隨著語音識別技術的應用越來越廣， 對其實時性的要求也越來越高。專用的DSP 語音芯片雖然有硬件加速功能， 但其指令依然是串行計算， 在實時性方面有所欠缺。如今， 具有并行運算能力的FPGA 主頻不斷提高，加上其設計靈活、功耗低、體積小等優(yōu)點， 可以滿足語音信號實時處理的要求。目前很多語音處理算法都是基于軟件平臺的， 真正的語音處理硬件實現(xiàn)很少。本文針對非特定人的語音信號， 研究當前主流的語音處理算法， 并將這些基于軟件平臺的算法“ 硬件化” 。在保證一定精度的前提下將浮點運算轉換成便于FPGA 實現(xiàn)的定點運算。

本文以通過對語音信號濾波、分幀、加窗、能量計算等模塊的設計為例， 介紹語音信號實時處理的方法， 需要運用到MATLAB. 、DSP Builder 、QUARTUS II 、ModelSim等EDA 工具聯(lián)合設計。語音信號經過模數(shù)轉換進入FPGA 以后， 對其濾波， 因為要對信號進行實時處理， 需要采用動態(tài)分幀， 最后計算出每幀的能量為語音信號的下一步處理如端點檢測、特征提取等做好前期準備。

1 實時處理算法分析

語音數(shù)據(jù)經過A/D 轉換之后進入芯片， 首先對其進行濾波。為了使信號的頻譜趨向平坦， 需要對其進行預加重濾波， 這里采用一階FIR 濾波器：

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