1 算法簡介
    說話人識別系統(tǒng)主要實現(xiàn)建模及識別兩方面功能。建模功能提取語音的特征參數(shù)并存儲起來形成用戶模板。識別功能提取語音的特征參數(shù)，與模板參數(shù)進行匹配，計算其距離。系統(tǒng)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(shù)。

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(shù)。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(shè)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(shù)，縱軸為模板參數(shù)，單位為幀。算法以測試語音為基準逐幀進行。如圖2，傳統(tǒng)的DTW算法中，測試參數(shù)長度無法預(yù)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(shù)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(jié)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(jié)果如圖4所示，系統(tǒng)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(tǒng)的等錯誤率（EER）為0.01。比較實驗1、實驗2的結(jié)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(tǒng)的等錯誤率為0.01，也即此時系統(tǒng)的正確識別率為99%，同時存在1%的錯誤識別率。

2 SoPC系統(tǒng)構(gòu)建
    (1)CPU設(shè)置。NiosII core選定為NiosII/f。使能嵌入式硬件乘法器。復(fù)位地址設(shè)為cfi_flash，異常向量地址設(shè)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(shè)置。本設(shè)計使用了兩個定時器。Timer用于產(chǎn)生內(nèi)部中斷采集語音樣點，設(shè)其計時周期為125 μs（對應(yīng)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(shè)。NiosII核中還包含以下外設(shè)：片上RAM/ROM、FLASH、SDRAM、SSRAM、按鍵、開關(guān)、LED、音頻模塊、七段數(shù)碼管、LCD。
3 軟件流程
    總體工作流程如圖7所示。系統(tǒng)首先初始化，然后讀出模板數(shù)據(jù)，等待用戶按下按鍵。在此期間，用戶應(yīng)設(shè)置好系統(tǒng)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(shù)主體。

    識別部分流程如圖8所示。函數(shù)首先判斷語音是否已經(jīng)采集完畢及LPCC算法是否已經(jīng)進行到最后一幀，若同時滿足則結(jié)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(diào)用DTW子函數(shù)，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(diào)用了LPCC算法。算法完成后，系統(tǒng)將LPCC矩陣寫入對應(yīng)的Flash地址空間存儲。
4 軟硬件協(xié)同設(shè)計與優(yōu)化
4.1 軟件設(shè)計與優(yōu)化
    (1)將數(shù)據(jù)緩存至SDRAM。最初的程序設(shè)計中使用數(shù)組存儲大型變量，后來改為將這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)類型代替double。最初的程序大量使用了雙精度數(shù)據(jù)類型，但后來發(fā)現(xiàn)單精度浮點型已經(jīng)可以滿足要求，因此將數(shù)據(jù)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(shù)組。改用指針的方式訪問數(shù)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(shù)。最初的程序是通過運算公式的方式得到窗函數(shù)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(shù)據(jù)存儲為float類型。最初的設(shè)計中，系統(tǒng)采集到原始語音數(shù)據(jù)后直接將其存儲起來，后來改為將數(shù)據(jù)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(shè)計與優(yōu)化
    (1)用定時器中斷方式采集語音。最初的設(shè)計中，系統(tǒng)必須在采集完所有語音數(shù)據(jù)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(xiàn)每采集滿一幀語音數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的運算，因此在CPU中添加浮點指令。加入浮點指令后，系統(tǒng)耗時降低了90%以上。
    本設(shè)計在算法上充分利用了DTW算法的特點，既能識別語音內(nèi)容又能區(qū)分說話人，很好地完成了文本有關(guān)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(xiàn)打下基礎(chǔ)。本設(shè)計在實現(xiàn)時采用軟硬件協(xié)同設(shè)計方法，在軟件和硬件上進行設(shè)計和優(yōu)化，使得設(shè)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(tǒng)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(tǒng)的響應(yīng)時間是8.5 ms。
參考文獻
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