基于Xilinx Zynq的說話人識別的研究與設(shè)計.pdf

1、隨著嵌入式系統(tǒng)和說話人識別技術(shù)的發(fā)展，基于嵌入式的說話人識別系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應用在醫(yī)療服務(wù)、銀行證券、公安司法等領(lǐng)域。近年來，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，使用手機、平板電腦等手持設(shè)備實現(xiàn)異地身份驗證，語音信號可能是表征用戶身份的首選特征參數(shù)，掀起了一股說話人識別研究的新熱潮。
　　本文設(shè)計了基于Xilinx Zynq的與文本無關(guān)的說話人識別系統(tǒng)，為后續(xù)基于移動設(shè)備的開發(fā)應用奠定基礎(chǔ)。本文的主要工作如下：
　　首先，介紹了語音信號的采樣

2、量化、預處理和特征參數(shù)提取方法。詳細闡述了預處理的關(guān)鍵技術(shù)：預加重、分幀加窗以及端點檢測；詳細介紹了特征提取方法MFCC。
　　其次，介紹了高斯混合模型（GMM）的基本原理。具體介紹了運用高斯混合模型進行參數(shù)訓練的期望最大化（EM）算法，參數(shù)訓練初始化的k-means算法。闡述了說話人識別系統(tǒng)訓練和識別的原理，并使用Matlab進行了仿真實驗。
　　再次，本文以Xilinx Zynq為硬件平臺，構(gòu)建了嵌入式與文本無關(guān)的說話人

3、識別系統(tǒng)。通過介紹Xilinx Zynq硬件資源，將系統(tǒng)的軟件架構(gòu)分成兩部分：PC機輔助軟件及嵌入式識別軟件，兩者通過NFS文件系統(tǒng)進行文件共享。PC機輔助軟件主要用于GMM模型參數(shù)的訓練和識別算法的驗證。考慮到FFT計算單元的復雜性，設(shè)計了RealFFT硬件加速模塊。為包含有RealFFT硬件邏輯的硬件平臺搭建了嵌入式環(huán)境，這包括添加解析配置文件的u-boot新命令并修改u-boot源碼使其支持多系統(tǒng)引導、修改設(shè)備樹源文件對Flash