基于TMS320VC5507的语音识别系统实现
来源： 作者： 发布时间：2016-03-25 12:49:14 浏览量：3.2 语音传输与中断程序设计
受硬件条件限制，系统的多任务调度是由中断服务机制完成的。除了Reset和非屏蔽中断（NMI）外，还设置了两个DMA通道中断。其中DMA通道2负责将麦克风录制的语音数据送至DSP内核进行运算处理；DMA通道3负责将回放语音数据传送至扬声器输出。
在内存中，分别设有两个128 W的接收缓冲区和发送缓冲区。以接收端为例，对于8 kHz采样语音，每0.125 ms接收一个16 bits的采样数据，存入其中一个接收缓冲区中。16 ms后，该接收缓冲区满插件电感，由DMA控制器向CPU发出中断请求，进行VAD、特征提取等操作。与此同时，另一个接收缓冲区继续接收语音数据。这种数据传输方式又称为Ping-Pong传输，接收和发送分别设置两个缓冲区，利用等待时隙，当其中一个缓冲区数据传输完成，产生中断时，另一缓冲区继续工作。这种双缓冲区传输方式可以明显改善系统实时性能。
3.3 端点检测
输入到硬件平台的语音信号前后经常含有大量静音或噪声。出于节省硬件资源的考虑，需要引入端点检测算法。为了兼顾实时性能和硬件资源占用率，并防止语音切分过严而影响识别性能，采用基于循环缓冲技术的四阶段语音实时检测方法，将每帧语音能量与阈值相比较，同时依次存入长度为 的循环缓冲区模压电感并记录当前位置。算法流程如图3所示，其中 、 、 、 、 为事先设定的阈值，它们是通过大量测试得到的。当检测到连续 帧语音能量高于阈值时，将循环缓冲区从当前位置断开，倒退 帧作为语音起始点。
（a） 端点检测基本流程
（b） 循环缓冲区设计
图3 基于循环缓冲区的端点检测流程
3.4 特定人识别系统的特征提取与DTW模板匹配
实验表明，采用12维MFCC系数作为特征参数，既可以节省内存空间，又不会对识别率造成很大影响。每帧语音特征参数在内存数据空间中连续存放。采取动态时间规整（DTW）算法，其本质是一种宽度优先的模板匹配过程，即将待识别词条的特征矢量序列与每个模板进行比较，找到一条总失真度最小的路径作为识别结果[6]。DTW算法简单，计算量小，占用内存小，可以解决语速不均匀的问题，适用于特定人小词汇量的孤立词识别系统。
3.5 非特定人识别系统的多级Viterbi搜索与硬件资源消耗分析
非特定人识别基线系统难于在片上实现的瓶颈在于识别时间过长。事实上，如果声学模型构造合理，绝大多数错误结果的似然度往往与正确结果相差较远。因此，本系统采用的基于Viterbi解码的两阶段搜索策略，可以很大程度上缓解识别时间过长的问题。
第一阶段为快速匹配阶段。利用较为简单的208个状态的电感生产厂家单音子声学模型，给出匹配程度最高的前Nbest个候选词条，送入第二阶段。第一阶段所占用的主要内存空间有：词条的所有特征，在使用27维特征，最大有效语音长度为128帧情况下，需要6.8 KB；输出分数矩阵，其大小由最大有效语音长度和模型数量决定，是内存开销最主要的部分，在这里需要占用约62 KB的内存；所有词条的对数似然度，200词的情况下为0.8 KB。
第二阶段为精确匹配阶段，采用较复杂的358状态双音子模型，根据第一阶段候选词条构建新的识别网络，进行搜索识别。为了节约内存占用量，设定第一阶段候选词条数量的上限为8，这样，第二阶段可能出现的有效状态数量不会超过208个，从而可以使占用内存最大的输出概率矩阵复用第一阶段输出概率矩阵所占用的那段内存，提高内存使用效率[7]。
4 实验结果
录音环境为办公环境，8 kHz采样，16 bit量化，每个词条最大持续时间为2 s，端点检测的循环缓冲区长度 =7 W。特定人识别系统电感加工厂的测试语音为本实验室自录的100个孤立词人名词表，识别结果如表1所示。非特定人识别系统的训练集为863男生连续语音数据，测试语音为200词的人名词表。第一阶段多候选识别结果如图4所示。可见，虽然一候选的识别率不足94％，但随着候选词条数的增加，正确识别结果几乎都包含在第一阶段前几选的识别结果中。本文选用的八候选策略的识别率可以达到99.5％。系统最终识别结果如表2所示，识别率仅从基线系统的98.5％下降到97.5％电感器生产，而识别时间仅为基线系统的30％。
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