VC++和Matlab混合编程的语音识别研究

摘要：采用VC++和Matlab混合编程搭建了一个高效的基于HMM的语音识别实验验证平台。结合FPGA的特点,直接使用加法器、乘法器、比较器等建立一个Viterbi算法结构,采用改进方法计算Viterbi得分,实现一种简单的基于HMM的语音模板匹配。

1 引言

Matlab 是一款高性能的数值计算和可视化软件，集成数值分析、矩阵计算、信号运算、 信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境。目前，基于Matlab 的语音识别开发平台虽然在可读性、可移植性和可扩充性上优于其它编程语言，且调试功能 强大、数据库函数丰富，可使研究人员“站在巨人的肩上”更加直观、方便地进行分析、计 算与设计工作，从而大大地节省了时间[1]。但考虑到其执行代码速度低下，不能直接与硬件 底层直接接触等缺点，因此提出了采用Matlab 和VC++混合编程来搭建语音识别实验平台， 并对传统Viterbi 算法进行变形，直接使用FPGA 的加法器、比较器和逻辑操作来计算观察 值序列，以实现一种简单的嵌入式语音模板匹配。

2 基于HMM 的语音识别

2.1 语音识别系统

语音识别系统（Speech Recognition System，SRS）基本上是一个模式分类的任务，即通 过训练，系统能够把输入的语音按一定模式进行分类[2]。实验在Matlab 7.0 系统上建立了一 个简单的基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的语音识别过程，如图1。

（1）语音输入：在一般实验室环境下进行语音信号采样，采样格式为PCM，采样频率 16 KHZ，A/D 的量化精度8 Bit。然后经过去噪、预加重、分帧、加窗等处理过程，去掉语音信号中包含的大量冗余信息，加强语音信号的高频共振峰，便于进行频谱分析。

（2）端点检测：考虑到语音信号的录制是在较为安静的实验室环境下进行，利用过零 率Z 来检测清音，用短时能量E 来检测浊音，两者配合实现可靠的端点检测[3]。

（3）特征提取和量化：对有效语音段进行特征提取，即提取基于Mel 刻度的倒频谱矢 量（Mel Frequency Cepstrum Coefficients，MFCC），它是识别过程中的输入特征值。特征值 经矢量量化Vector Quantization，VQ），输出VQ 码本类别号，即HMM 训练与识别阶段使 用的观察值序列o。

（4）模型训练与语音识别：训练阶段，系统采用一系列训练观察值估计HMM 参数，

2.2 Viterbi 算法

由于计算复杂度的限制，对于基于HMM 的实时语音识别来说，需要设计一个高效的硬 件结构来执行Viterbi 译码过程，以加速HMM 的识别过程。考虑了FPGA 的特点，分别采 用对数概率和状态概率的最小路径对传统的Viterbi 算法进行变形，其计算P( o |λ ) v 的过程 如下[5]：

通过上面的变形，不仅可以使传统 Viterbi 算法中的乘法转成加法，降低时间消化，有 效地避免数据下溢的问题。而且随着Viterbi 计算过程的进行，已计算的状态概率值随之增 加，改原来找结束概率的最大值为最小值[6]。因此，只需要计算T 时刻的概率T δ( i) ，它是 大于前参考单词模型的最小值Pv 的。

实验将直接使用 FPGA 的加法器、比较器和逻辑操作来实现上述公式（2）和公式（3）， 可以显著提高系统效率，系统结构如下图2。

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。