基于Nios II的语音识别与AC3音频解码系统设计

摘要

随着语音识别技术的发展，汉语数字语音识别系统越来越广泛的应用于各个领域。传统的KTV点歌系统都是基于键盘鼠标等外设进行控制，根据外设输入的信息进行歌曲的匹配搜索，而这种方式需要人手动进行操作，显得较为繁琐。可以采用语音信号，代替外设对点歌系统进行控制：说话人对着话筒将需要点播的歌曲读出，然后再通过语音识别系统进行识别，找出相应的歌曲文件，然后再将其进行音频解码。对用户来说，这种方式与手动操作相比，更为简洁方便。
　　目前高识别率的语音识别系统主要是在以计算机为硬件核心的平台上，采用软件实现的。然而，这种系统较为庞大，设计复杂，不利于语音识别系统的广泛应用。如何在以微处理器为平台的嵌入式系统中实现语音识别算法，成为当前的一个研究热点。基于Nios II处理器的片上可编程系统（SOPC），以其灵活性强、集成性好、开发周期短的特点，可以满足语音识别系统高性能和低复杂度的需求。本文主要进行了以下工作：
　　1、在语音识别算法设计方面，首先，采用舒尔递推法作为线性预测系数的求解算法，所有计算均为定点数运算，使得CPU不需因浮点运算而增加额外的指令周期，提高了计算效率。其次，采用基于快速算法的DTW模块设计，与传统的DTW算法相比，这种方法可以有效地减少迭代计算次数，减少中间变量占用的存储空间。
　　2、在系统的硬件设计方面，实现了基于Avalon总线的DSP接口模块、NAND FLASH控制器模块以及A/D转换器接口模块的设计，并对这些模块进行了RTL级验证，然后将这些模块集成到了SOPC系统中。
　　3、本文设计了一个基于Nios II的语音识别与AC3解码系统，它具有“语音点歌”的功能，在输入语音信号的控制下，识别出需要解码的文件，并将其写入进行解码的DSP中，控制整个解码过程。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第一章绪论

1.1研究背景

1.2国内外研究现状

1.3课题研究内容

1.4论文组织结构

第二章 语音识别技术理论基础

2.1语音信号的系统模型

2.2语音信号的数字化与预处理

2.3语音信号的主要参数

2.4语音信号的端点检测

2.5特征参数的提取

2.6语音识别技术

2.7小结

第三章 基于Nios II的SOPC系统设计

3.1 Nios II简介

3.2 SOPC设计流程概述

3.3 Avalon总线

3.4语音识别与AC3音频解码系统设计

第四章 系统的模块设计与实现

4.1系统整体结构图

4.2硬件模块设计

4.3软件模块设计

第五章 系统的验证与测试

5.1软硬件协同验证

5.2系统硬件模块的验证

5.3语音识别算法的验证

5.4 FPGA原型验证

第六章 结论

6.1工作总结

6.2今后待研究的问题

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果