目前針對語音識別提出了很多算法,但是這些研究基本上都是基于較為純凈的語音環境,一旦待識別的環境中有噪聲和干擾,語音識別就會受到嚴重影響.如果能實現噪聲和語音的自動分離,即在識別前就獲得較為純凈的語音,可以徹底解決噪聲環境下的識別問題.近年來取得很大進展的盲源分離為噪聲和語音的分離提供了可能.盲源分離(Blind Source Separation)的算法眾多且運算復雜,經比較,其中T.Nishikawa等人提出的分階段ICA方法(MSICA)適合有混響的噪聲環境中的語音分離問題.經過計算機仿真,MSICA算法分離一段7s的語音要用時10ms以上,計算機和低速的DSPs很難滿足實時要求.

????????針對這一算法,設計了一套以TI的TMS320C6416 DSP(簡稱6416)芯片為內核的語音凈化系統.6416的時鐘速度高達720MHz,經過使用MSICA算法的測試,該系統可以實時地對語音識別的信號進行凈化處理,有效地提高語音識別系統的抗噪性和魯棒性.

　　1 算法描述

　　1.1 語音識別信號的混合模型

　　1.1.1 卷積混合一般模型

　　語音信號的混合模型已從瞬時模型發展到卷積模型,相比瞬時模型而言卷積模型更接近真實環境.麥克風所測是卷積混迭信號,即源信號及其濾波與延遲的混迭信號的線性組合再加上其它噪聲,如(1)式所示.

　　式(1)中,sj(t),j=1,…,N為信號源,且各源信號相互獨立;xi(t),i=1,…,N為N個觀測數據向量,其元素是各個麥克鳳得到的輸入.所以觀測信號xi(t)是每個源信號sj(t)經過延時tij,并乘以因子aij(t)(沖擊響應)后疊加,最后加上噪聲ni(t).

　　1.1.2 針對語音識別的簡化混合模型

　　一般的語音識別只有一個麥克風,根據盲源分離理論,麥克鳳數應不少于信源數,所以采用主副兩個麥克風輸入待識別語音,為簡化處理假定只有主講話者聲音s1和背景噪聲s2(此背景噪聲包括經過延遲的回聲)兩個聲源.可得如圖1的混合模型.

　　信號源s1到達兩個麥克風的時間間隔為t21,且幅度值不同;s2到達兩個麥克風的時間間隔為t12,幅度值也不同.又因為主信號源s1非常靠近兩個麥克風,所以認為T21比T12小很多,且趨于零.于是得到相應的模型表達式的簡化形式:

　　x1(t)=s1(t)+a12s2(t-t12)+n1(t)　　 (2)

　　x2(t)=a21s1(t-t21)+s2(t)+n2(t)

　　1.2 MSICA算法及其實現步驟

　　傳統采用頻域ICA(FDICA)或者時域ICA(TDICA)方法,單一的方法在真實環境中缺點很明顯,分離效果在混響環境中受到很大影響.然而一種時頻域結合多級分離的混合型ICA算法——MSICA算法可以有效解決這一問題.

　　該算法主要由三個步驟組成:首先,利用FDICA的高穩態性的優點在一定程度上分離源信號;為了簡化后續計算,白化FDICA分離出來的信號;接著,把白化后的FDICA輸出信號當作TDICA的輸入信號,并用TDICA分離線留的交叉干擾分量;最后,TDICA的輸出信號即為分離信號.算法框圖如圖2所示.

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　　2 DSP硬件系統設計

　　2.1 硬件結構

　　為實現上述算法設計了DSP語音分離系統,該系統主要參數如下:

　　·TMS320C6416 DSP;

　　·16M words FLASH ROM;

　　·兩個EMIF:64-Bit EMIFA和16-Bit EMIFB;

　　·133MHz的16MB SDRAM;

　　·兩個16-bit立體聲CODEC:TLV320AD50.

　　TMS320C6416有很高的信號處理能力以及豐富的片內存儲咕嘟和片內外設,且有兩級內部存儲結構.第一級L1緩存包含各為16KB的程序和數據存儲器,第二級L2包含1024KB的存儲空間.第一級只能作為緩存而第二級可以被設置為部分靜態RAM和部分緩存.在語音凈化系統中,設置L2為4通道256KB緩存和768KB靜態RAM.這種配置使用了最大允許的緩存,是因為MSICA算法將處理大量的數據,訪問外部存儲器會有瓶頸,而大緩存可以將諸如中斷服務程序、常用函數的代碼、軟件堆棧等關鍵數據段和反復使用的系數存儲于片內存儲器中,從而大大提高內部存儲空間的使用效率.6416的兩個多通道緩沖串口(McBSP)用作數據的輸入輸出端口.模擬接口芯片TLV320AD50可以提供16bit的數/模、模/數轉換,最大轉換率是22.5kHz.采樣率為8kHz,兩個TLV320AD50分別通過McBSP與TMS320C6416相連.兩路混合語音信號通過模擬接口電路轉化為數字信號,兩路數字信號通過TMS320C6416的兩個McBSP輸入,根據語音特征存儲中存儲的語音特征進行語音分離,分離出純凈的特識別語音,進行語音識別,最后輸出識別結果.系統框圖見圖3.

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