基于FPGA的嵌入式语音识别系统设计与实现

"支持指令和数据缓存-imx267llr-c_data_sheet" 这篇硕士学位论文探讨了在嵌入式系统中实现非特定人孤立词语音识别系统的设计与实现，特别是在FPGA（Field-Programmable Gate Array）平台上的应用。FPGA作为一种可编程逻辑器件，因其灵活性和高性能性价比，在实时数字信号处理中逐渐替代传统的MCU（Microcontroller Unit）、DSP（Digital Signal Processor）和ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）。 文章中提到了几个关键的技术点，其中包括了对FPGA芯片特性的强调，如IMX267LLR-C，它拥有以下特点： 1. **32个32位寄存器**：这是处理器核心的基本组成部分，用于暂存数据和指令，提高处理器的处理效率。 2. **RISC和哈佛流水线结构**：RISC（Reduced Instruction Set Computer）设计简化了指令集，减少了处理开销；而哈佛结构则将指令和数据存储在不同的内存空间，允许同时访问指令和数据，提高了执行速度。 3. **指令和数据缓存**：缓存系统能够减少主内存的访问延迟，提升处理器性能。指令缓存存储待执行的指令，数据缓存则存放频繁访问的数据。 4. **浮点处理单元(FPU)**：FPU专门处理浮点运算，对于科学计算和语音识别等应用尤其重要，因为它可以高效处理复杂数学运算。 5. **快速单一连接总线结构(Fast Simplex Link, FSL)**：这种总线结构提供高速的数据传输，对于需要快速数据交换的系统至关重要。 6. **高速片内存储器总线(Local Memory Bus, LMB)**：LMB用于连接处理器和内部存储器，保证了数据的高速传输。 7. **片上外围总线(On Chip Peripheral Bus, OPB)**：OPB允许处理器与各种外设通信，扩展了系统的功能和连接性。 在嵌入式语音识别系统的设计中，研究者考虑了FPGA的这些特性，并针对非特定人、小词汇量、孤立词的识别需求进行了优化。他们研究了系统的整体结构设计，算法实现的优化，以及软硬件的划分方法。此外，还关注了系统的用户友好性，开发了辅助软件以增强操作性和实用性。 这个项目不仅在理论上有所贡献，还在实际应用中找到了落脚点，特别是在玩具和教育电子产品领域。通过集成面向非特定人的语音识别SoPC（System on a Programmable Chip）系统，可以控制不同的玩具，展示了FPGA为基础的低成本语音控制系统在实际产品中的潜力。 关键词：语音识别、动态时间规整、嵌入式、非特定人 该论文的成果为基于FPGA的低成本嵌入式语音控制系统提供了理论基础和实践经验，对于推动相关领域的技术发展具有重要意义。