论文摘要
语音识别在智能家居、人机交互、军事应用、工业控制等领域有着广阔的应用前景。语音识别系统一般由端点检测、特征提取和模式匹配三部分组成,特征提取是最核心部分,主要有梅尔频率倒谱系数提取、线性预测倒谱系数提取等算法,这些算法运算量都比较大,基本上都是基于PC机用软件的形式实现的；目前国内外基于硬件实现的语音识别系统主要是基于嵌入式系统,实现中小词汇量的语音识别,可以嵌入到其他系统里作为人机交流的接口,实时地实现语音与硬件系统简单的交互功能。研究应用于智能家居、工业控制等领域的低成本特定词汇的语音识别芯片,有着广泛的应用前景。基于硬件实现的语音识别系统目前主要有3种方案：1.用专用芯片(ASIC)实现；2.基于片上系统(SOC)采用软硬件相结合方式实现；3.基于硬件系统实现。其中SOC方案因其具体很大的灵活性,在语音识别系统还不太成熟的时候被多数人所采用。本文采用软硬件相结合的方法,基于OR1200处理器,研究设计了语音识别SOC芯片。语音识别算法部分主要由端点检测、特征提取和模式匹配三个模块组成。其中特征提取部分用硬件实现,端点检测和模式匹配部分用OR1200软件实现。特征提取部分采用梅尔频率倒谱提取方案,其中时频转换部分采用了128点FFT算法,128点FFT采用2*8*8混合基结构,此结构数据流畅,便于用流水线方式处理,数据吞吐量大；端点检测计算简单,运算量小,而模式匹配部分计算复杂,结构不规则,这两个模块采用软件方式实现。语音识别硬件模块通过.Wishbone,总线与OR1200处理器连接,形成SOC芯片的核心部分。经系统仿真证明,可以实现少量特定词汇的语音识别。本文研究了使用32位开源处理器OR1200作为核心处理器、结合Wishbone总线外挂各功能模块的方法,来设计SOC芯片。该设计方法兼顾了芯片应用的灵活性、系统运行速度以及系统开发成本等方面,有利于芯片的应用与推广。但所研究的系统目的应用于智能家居等领域,对芯片成本等有较高要求。整个系统的研究还有很长的路要走,本论文的研究为整个系统的研究提供了一个基础,为日后的研究提供了一个思路,为今后设计SOC芯片提供了一个可参考的方案。