基于SoPC的實時說話人識別控制器

1 算法簡介

說話人識別系統主要實現建模及識別兩方面功能。建模功能提取語音的特征參數并存儲起來形成用戶模板。識別功能提取語音的特征參數，與模板參數進行匹配，計算其距離。系統框圖如圖1所示。本文采用改進的DTW(Dynamic Time Warping)算法和LPCC(Linear prediction cepstrum coefficients)特征參數。

1.1 LPCC算法

(1)分幀：語音信號具有短時平穩(wěn)性[1]，因此先將其分幀，再逐幀處理。

(2)有效音檢測：有效音檢測基于短時能量和短時過門限率兩個參數。判決時采取兩級判斷法：若短時能量高于高門限則判為有聲；若低于低門限則判為靜音；若介于兩者之間，則再判斷其過門限率是否高于過門限率門限，若滿足則判為有聲，否則為靜音。

(3)加窗：加窗可濾去不需要的頻率分量，同時有利于減少LPCC算法在幀頭及幀尾處的誤差。本設計采用漢明窗，其表達式如下：

1.2 改進的DTW算法

1.2.1 全局約束

圖2和圖3中，橫軸為測試語音參數，縱軸為模板參數，單位為幀。算法以測試語音為基準逐幀進行。如圖2，傳統的DTW算法中，測試參數長度無法預知時全局約束便無法確定。圖3為改進后的DTW，可在未知測試參數長度的情況下進行全局約束，配合幀同步算法，便于算法的實時處理。

1.2.2 局部約束

得到當前距離后便要進行前向路徑搜索。n=1指定與m=1匹配。從n=2開始，每個交叉點(n，m)可能的前向路徑為(n-1，m)、(n-1，m-1)、(n-1，m-2)，選出其中最小者作為當前點(n，m)的前向路徑，并將該點的累加距離和加上其當前距離作為當前點的累加距離。最終在n=N處可得到若干個累加距離，選其最小者為最終匹配結果。

1.3 Matlab仿真

1.3.1 實驗1：對個性信息的識別能力

實驗1的目的在于觀察算法對于話者個性信息的識別能力，實驗用的語音均為各話者對正確詞“開門”的發(fā)音，以避免不同單詞帶來的影響。實驗結果如圖4所示，系統的等錯誤率（EER）為0.01，即當錯識率為0.01時錯拒率也為0.01。

1.3.2 實驗2：對語意信息的識別能力

實驗2的目的在于觀察識別算法對于語意的識別能力，實驗用的語音均為同一話者對正確詞及錯誤詞的發(fā)音，以避免因不同話者帶來的影響。如圖5所示，在門限為1.25時得到系統的等錯誤率（EER）為0.01。比較實驗1、實驗2的結果可知，算法對語義的識別能力和對話者個性信息的識別能力相近。

1.3.3 實驗3：綜合測試

實驗3綜合考慮了話者的個性信息及語意信息。如圖6所示，在門限為1.4時，得到系統的等錯誤率為0.01，也即此時系統的正確識別率為99%，同時存在1%的錯誤識別率。

2 SoPC系統構建

(1)CPU設置。NiosII core選定為NiosII/f。使能嵌入式硬件乘法器。復位地址設為cfi_flash，異常向量地址設定為ssram_2M，在custom instructions中添加用戶自定義指令floating Point Hardware。

(2)定時器設置。本設計使用了兩個定時器。Timer用于產生內部中斷采集語音樣點，設其計時周期為125 μs（對應采樣率8 kHz）。Timer_stamp用于插入時間標簽，定時周期采用默認值。

(3)其他外設。NiosII核中還包含以下外設：片上RAM/ROM、FLASH、SDRAM、SSRAM、按鍵、開關、LED、音頻模塊、七段數碼管、LCD。

3 軟件流程

總體工作流程如圖7所示。系統首先初始化，然后讀出模板數據，等待用戶按下按鍵。在此期間，用戶應設置好系統工作模式（建?；蜃R別）及話者代碼。然后按下按鍵開始以中斷方式采集語音，并運行函數主體。

識別部分流程如圖8所示。函數首先判斷語音是否已經采集完畢及LPCC算法是否已經進行到最后一幀，若同時滿足則結束運算，否則繼續(xù)運行。若當前幀為有效音，則計算出其LPCC，并調用DTW子函數，針對各模板分別計算距離得分。運算完所有語音幀后，便可得到測試語音對各模板的最終得分，取其最大者記為當次得分。若該得分大于得分門限，則識別通過；否則予以拒絕。

建模部分流程的前半部分與識別過程類似，不同之處在于建模過程只調用了LPCC算法。算法完成后，系統將LPCC矩陣寫入對應的Flash地址空間存儲。

4 軟硬件協同設計與優(yōu)化

4.1 軟件設計與優(yōu)化

(1)將數據緩存至SDRAM。最初的程序設計中使用數組存儲大型變量，后來改為將這些數據緩存于SDRAM中。改進后，在板運行速度無明顯改變，但NiosII軟件的運行速度及穩(wěn)定性得到了提高。

(2)用float數據類型代替double。最初的程序大量使用了雙精度數據類型，但后來發(fā)現單精度浮點型已經可以滿足要求，因此將數據類型改為單精度浮點型（float），使得程序運行速度提升了一倍。

(3)用指針方式訪問數組。改用指針的方式訪問數組改善了程序的執(zhí)行效率，運行速度有一定提升。

(4)用讀表法獲取漢明窗函數。最初的程序是通過運算公式的方式得到窗函數的各個樣點值的，后改用讀表法，使得加漢明窗這一步驟耗時減少了98.7%，整個LPCC運算耗時因此減少了59.3%。

(5)語音數據存儲為float類型。最初的設計中，系統采集到原始語音數據后直接將其存儲起來，后來改為將數據解碼后再存儲，使得LPCC中取語音部分的時間由888 μs降至98μs。

4.2 硬件設計與優(yōu)化

(1)用定時器中斷方式采集語音。最初的設計中，系統必須在采集完所有語音數據之后才能對其進行處理。后改用中斷方式采集語音，則可實現每采集滿一幀語音數據便進行處理，極大地提升了處理速度。

(2)添加用戶自定義浮點指令。語音信號處理過程涉及大量單精度浮點型數據的運算，因此在CPU中添加浮點指令。加入浮點指令后，系統耗時降低了90%以上。

本設計在算法上充分利用了DTW算法的特點，既能識別語音內容又能區(qū)分說話人，很好地完成了文本有關的說話人識別功能。同時對識別算法進行幀同步處理，為算法的實時實現打下基礎。本設計在實現時采用軟硬件協同設計方法，在軟件和硬件上進行設計和優(yōu)化，使得設計有很好的實時性。

作品的實際測試情況是：選取門限為1.5時，系統的錯識率可降至0%，此時正確識別率為90%，還有10％的拒識。識別時系統的響應時間是8.5 ms。