基于DSP嵌入式說話人識別系統(tǒng)的設計

0 引 言

說話人身份識別屬于生物認證技術的一種，是一項根據(jù)語音中反映說話人生理和行為特征的語音參數(shù)來自動識別說話人身份的技術。近年來，說話人身份識別以其獨特的方便性、經(jīng)濟性和準確性等優(yōu)勢受到矚目，在信息安全等領域的應用逐漸增大，并成為人們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ髦兄匾移占暗陌踩炞C方式。目前，說話人身份識別在理論上和實驗室條件下已經(jīng)達到了比較高的識別精度，并開始走向?qū)嶋H應用階段。AT&T、歐洲電信聯(lián)盟、ITT、Keyware、T-NETIX，Motorola和Vi-sa等公司相繼開展了相關實用化研究，國內(nèi)這方面研究主要在中科聲學所，中科院自動化所，清華大學等研究所和大學中進行。

基于嵌入式的說話人身份識別系統(tǒng)具有高精度，適時性好，低功耗，低費用，體積小等優(yōu)勢，逐漸成為說話人身份識別面向?qū)嶋H應用的新熱點。而隨著DSP新技術的發(fā)展，DSP芯片無論在處理速度、精度、功耗或者體積等方面都取得了突破性的進展。DSP也越來越多的應用于說話人身份識別。但目前這方面研究主要局限于小數(shù)據(jù)量、與PC機配套使用上，沒有太大的實用價值。在此介紹一種基于TMS320C6713 DSP芯片設計的嵌入式，10個人范圍的說話人身份識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以自舉運行，并可靈活的選擇訓練、識別或者更換訓練者、識別者，識別率達98％以上。

1 系統(tǒng)的架構及硬件構成

系統(tǒng)總體實現(xiàn)流程如圖1所示。系統(tǒng)主要分為訓練和識別兩部分，系統(tǒng)初始化后由操作者控制訓練或識別。訓練目的是提取說話人模型參數(shù)并將其存儲在FLASH ROM中。識別目的是讀取待識別者語音信息并將獲得的模型參數(shù)與訓練的模型參數(shù)比較，從而獲得識別結果。

1．1 系統(tǒng)的主要硬件構成

系統(tǒng)硬件構成如圖2所示，主要包含語音采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊(DSP)、程序數(shù)據(jù)存儲及自舉FLASH模塊、數(shù)據(jù)存儲器RAM模塊、系統(tǒng)時序邏輯控制CPLD模塊、JTAG接口模塊。

語音采集模塊主要由TLV320AIC23音頻編解碼器來完成，該芯片是TI公司的一款高性能的立體聲音頻Codec芯片，內(nèi)置放大器，輸入／輸出增益可編程設置。模數(shù)，數(shù)／模轉換集成在一塊芯片中。采樣率8～96 kHz可編程實現(xiàn)。另外還具有低功耗，連接電路簡單，性價比高的特點。

語音處理DSP采用TI公司的TMS320C6713芯片，該芯片實現(xiàn)浮點運算，最高時鐘頻率225 MHz，使用該芯片外部存儲器接口可實現(xiàn)對外部存儲器(SDRAM)數(shù)據(jù)傳輸和程序存儲器(FLASH ROM)進行程序讀寫；依靠JTAG接口電路通過仿真器進行仿真調(diào)試，實現(xiàn)與主機數(shù)據(jù)交換；通過片內(nèi)外設McBSP完成串行數(shù)據(jù)的接收和發(fā)送，實現(xiàn)對音頻處理模塊的控制等工作。

FLASH ROM最大可提供512 KB空間，通常為前256 KB可用。SDRAM最大容量為16 MB，為該系統(tǒng)提供較大的數(shù)據(jù)存儲空間。CPLD為存儲器的擴展實現(xiàn)邏輯編碼。電源為TPS54310芯片，可為系統(tǒng)提供3．3 V和1．26 V兩種電壓。

1．2 選擇說話人

該系統(tǒng)要訓練10個人的語音，每個人的語音存放在FLASH ROM的不同位置。在訓練的開始階段，系統(tǒng)需確定當前訓練者的身份，以便對訓練完成后說話者模型參數(shù)存儲位置有準確的判斷。對當前訓練者身份的選擇由系統(tǒng)中的4個Switch實現(xiàn)。若把每個Switch的開關兩種狀態(tài)看成是二進制數(shù)的0，1，則最終可形成16種組合，代表16個人。該系統(tǒng)選取前10個組合。

1．3 AIC23語音采集

考慮到系統(tǒng)的實用性，語音的輸入由mic in接口輸入。語音采集若設為雙聲道，則采集的左右聲道數(shù)據(jù)差別不大，對識別沒有太大的幫助，而且采集到的語音會占用太大存儲器空間，故采用單聲道采樣；對于采樣精度要求，TLV320AIC23可實現(xiàn)8～96 kHz，16 b，20 b，24 b，32 b，的不同采樣，隨著采樣頻率的提高，采樣間隔將相應的縮短，要求更大的內(nèi)存空間和更長的處理時間，實驗表明，采樣率由16 kHz下降到8 kHz，所造成的識別率的微乎其微，但是可以節(jié)省50％的動態(tài)存儲空間，并可減少大量的運算。對于采樣位數(shù)，16 b精度已能滿足該系統(tǒng)要求，故采樣精度設為8 kHz，16 b采樣。

1．4 數(shù)據(jù)的存儲

由TLV320AIC23獲得的語音信號的數(shù)據(jù)，只有賦值給相應的數(shù)組，才能在接下來的算法中有所應用。為此在SDRAM中定義一片數(shù)組存儲區(qū)域。對于數(shù)組大小及類型的選擇基于以下兩點：

(1)數(shù)組大小選擇。該系統(tǒng)算法中包含訓練和識別兩個內(nèi)容。語音信號的訓練需要大量的數(shù)據(jù)才能準確的提取語音的特征參量。該系統(tǒng)采用8 kHz采樣率的10 s的語音信號，所需的數(shù)組空間大小為80 000個數(shù)據(jù)單位；語音信號的識別要求快速性，該系統(tǒng)采用時間較短的8 kHz 3 s語音信號，所需數(shù)組空間大小為30 000個數(shù)據(jù)單位，為了減少數(shù)據(jù)空間，系統(tǒng)設定為與訓練數(shù)組共用前30 000個數(shù)據(jù)單位的空間。

(2)數(shù)組類型為浮點型，由于設定的采樣格式是16 b采樣，而采樣后數(shù)據(jù)類型是Uint32，語音數(shù)據(jù)位于低16位，所以賦值過程中取低16位數(shù)據(jù)賦值給數(shù)組。

1．5 模型參數(shù)存入與參數(shù)調(diào)出

將模型參數(shù)存入FLASH ROM的目的是保存訓練所得的參數(shù)，以供識別時調(diào)用。訓練可能用于多次識別，或者訓練和識別可能處于不同的時間地點，所以，保存參數(shù)的存儲器選定為具有掉電時數(shù)據(jù)不丟失特點的FLASH ROM。每個說話者語音參數(shù)代表一個說話者身份，所以每個說話者模型參數(shù)應存儲在FLASHROM中一個確定的位置。為此，該系統(tǒng)在FLASHROM中分配了10塊的區(qū)域，每個說話者模型參數(shù)占有一塊特定的區(qū)域。

在FLASH ROM中存人數(shù)據(jù)格式為32 b無符號整數(shù)。而訓練得到的是浮點型的數(shù)據(jù)。這就要求在數(shù)據(jù)存入之前將浮點數(shù)轉換為32 b無符號類型的整數(shù)，假設要轉換的數(shù)據(jù)為float x[M][N]則轉換方法如下：

(1)x[M][N]歸一化；

(2)對x[M][N]乘以一常數(shù)K得到有符號整型的數(shù)組y[M][N]，即：
y[M][N]=x[M][N]×K (1)

(3)屏蔽第32位符號位，得到32 b無符號類型的整數(shù)數(shù)組。方法如下：
z[i][j]=y[i][j]&0x7FFFFFFF (2)

(4)將z[i][j]存入FLASH ROM。

通過統(tǒng)計實驗數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)歸一化后數(shù)據(jù)的范圍為10-5～1，故K選擇為108，既可以實現(xiàn)較大精度的轉化，又不會影響第31位的數(shù)值。轉換得到的有符號整型數(shù)組y[M][N]范圍為-108～108，在存儲器中正數(shù)為原碼表示，負數(shù)為補碼表示，通過計算發(fā)現(xiàn)，該范圍的正數(shù)第31位為0，負數(shù)第31位為1，所以，上述第(3)步，將有符號數(shù)轉換為無符號數(shù)后，數(shù)值的正負改為使用第31位標識。在識別階段，要將說話者的GMM參數(shù)依次從FLASH ROM中讀出，逐個與待識別者語音的MFCC參數(shù)比較，求最大似然值。參數(shù)調(diào)出過程與以上存入過程相反。

1．6 說話人身份識別的結果顯示

說話人的身份顯示通過LED的組合顯示確定。在DSK上有4只LED燈，將每個LED燈看成是一位二進制數(shù)。則4個LED燈最大可表示16個人的身份。該系統(tǒng)取前10個組合來表示所識別的說話人的身份。

1．7 自舉的實現(xiàn)

以上程序都是通過PC機與DSP組合實現(xiàn)，要想使系統(tǒng)在DSP上單獨完成，還必須實現(xiàn)自舉。該系統(tǒng)采用ROM方式自舉。在自舉實現(xiàn)過程中，程序的燒寫可以通過CCS自帶的FLASHBorn工具實現(xiàn)。在燒寫過程中應正確的分配FLAH ROM的空間。FLASHROM空間總體分為程序存儲區(qū)和數(shù)據(jù)存儲區(qū)，經(jīng)計算，程序代碼段大小為0x162C0，故在FLASH ROM中劃分127 KB的空間供程序代碼使用，空間中未使用的部分供程序擴展使用。數(shù)據(jù)存儲區(qū)劃分的大小為64 KB的空間，每個說話者模型參數(shù)占用空間為4．2 KB左右，最多可存放15個說話人GMM模型參數(shù)。該系統(tǒng)訓練者數(shù)目為10個，占用空間為42 KB左右。剩余的空間可用來擴展訓練人數(shù)，也可用于后期系統(tǒng)的改進。如可以利用語音提示來顯示說話人身份，而提示語音的數(shù)據(jù)可以存放于此區(qū)域。具體的存儲的安排如表1所示。

2 系統(tǒng)的算法與軟件設計

說話人識別系統(tǒng)的實現(xiàn)方案如圖3所示。

輸入的模擬語音先通過預處理，包括預濾波、采樣、量化、加窗、端點檢測、預加重等。語音經(jīng)過預處理后進行特征提取。在訓練階段，對提取的特征進行相應的處理后就可以獲得參考模型。識別階段，語音通過同樣的通道獲得特征參數(shù)，生成測試摸型，之后將測試摸型與參考摸型進行匹配，從而根據(jù)判決邏輯獲得判決結果。

2．1 語音信號的端點檢測

語音信號的端點檢測目的是去除語音信號中的噪聲段。端點檢測從很大程度上影響到識別率。常用方法有短時能量法，短時過零率法和雙門限法等。本系統(tǒng)選用雙門限法，實驗表明，效果優(yōu)于前兩種方法。在雙門限方法端點檢測中，閾值的選擇尤為關鍵，該系統(tǒng)的語音采樣頻率設為8 kHz，語音分幀為每幀80個點。經(jīng)過多次實驗，這里短時能量低閾值通過式(3)的動態(tài)方式得到，高閾值設為低閾值的5倍。而過零率的閾值選取應充分考慮到噪聲的影響，通過大量實驗發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中噪聲的過零率一般不超過5，所以對過零率的閾值選取為25，取得了很好的效果，準確率達到95％以上。

ITU=0．03(amp_max-amp_min)+amp_min (3)

在端點檢測過程中有時會遇到突發(fā)性的干擾噪聲，這種噪聲持續(xù)時間很短，一般小于5 ms。為了消除這種干擾，這里用檢測后的起止長度判斷它是不是語音。如果所檢測到的語音長度足夠的短，則可以把它當成是噪聲。

2．2 特征參數(shù)的提取

語音信號的特征提取是說話人身份識別的難點。能否用相對簡單的方法提取出一種最能體現(xiàn)說話人個性信息的特征將成為以后研究的方向。該系統(tǒng)中用的是能體現(xiàn)人耳聽覺特性的Mel倒譜系數(shù)(MFCC)。

MFCC著眼于人耳的聽覺機理，依據(jù)聽覺的結果來分析語音的頻譜，獲得了很好的識別率和很好的噪聲魯棒性，它利用了聽覺系統(tǒng)的臨界效應，描述人耳對感知的非線性特性。在DSP硬件資源配置中，MFCC在識別性能和DSP內(nèi)部空間占用方面也取得了很好的平衡。在該系統(tǒng)中使用16個濾波器(M=16)構成的濾波器組。圖4所示是MFCC的提取過程。

2．3 識別方法選擇與實現(xiàn)

基于該系統(tǒng)對速度、識別效率、存儲空間的要求，這里的識別方法選為高斯混合模型。高斯混合模型(GMM)可以看成是狀態(tài)數(shù)為1的連續(xù)分布隱馬可夫模型CDHMM。一個M階混合高斯模型的概率密度函數(shù)是由M個高斯概率密度函數(shù)加權求和得到，所示如下：

式中：X是一個D維隨機向量；bi(Xi)是子分布，i=1，2，…，M是子分布；ωi是混合權重，i=1，2，…，M。對GMM模型參數(shù)的估計方法該系統(tǒng)采用最大似然估計。對于一組長度為T的訓練矢量序列X={X1，X2，…，XT}，GMM的似然度可表示為：

由于式(5)是參數(shù)λ的非線性函數(shù)，很難直接求出其最大值。因此，該系統(tǒng)采用EM算法估計參數(shù)λ。

2．4 算法實現(xiàn)過程中的具體考慮．

(1)FFT變換點數(shù)的選擇。FFT變換點數(shù)選擇很重要，如果選擇太大，則運算復雜度變大，使系統(tǒng)響應時間變長，如果選擇太小則可能造成頻率分辨率過低，提取參數(shù)誤差過大。該系統(tǒng)中選取的點數(shù)為240點。

(2)模型參數(shù)的選擇。首先模型階數(shù)M必須適中，必須足夠大，可以充分表示出空間的分布。然而，階數(shù)也不能太大，否則數(shù)據(jù)數(shù)量不足，也無法準確描述特征空間分布。考慮該系統(tǒng)對參數(shù)的存儲空間要求，并綜合以上考慮，該系統(tǒng)選用的階數(shù)為32階。

(3)協(xié)方差矩陣類型?？紤]到減少計算量，這里采用對角陣。在高維特征空間中，對角陣比全矩陣優(yōu)勢更為明顯。

(4)方差限定。當訓練數(shù)據(jù)不足或者是存在噪聲干擾時，方差幅度會很小，這樣會導致模型概率函數(shù)的奇異性，所以每次EM迭代時，都需要對方差進行限定。即：

根據(jù)實驗結果，該系統(tǒng)選取S2 min為0．025

(4)模型初值的設定：EM算法是尋找局部最大概率的模型。不同的初值會導致不同的局部極值。該系統(tǒng)中采用的是K均值法。

2．5 K均值法應注意的幾個問題

(1)聚類中心的初始化。對于聚類中心數(shù)目由GMM模型決定，假設是N。對于聚類中心的初始化，一般取前N個矢量作為聚類中心，但在實驗過程中發(fā)現(xiàn)，這種方法不具有針對性，往往設立的初始的聚類中心不具有很好的聚類效果。所以這里采用取質(zhì)心法。具體方法為：

第一步先求出訓練集S中全體矢量X的質(zhì)心，然后在S中找出一個與此質(zhì)心的畸變量最大的矢量Xj，再在S中找到一個與Xj的畸變量最大的矢量Xk。以Xj和Xk為基準進行胞腔劃分，得到Sk和Sj兩個子集。對這兩個子集分別按照同樣的方法劃分得到4個子集。依次類推，得到N個子集。這N個子集的質(zhì)心即為初始的聚類中心。

(2)聚類中心改進量δ的選擇。對于聚類中心改進量δ的選擇，若選擇太大，則聚類不充分，影響訓練效果；若太小，則會導致訓練無法完成，該系統(tǒng)通過試驗，取比較適中的數(shù)0．01。

(3)最大迭代次數(shù)的選擇。對于最大迭代次數(shù)的選擇，太小會導致誤判，太大導致訓練不成功時過多的占用系統(tǒng)時間。該系統(tǒng)迭代次數(shù)設為100，比較適中。

3 實驗結果及改進點

通過系統(tǒng)調(diào)試及改進，該系統(tǒng)最終實現(xiàn)10個說話人的身份識別，并自舉運行。運行時通過Switch組合可方便的選擇訓練或識別的功能，并可更新說話人。訓練，識別的進度及結果通過LED組合顯示。利用該系統(tǒng)對5男5女10個人進行訓練，每人500次測試，結果正確識別率為98％，識別時間為3 s左右。說明該系統(tǒng)可以有效的識別說話人的身份。對于該系統(tǒng)，識別時間及識別率上還有改進空間，以后工作可圍繞識別時間上改進。