說話人識別算法的定點DSP實現(xiàn)

說話人識別建模的方法主要有矢量量化(VQ)、高斯混合模型(GMM)、支持向量基(SVM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)，以及動態(tài)時間規(guī)整(DTW)等。綜合考慮嵌入式系統(tǒng)上算法的識別率和計算量，本文采用DTW方法實現(xiàn)文本相關的說話人識別。

3 定點算法實現(xiàn)和優(yōu)化
TDSDM642是TI公司推出的定點DSP芯片，具有性價比高、運算速度快的優(yōu)點，但是定點DSP對于浮點運算比較困難，因此在系統(tǒng)實現(xiàn)時需要對算法進行浮點到定點的移植。同時，為了使DSP上的代碼獲得最好的性能，還應該根據(jù)TDSDM642芯片片內(nèi)資源的特征進行優(yōu)化。優(yōu)化的方法有編譯優(yōu)化、軟件流水、內(nèi)聯(lián)函數(shù)等。通過優(yōu)化可以明顯提高代碼執(zhí)行速度，并減小代碼尺寸。
說話人識別當中，計算耗時最長的是MFCC參數(shù)的提取和參數(shù)模型的訓練，本文采用以下優(yōu)化方法。
3．1 編譯器優(yōu)化
TI公司的CCS編譯器可以對C代碼進行不同級別的優(yōu)化，通過打開不同的優(yōu)化選項，可以針對具體的硬件平臺進行不同程度的優(yōu)化，包括代碼的大小、運行的速度等。通常經(jīng)過CCS優(yōu)化的程序，運行速度已經(jīng)相當快，結(jié)構設計良好的程序能實現(xiàn)90％的優(yōu)化。如果還沒有達到系統(tǒng)設計的要求，則需要對代碼進行手工優(yōu)化。
3．2 軟件流水優(yōu)化
TDSDM642處理器采用C64x系列芯片，其內(nèi)部共有8條軟件流水線，可以8條指令并行執(zhí)行，能夠大大提高系統(tǒng)性能。恰當?shù)卦O計軟件結(jié)構，并配合合適的編譯優(yōu)化選項，可以充分利用芯片內(nèi)的軟件流水優(yōu)化提高系統(tǒng)性能。CCS的編譯優(yōu)化一般只針對最內(nèi)層的循環(huán)進行流水
優(yōu)化，并且在循環(huán)中代碼應該盡量簡單，如果循環(huán)中含有大量判斷、跳轉(zhuǎn)等指令，那么編譯出來的軟件流水會大打折扣，有時甚至無法進行流水執(zhí)行指令，這樣處理器的性能就不能充分地發(fā)揮出來。
3．3 循環(huán)展開優(yōu)化
循環(huán)展開是另一種優(yōu)化程序的方法。為了充分利用芯片內(nèi)的硬件資源，使盡可能多的指令同時并行執(zhí)行，可以采用將小循環(huán)展開的方式，使片內(nèi)資源的性能得到最大的發(fā)揮。CCS優(yōu)化編譯器通常情況下會根據(jù)程序的情況自動展開循環(huán)，編程人員也可以采用編譯指令或手工方式展開循環(huán)優(yōu)化程序。
3．4 采用內(nèi)聯(lián)函數(shù)
TI公司的C6000編譯器含有大量的內(nèi)聯(lián)函數(shù)，支持從C語言里直接調(diào)用匯編程序，從而大大提高程序的執(zhí)行速度。系統(tǒng)提供的內(nèi)聯(lián)函數(shù)還可以支持C64x系列DSP特有指令的執(zhí)行，例如數(shù)據(jù)打包相乘等操作，可以進一步提高系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理能力。

4 實驗結(jié)果
本文在TDSDM642 EVM平臺上實現(xiàn)了實時的說話人識別系統(tǒng)。經(jīng)過對10個人的語音數(shù)據(jù)進行識別實驗，正確率達到90％，可以達到實用水平。通過改進算法和調(diào)整參數(shù)，可以進一步提高系統(tǒng)識別率，以滿足安全系統(tǒng)的更高要求。