体性能，超越了传统微控制器和DSP芯片。 在软件实现上，通过MATLAB平台进行系统仿真和测试，确保了语音采集和预处理模块的正确性。使用WM8731音频编解码芯片进行高质量语音采集，并将数据存储在SRAM中，通过自定义的硬件驱动电路和控制面板进行数据提取和验证。 此外，为降低成本和提高实时性能，作者自主开发了适用于系统的定点FFT IP核，避免了购买商业IP核。系统还设计了友好界面，如LCD显示屏反馈，增强了用户体验。 在系统测试阶段，尽管已经实现基本功能并展现出一定的市场潜力，但论文指出系统仍存在一些问题，例如在高噪声环境下的识别率下降，以及数据格式和精度差异带来的影响。这些问题表明未来的研究需要进一步优化识别算法，提升抗噪声性能，以及解决不同平台之间的数据兼容性问题。 该论文详细阐述了基于FPGA的语音识别系统的设计过程，展示了如何利用FPGA的优势实现高效、实时的语音处理，同时也指出了系统存在的挑战，为后续的优化和改进提供了方向。