基于FPGA的嵌入式说话人识别系统实现的开题报告 .pdfVIP

基于FPGA的嵌入式说话人识别系统实现的开题报

告

一、选题背景和意义

近年来，随着语音识别技术的不断发展，人们对于声波信号的识别能力

也逐渐增强。在日常生活中，人们经常需要对特定人的声音进行识别，

比如电话售货员、智能家居控制助手等，这就需要开发出一种高效、精

准的嵌入式语音识别系统。本文选题基于FPGA芯片的嵌入式语音识别技

术进行研究，旨在实现一个高可靠性、低延迟、低功耗的说话人识别系

统，从而提高嵌入式语音识别的实用性。

二、研究内容和方案

2.1研究内容

本文主要研究基于FPGA芯片的嵌入式说话人识别系统实现。具体内容包

括：

1.音频采集：采用音频采集卡将声音转换为数字信号，进行后续处理；

2.特征提取：采取Mel频率倒谱系数（MFCC）作为特征向量，其能较好

地表达人的语音信息；

3.模板制作：根据训练样本对MFCC特征向量进行处理，制作识别的模

板；

4.识别算法：采用GMM-HMM方法进行训练和推理，通过不断迭代优化

模型参数实现语音识别；

5.系统架构：通过FPGA实现并行计算，提高语音识别的速度和准确度。

2.2研究方案

在系统设计方面，本文将采用Vivado软件搭建FPGA平台，根据特定的

模型和算法进行硬件加速。具体实现方案如下：

1.音频采集模块：利用Xilinx系列的音频采集卡进行采集，保证信号质

量的同时通过FIFO将音频数据传输至FPGA内部；

2.特征提取模块：由DA模块对FIFO队列内的数据进行处理，然后通过

MFCC特征提取算法实现语音信号的特征表示，最后再通过FIFO传输给

下一级。

3.模板制作模块：利用已制作好的训练样本，通过MATLAB工具对

MFCC特征向量进行分类，并计算出每个类别的平均向量作为该类别的模

板；

4.识别算法模块：采用GMM-HMM方法，根据训练样本训练出多个GMM

模型，然后再将不同的GMM模型与不同的训练语音进行匹配识别，从而

得出最终的识别结果；

5.系统架构模块：利用FPGA的并行计算能力，实现系统的高效处理和

快速响应。

三、预期目标和进度计划

3.1预期目标：

本文的预期目标是设计并实现一个基于FPGA芯片的嵌入式说话人识别系

统，预计可以达到以下目标：

1.实现高可靠性、低延迟、低功耗的说话人识别系统；

2.提高语音识别的速度和准确度；

3.实现基于硬件加速的并行计算，有利于提高系统的运行效率。

3.2进度计划：

本文的预期的进度计划如下：

1.第一阶段：研究现有的嵌入式语音识别技术，了解语音特征提取、模型

训练等方面的理论和实现；

2.第二阶段：实现音频采集、MFCC特征提取、模板制作、模型训练等模

块的软件设计，并对各模块进行功能测试；

3.第三阶段：将软件设计的模块移植到硬件平台，并利用FPGA的并行加

速特性进一步优化各模块，实现硬件硬件加速；

4.第四阶段：测试并性能评估，对系统的识别准确度、响应速度等进行评

估，并将结果与已有的嵌入式语音识别系统进行比较，验证系统的优越

性。

以上为本文开题报告，希望经过本文的深入研究，能够实现一个在硬件

和软件并行处理中，具有高效处理和精准识别的嵌入式说话人识别系统，

以满足现代智能化的系统对语音识别技术的应用需求。