VC++和Matlab混合编程的语音识别研究

文章摘要：在这一方案中，识别过程直接由 FPGA 芯片内的逻辑块从观察序列中计算概率得分， 其中，观察值序列通过VQ 得出。系统包括了两个用来存储转移矩阵A 和输出概率矩阵B 的存储器，一个处理单元（Processing Element，PE）阵列，控制器，地址生成和附加比较 逻辑。PE 包括有Viterbi 算法的核心模块加-比-选单元（Add-Compare-Select Unit，ACSU）， 状态累加器，和用来比较( i ) T δ 和极值Pv的附加比较器。PE 从HMM 参数寄存器中取出参 考模型，沿最小路径计算其概率，然后与极值Pv 进行比较。当(i) T δ 大于Pv 时，控制器在 下一状

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　　在这一方案中，识别过程直接由 FPGA 芯片内的逻辑块从观察序列中计算概率得分， 其中，观察值序列通过VQ 得出。系统包括了两个用来存储转移矩阵A 和输出概率矩阵B 的存储器，一个处理单元（Processing Element，PE）阵列，控制器，地址生成和附加比较 逻辑。PE 包括有Viterbi 算法的核心模块加-比-选单元（Add-Compare-Select Unit，ACSU）， 状态累加器，和用来比较( i ) T δ 和极值Pv的附加比较器。PE 从HMM 参数寄存器中取出参 考模型，沿最小路径计算其概率，然后与极值Pv 进行比较。当(i) T δ 大于Pv 时，控制器在 下一状态时使PE 操作无效；同时，控制器控制存储器缓冲操作，并生成整个计算过程中的 控制信号。

　　3 VC++和Matlab 混合编程

　　对于在 FPGA 上实现语音识别的核心模块——Viterbi 算法时，有许多工作需要在实验 前完成，如定制硬件源代码、转换浮点数据为定点数据和电路仿真等。为减少这部分工作， 采用软硬件协同设计的思想，由软件来执行HMM 模型训练和其它识别过程（如MFCC、 VQ 等）。在实验时，用软件来执行HMM 模型训练和语音单词识别。然后，把实验数据（语 音数据和HMM 模型参数）转换成定点数据格式，由PCI 设备驱动程序将实验数据、源代 码等下载到硬件，用于FPGA 验证平台。

　　根据上述思想，采用Matlab 和VC + +混合编制PCI 设备驱动程序，利用Matlab 系统提 供的外部程序调用接口MEX 文件来实现其于VC++的混合编程。MEX 文件是一种约定格式 编写的文件，使用C 语言或FOTRAN 语言编写，是由Matlab 解释器自动调用并执行的动态 链接函数（Dynamic Link Library Function），它在Mac 下以.mex 为后缀名，在Windows 下 即.dll 文件。基于C 语言的MEX 文件主要由两部分组成，第一部分称为入口子程序，其作 用是在Matlab 系统与被调用的外部子程序间建立通信联系。第二部分称为计算功能子程序，它包含所有实际需要完成的功能的源代码，由入口子程序调用[7]。

　　该方法可以在软硬件之间达到一致的识别结果，其方案描述如图3 所示。实验中，计算 由FPGA 硬件完成，该子程序的主要负责FPGA 与PCI 的数据传递，即PCI 设备驱动。通 过MEX 文件，不仅可在Matlab 系统中像调用内建函数一样调用存在的算法，使资源得到 充分利用，避免重复程序设计。同时，还可以对硬件直接进行编程，弥补Matlab 的不足。

　　4 实验

　　该语音识别实验采用的硬件平台是包括有Altera Cyclone 系列EP1C12 的FPGA 和 PCI9054 芯片的PCI 开发板。EP1C 的FPGA 负责硬件Viterbi 计算，PCI9054 在驱动程序的 帮助下负责PC 和FPGA 间实验数据和结果的传输。

　　由于 FPGA 的空间限制，实验选择了4 状态的HMM 模型和容量64 的VQ 码本，占用 FPGA 的LE（逻辑单元）1,125 个，存储单元占用约132K 位。然后将.sof 目标文件下载到 PCI 卡上的FPGA 芯片中运行，在Matlab 中调用VC++编写的PCI 设备驱动程序，将VQ 后 的语音数据和HMM 模型参数传送给FPGA 内的Viterbi 译码电路，实验中，通过驱动程序 输出模板标号与实际语音的标号及仿真实验导出的标号一致。

　　在 P4 3.0GHz 的PC 机和200MHz FPGA 验证平台上，对于约100 帧的单个语音文件识 别而言，软/硬件Viterbi 算法的耗时如下表1 所示。

　　由上述实验结果证明了该Viterbi 算法的VLSI 结构能够准确且快速地实现语音识别的解 码过程，满足嵌入式计算精度要求，表明该实现方案是切实可行的。

　　5 结束语

　　本文的创新点：采用 Matlab、VC + +和FPGA 搭建了一个软硬件协同的语音识别实验 研究平台，以VC++来弥补Matlab 不能与硬件底层进行直接接触的不足。并在传统Viterbi 算法基础上，对其采取一定变形，直接使用FPGA 的加法器、比较器和逻辑操作建立Viterbi 算法的VLSI 结构，来计算观察值序列，以实现一种简单的基于HMM 语音识别的模板匹配。 采用这种软硬件协同的实验研究平台，可在利用前面Matlab 的实验成果基础上，逐步实现 语音识别各功能模块的嵌入式设计，减少工作量，并易于调试。

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