本文關(guān)鍵詞：基于Xilinx Zynq的說話人識別的研究與設(shè)計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：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(yīng)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(yīng)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量化、預(yù)處理和特征參數(shù)提取方法。詳細闡述了預(yù)處理的關(guān)鍵技術(shù):預(yù)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(xùn)練的期望最大化(EM)算法,參數(shù)訓(xùn)練初始化的k-means算法。闡述了說話人識別系統(tǒng)訓(xùn)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(xùn)練和識別算法的驗證�？紤]到FFT計算單元的復(fù)雜性,設(shè)計了Real FFT硬件加速模塊。為包含有Real FFT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(dǎo)、修改設(shè)備樹源文件對Flash進行分區(qū)、制作根文件系統(tǒng)并將其編譯至Linux內(nèi)核中。然后設(shè)計了硬件邏輯的軟件接口。最后,對說話人識別系統(tǒng)進行了測試,分析了系統(tǒng)的識別率以及系統(tǒng)響應(yīng)的實時性,并闡述了對將來工作的展望。
【關(guān)鍵詞】：說話人識別 高斯混合模型 MFCC Xilinx Zynq
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.34
【目錄】：

• 摘要5-6
• 英文摘要6-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 論文研究內(nèi)容14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 預(yù)處理與特征提取16-25
• 2.1 語音信號的產(chǎn)生16
• 2.2 語音信號預(yù)處理16-19
• 2.2.1 數(shù)字化16-17
• 2.2.2 預(yù)加重17-18
• 2.2.3 分幀加窗18-19
• 2.3 端點檢測19-22
• 2.3.1 時域分析20-21
• 2.3.2 雙門限端點檢測21-22
• 2.4 特征參數(shù)提取22-24
• 2.5 小結(jié)24-25
• 第三章 高斯混合模型25-35
• 3.1 GMM的基本原理25-27
• 3.2 GMM的訓(xùn)練算法27-32
• 3.2.1 EM算法27-31
• 3.2.2 EM算法收斂性的證明31
• 3.2.3 訓(xùn)練數(shù)據(jù)不充分的問題31-32
• 3.3 GMM的初始化32-33
• 3.3.1 高斯分量個數(shù)M的確定32
• 3.3.2 GMM模型參數(shù)的初始化32-33
• 3.4 GMM的識別33-34
• 3.5 小結(jié)34-35
• 第四章 系統(tǒng)總體設(shè)計35-46
• 4.1 軟硬件協(xié)同設(shè)計基本理論35-37
• 4.1.1 基本概念35
• 4.1.2 設(shè)計流程35-37
• 4.2 Xilinx Zynq硬件介紹37-43
• 4.2.1 應(yīng)用處理單元APU37
• 4.2.2 片上通用外設(shè)37-39
• 4.2.3 板級設(shè)備39-41
• 4.2.4 可編程邏輯41-42
• 4.2.5 系統(tǒng)硬件設(shè)計42-43
• 4.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計43-45
• 4.4 小結(jié)45-46
• 第五章 Real FFT計算單元的硬件映射46-54
• 5.1 Real FFT計算單元的控制與數(shù)據(jù)通道46-47
• 5.2 Real FFT計算單元的設(shè)計47-52
• 5.2.1 FFT IP核48
• 5.2.2 FFT前端與后端處理48-51
• 5.2.3 Real FFT總體結(jié)構(gòu)與仿真51-52
• 5.3 片上系統(tǒng)的構(gòu)建52-53
• 5.4 小結(jié)53-54
• 第六章 說話人識別系統(tǒng)的軟件實現(xiàn)54-80
• 6.1 PC機輔助軟件的實現(xiàn)54-63
• 6.1.1 語音采集模塊54-55
• 6.1.2 預(yù)處理模塊55-60
• 6.1.3 GMM訓(xùn)練模塊60-62
• 6.1.4 識別模塊62-63
• 6.2 嵌入式系統(tǒng)環(huán)境63-73
• 6.2.1 系統(tǒng)搭建63-72
• 6.2.2 系統(tǒng)的啟動72-73
• 6.3 嵌入式軟件實現(xiàn)73-75
• 6.3.1 識別模塊73-74
• 6.3.2 Real FFT驅(qū)動模塊74-75
• 6.4 系統(tǒng)測試和實驗結(jié)果75-79
• 6.4.1 PC機輔助軟件的功能測試76
• 6.4.2 嵌入式系統(tǒng)環(huán)境的功能測試76-78
• 6.4.3 系統(tǒng)識別率的測試78
• 6.4.4 系統(tǒng)響應(yīng)實時性的測試78-79
• 6.5 小結(jié)79-80
• 第七章 總結(jié)與展望80-82
• 7.1 本文總結(jié)80
• 7.2 展望80-82
• 致謝82-83
• 參考文獻83-86

【參考文獻】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 邵寶生;基于LonWorks總線技術(shù)的說話人識別系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D];東華大學(xué);2007年

  本文關(guān)鍵詞：基于Xilinx Zynq的說話人識別的研究與設(shè)計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：430061