基于TMS320VC5507的語音識別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

1 語音識別片上系統(tǒng)概述

隨著數(shù)字信號處理技術(shù)的發(fā)展，語音識別片上系統(tǒng)已成為人們研究的熱點(diǎn)。然而，復(fù)雜的系統(tǒng)與硬件需求的矛盾，一定程度上限制了它的應(yīng)用和推廣。本文針對上述問題，采用相應(yīng)的識別策略^[1]，合理安排算法流程，完成了高性能特定人與非特定人識別系統(tǒng)的片上實(shí)現(xiàn)。

2 硬件平臺

DSP選型時(shí)需綜合考慮運(yùn)算速度、成本、功耗、硬件資源和程序可移植性等因素。本系統(tǒng)采用美國德州儀器（TI）生產(chǎn)的TMS320VC5507定點(diǎn)DSP作為核心處理器^[2]，并配合使用PLL時(shí)鐘發(fā)生器、JTEG標(biāo)準(zhǔn)測試接口、異步通信串口、DMA控制器、通用輸入輸出GPIO端口以及多通道緩沖串口（McBSPs）等主要片內(nèi)外設(shè)。系統(tǒng)硬件平臺如圖1所示。

VC5507 DSP芯片采用先進(jìn)的多總線結(jié)構(gòu)，內(nèi)含64 K×16 bit的片上RAM和64 KB的ROM；片內(nèi)可屏蔽ROM固化有引導(dǎo)轉(zhuǎn)載程序（Bootloader）和中斷向量表等；采用流水線結(jié)構(gòu)提高指令執(zhí)行的整體速度。與C54x系列DSP不同的是，VC5507DSP的存儲空間包括統(tǒng)一的數(shù)據(jù)、程序空間和I/O空間，尋址空間可達(dá)16 MB；片內(nèi)包含兩個(gè)算術(shù)邏輯單元（ALUs），在最高時(shí)鐘頻率200 MHz下，指令周期可達(dá)5 ns，最高速度可達(dá)400 MIPS。

存儲器采用三菱公司生產(chǎn)的M5M29GB/T320VP系列Flash芯片。全片容量2 MW，分為128個(gè)扇區(qū)，通過外部存儲器接口（EMIF）方式與讀寫時(shí)序接入DSP；采用2.7 V～3.6 V單電源供電。該系列Flash支持塊編程操作^[3]，讀寫速度要快得多，有利于實(shí)時(shí)性的改善。

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目60572083

圖1 語音識別系統(tǒng)硬件框圖

A/D、D/A轉(zhuǎn)換器采用英國Wolfson公司生產(chǎn)的WM8973L芯片。該芯片支持16位A/D、D/A轉(zhuǎn)換，具有可編程輸入輸出增益控制，可通過軟件設(shè)置8～96 KHz的多種采樣頻率^[4]。

3 軟件結(jié)構(gòu)

3.1 系統(tǒng)概述

特定人識別系統(tǒng)采用12維MFCC參數(shù)作為識別引擎的特征參數(shù)，訓(xùn)練與識別都是在片上實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)的，系統(tǒng)框架如圖2（a）所示。在訓(xùn)練階段，由片上實(shí)時(shí)提取每個(gè)詞條的特征參數(shù)存放到Flash中作為模板庫。在識別階段，將待識別詞條實(shí)時(shí)提取特征參數(shù)、端點(diǎn)檢測以后，利用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）算法與模板庫中的所有模板進(jìn)行匹配，選擇失真度最小的模板作為識別結(jié)果。當(dāng)詞表改變時(shí)，只需調(diào)整Flash存儲方式，算法本身無需改動(dòng)。

(a) 特定人系統(tǒng)

（b） 非特定人系統(tǒng)

圖2 識別系統(tǒng)框架

非特定人識別系統(tǒng)的輸入特征矢量為27維，包括12維MFCC、12維MFCC一階差分、一階對數(shù)能量、一階差分能量以及二階差分能量。系統(tǒng)以基于因素的CDHMM模型為基本識別框架，采用Viterbi解碼的幀同步搜索算法進(jìn)行識別。HMM模型訓(xùn)練事先在PC機(jī)上進(jìn)行，而Viterbi搜索則在DSP芯片上實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)，整個(gè)系統(tǒng)為雙層結(jié)構(gòu)，如圖2（b）所示。

訓(xùn)練階段主要完成如下任務(wù)：給定一個(gè)HMM模型和一組觀察矢量集合，采用迭代算法調(diào)整模型參數(shù)，使得新模型和給定的觀察矢量集合的似然度最大。首先用初始模型估計(jì)觀察矢量由隱含層所有可能的狀態(tài)序列輸出的后驗(yàn)概率，然后根據(jù)前一步的估計(jì)結(jié)果，利用最大似然準(zhǔn)則估計(jì)新的HMM模型，所得到的參數(shù)用作下一次迭代。識別階段采用Viterbi搜索，所構(gòu)建的識別網(wǎng)絡(luò)包括狀態(tài)號和狀態(tài)連接關(guān)系等信息。為了減少網(wǎng)絡(luò)搜索的內(nèi)存占用量，采用每個(gè)詞條單獨(dú)建立網(wǎng)絡(luò)的方法，使得每個(gè)詞條的搜索過程可在內(nèi)存中獨(dú)立進(jìn)行^[5]。

3.2 語音傳輸與中斷程序設(shè)計(jì)

受硬件條件限制，系統(tǒng)的多任務(wù)調(diào)度是由中斷服務(wù)機(jī)制完成的。除了Reset和非屏蔽中斷（NMI）外，還設(shè)置了兩個(gè)DMA通道中斷。其中DMA通道2負(fù)責(zé)將麥克風(fēng)錄制的語音數(shù)據(jù)送至DSP內(nèi)核進(jìn)行運(yùn)算處理；DMA通道3負(fù)責(zé)將回放語音數(shù)據(jù)傳送至揚(yáng)聲器輸出。

在內(nèi)存中，分別設(shè)有兩個(gè)128 W的接收緩沖區(qū)和發(fā)送緩沖區(qū)。以接收端為例，對于8 kHz采樣語音，每0.125 ms接收一個(gè)16 bits的采樣數(shù)據(jù)，存入其中一個(gè)接收緩沖區(qū)中。16 ms后，該接收緩沖區(qū)滿，由DMA控制器向CPU發(fā)出中斷請求，進(jìn)行VAD、特征提取等操作。與此同時(shí)，另一個(gè)接收緩沖區(qū)繼續(xù)接收語音數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)傳輸方式又稱為Ping-Pong傳輸，接收和發(fā)送分別設(shè)置兩個(gè)緩沖區(qū)，利用等待時(shí)隙，當(dāng)其中一個(gè)緩沖區(qū)數(shù)據(jù)傳輸完成，產(chǎn)生中斷時(shí)，另一緩沖區(qū)繼續(xù)工作。這種雙緩沖區(qū)傳輸方式可以明顯改善系統(tǒng)實(shí)時(shí)性能。

3.3 端點(diǎn)檢測

輸入到硬件平臺的語音信號前后經(jīng)常含有大量靜音或噪聲。出于節(jié)省硬件資源的考慮，需要引入端點(diǎn)檢測算法。為了兼顧實(shí)時(shí)性能和硬件資源占用率，并防止語音切分過嚴(yán)而影響識別性能，采用基于循環(huán)緩沖技術(shù)的四階段語音實(shí)時(shí)檢測方法，將每幀語音能量與閾值相比較，同時(shí)依次存入長度為 的循環(huán)緩沖區(qū)并記錄當(dāng)前位置。算法流程如圖3所示，其中 、 、 、 、 為事先設(shè)定的閾值，它們是通過大量測試得到的。當(dāng)檢測到連續(xù) 幀語音能量高于閾值時(shí)，將循環(huán)緩沖區(qū)從當(dāng)前位置斷開，倒退 幀作為語音起始點(diǎn)。

（a） 端點(diǎn)檢測基本流程

（b） 循環(huán)緩沖區(qū)設(shè)計(jì)

圖3 基于循環(huán)緩沖區(qū)的端點(diǎn)檢測流程

3.4 特定人識別系統(tǒng)的特征提取與DTW模板匹配

實(shí)驗(yàn)表明，采用12維MFCC系數(shù)作為特征參數(shù)，既可以節(jié)省內(nèi)存空間，又不會(huì)對識別率造成很大影響。每幀語音特征參數(shù)在內(nèi)存數(shù)據(jù)空間中連續(xù)存放。采取動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）算法，其本質(zhì)是一種寬度優(yōu)先的模板匹配過程，即將待識別詞條的特征矢量序列與每個(gè)模板進(jìn)行比較，找到一條總失真度最小的路徑作為識別結(jié)果^[6]。DTW算法簡單，計(jì)算量小，占用內(nèi)存小，可以解決語速不均勻的問題，適用于特定人小詞匯量的孤立詞識別系統(tǒng)。

3.5 非特定人識別系統(tǒng)的多級Viterbi搜索與硬件資源消耗分析

非特定人識別基線系統(tǒng)難于在片上實(shí)現(xiàn)的瓶頸在于識別時(shí)間過長。事實(shí)上，如果聲學(xué)模型構(gòu)造合理，絕大多數(shù)錯(cuò)誤結(jié)果的似然度往往與正確結(jié)果相差較遠(yuǎn)。因此，本系統(tǒng)采用的基于Viterbi解碼的兩階段搜索策略，可以很大程度上緩解識別時(shí)間過長的問題。

第一階段為快速匹配階段。利用較為簡單的208個(gè)狀態(tài)的單音子聲學(xué)模型，給出匹配程度最高的前Nbest個(gè)候選詞條，送入第二階段。第一階段所占用的主要內(nèi)存空間有：詞條的所有特征，在使用27維特征，最大有效語音長度為128幀情況下，需要6.8 KB；輸出分?jǐn)?shù)矩陣，其大小由最大有效語音長度和模型數(shù)量決定，是內(nèi)存開銷最主要的部分，在這里需要占用約62 KB的內(nèi)存；所有詞條的對數(shù)似然度，200詞的情況下為0.8 KB。

第二階段為精確匹配階段，采用較復(fù)雜的358狀態(tài)雙音子模型，根據(jù)第一階段候選詞條構(gòu)建新的識別網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行搜索識別。為了節(jié)約內(nèi)存占用量，設(shè)定第一階段候選詞條數(shù)量的上限為8，這樣，第二階段可能出現(xiàn)的有效狀態(tài)數(shù)量不會(huì)超過208個(gè)，從而可以使占用內(nèi)存最大的輸出概率矩陣復(fù)用第一階段輸出概率矩陣所占用的那段內(nèi)存，提高內(nèi)存使用效率^[7]。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

錄音環(huán)境為辦公環(huán)境，8 kHz采樣，16 bit量化，每個(gè)詞條最大持續(xù)時(shí)間為2 s，端點(diǎn)檢測的循環(huán)緩沖區(qū)長度 =7 W。特定人識別系統(tǒng)的測試語音為本實(shí)驗(yàn)室自錄的100個(gè)孤立詞人名詞表，識別結(jié)果如表1所示。非特定人識別系統(tǒng)的訓(xùn)練集為863男生連續(xù)語音數(shù)據(jù)，測試語音為200詞的人名詞表。第一階段多候選識別結(jié)果如圖4所示?？梢?，雖然一候選的識別率不足94％，但隨著候選詞條數(shù)的增加，正確識別結(jié)果幾乎都包含在第一階段前幾選的識別結(jié)果中。本文選用的八候選策略的識別率可以達(dá)到99.5％。系統(tǒng)最終識別結(jié)果如表2所示，識別率僅從基線系統(tǒng)的98.5％下降到97.5％，而識別時(shí)間僅為基線系統(tǒng)的30％。

表1 特定人系統(tǒng)識別性能

識別率

98.00%

識別時(shí)間（倍實(shí)時(shí)）

0.13

內(nèi)存空間占用

程序空間

39 KB

數(shù)據(jù)空間

22 KB

表2 非特定人系統(tǒng)識別性能

基線系統(tǒng)

識別率

98.50％

識別時(shí)間（倍實(shí)時(shí)）

1.00

本系統(tǒng)識別率

一階段多候選識別率

99.50％

二階段第一選識別率

97.50％

識別時(shí)間（倍實(shí)時(shí)）

0.34

本系統(tǒng)內(nèi)存空間占用

程序空間

29 KB

數(shù)據(jù)空間

94 KB

圖4 非特定人系統(tǒng)第一階段多候選識別率

5 結(jié)論

本文提出了一種基于定點(diǎn)DSP的特定人與非特定人語音識別片上系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法。通過降低特征維數(shù)，改進(jìn)語音預(yù)處理與識別算法等手段，在保證識別性能的前提下，實(shí)現(xiàn)了硬件資源的高效率利用。在運(yùn)算速度為288 MIPS，工作時(shí)鐘為144 MHz的條件下，特定人與非特定人識別系統(tǒng)識別率分別為98%與97.5％，識別時(shí)間分別為0.13倍實(shí)時(shí)和0.34倍實(shí)時(shí)。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于：采用基于循環(huán)緩沖技術(shù)的四階段實(shí)時(shí)端點(diǎn)檢測算法，以及基于雙緩沖區(qū)的語音傳輸方式，在核心識別算法的處理中，選擇合適的特征維數(shù)，合理優(yōu)化識別算法流程，在保證識別性能不受影響的前提下，有效改善了硬件資源占用率與系統(tǒng)實(shí)時(shí)性能。

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