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淘豆网网友近日为您收集整理了关于音频信号识别研究与基于SOPC的设计与实现的文档，希望对您的工作和学习有所帮助。以下是文档介绍：音频信号识别研究与基于SOPC的设计与实现 电子科技大学硕士学位论文音频信号识别研究与基于SOPC的设计与实现姓名:陶智勇申请学位级别:硕士专业:信号与信息处理指导教师:黄炜摘要摘要音频信号识别技术,包括语音识别、车辆声音识别、机械噪声识别、水声识别等都取得了很大的发展,但这些技术都还未达到令人满意的程度,关键是在于如何有效的提高识别准确率和识别设备的小型化。本文即立足于这两点,提出了一种改进的基于连续隐马尔可夫(CHMM)和BP神经网络融合的识别算法,并提出了一种基于FPGA和Nios II软核处理器的嵌入式音频信号识别系统的设计思想。在音频信号识别特别是语音识别领域内,随着隐马尔科夫模型(HMM)的应用,使得系统的识别性能有了改进,但是由于训练和测试环境(背景噪声、音频传输信道等)的失配常常导致识别性能的严重下降。根据人类的听觉感知机理,本文提出了一种改进的基于多带连续隐马尔科夫(CHMM)和BP神经网络融合的识别算法。多带CHMM系统由若干个子频带和一个全频带组成,系统对子带和全频带的特征分别进行训练,CHMM系统输出与音频信号帧平均能量共同作为BP神经网络的输入(来源：淘豆网[/p-3673024.html]),并利用BP神经网络进行后端融合和判决。本文完成了基于Matlab的算法仿真,并与其他算法做了比较,本文还对传统的端点检测方法作了改进。随着音频信号识别技术的不断发展,除了识别算法的可靠性以外,人们还对识别设备小型化、便携化和可升级性提出了更高的要求,因此,在嵌入式系统中实现音频信号识别具有很大的实用价值。Altera公司的Nios II是基于RISC技术的通用嵌入式处理器芯片软内核,它特别为可编程单芯片系统(SOPC)设计了一套综合解决方案。本文提出了一种基于FPGA和Nios II软核处理器的嵌入式音频信号识别系统的设计方案,系统以Cyclone FPGA芯片为核心,采用软硬件结合的设计方式。由FPGA硬件完成对音频数据的预加重和加窗分帧处理等,由Nios II软核执行端点检测、特征提取、训练建模、识别匹配、输入控制和输出显示等。系统提取的音频信号特征为线性预测美尔倒谱系数(),采用动态时间规整(鲫v)的识别算法。调试过程中,通过PC机串口将音频数据送入Nios II软核处理器,本文完成了(来源：淘豆网[/p-3673024.html])软硬件开发和调试,基本实现了系统功能。关键词:语音识别,隐马尔科夫,神经网络,FPGA,NiosABSTRACTIn recent years,the recognition technology of audio signal,including speechrecognition,mechanical noise recognition,underwater acoustic signal recognition,havebeen achieving great progress.In the field of audio recognition,with many mature and creative technologiesapplying,especially the Hidden Markov Models(nMM),the effect and efficient of theaudio recognition system have been enhanced.But due(来源：淘豆网[/p-3673024.html]) to the mismatch betweentraining and testing environment(such as background,audio transition channel),therecognition systems based on HMM tends todrastically degrade in performance.For thereason of the theory of human aural perception,in this paper,we present asystem basedon the fusion of multi-band Continuous HMM(CHMM)and Back Propagation work(BPNN).The multi—band CHMM system posed of several sub—bandsand a full—band.We derive appropriate feature f(来源：淘豆网[/p-3673024.html])or each band and train independentrecognizers for each subbband region.Then,we use BPNN to make the final bined all CHMM system’S outputs and frame average energy.Through thejudgment and syncretism ability of BPNN,the system caneffectively handle audiosignals in different conditions.The simulations pleted in Matlab platform andthe results in simulations pared with other relevant algorithms.In addition,we propose an embedded audio recognition system (来源：淘豆网[/p-3673024.html])based on FPGAand Nios II.This scheme uses Cyclone FPGA chip bines software andhardware design.pletes several tasks such aspre-emphasis,windows andframe.Nios II soft core fulfills endpoint detection,feature extraction,discipline,recognition,input control and output display,etc.The audio signal feature,in thisscheme,is the LPC Mel Cepstrum Coefficient()and recognition algorithm isDynamic Time Warping(mwe).In the debug process,audio data is gotten thro(来源：淘豆网[/p-3673024.html])ughRS232 from PC.This pletes the development and debug of system,andachieves the requirements of design.Keyword:speech recognition,H/vIM,ANN,FPGA,NiosⅡ图表目录图表目录图2.1语音识别系统原理框图…………….………………………………………..5图2—2帧长与帧移示例图……………………………………………………………7图2.3语音信号加窗分帧处理示意图………………………………………………9图2-4双门限法检测语音起始示意图…………………………………………….11图2.5算法改进前的端点检测图………………………………………………….13图2-6算法改进后的端点检测图………………………………………………….14图2—7 计算过程示意图……………………………………………………~18图2.8 Mel频率尺度滤波器组……………………………………………………。1(来源：淘豆网[/p-3673024.html])9图3-1 HMM与语音参数的关系…………………………………………………..22图3.2 HMM组成示意图……………………………………………………………23图3—3 at_l(i)与at(J)的关系示意图……………………………………………….24图3.4多层前馈型网络示意图…………………………………………………….28图3.5多带CHMM/BP神经网络识别系统结构框图……………………………32图年1系统总体设计框图………………………………………………………….42图4-2 wav文件的存储结构图……………………………………………………。43图4.3 VC串口通信程序界面………………………………………………………44图4。4 PC与Nios II串口通信流程图……………………………………………..47图5-1 Nios.FPGA片内RAM控制器信号线……………………………………~48图5-2片内双口RAM控制器信号线……………………………………………..49图5.3 Nios II系统配置及地址(来源：淘豆网[/p-3673024.html])映射………………………………………………49图5.4锁相环……………………………………………………………………….50图5—5 Nios.FPGA片内RAM………………………………………………………50图5-6预加重模块………………………………………………………………….5l图5.7 DSP Builder设计原理图……………………………………………………51图5—8片内ROM……………………………………………………………………52图5-9乘法器……………………………………………………………………….52图5.10片内双口RAM…………………………………………………………….53图5.11地址发生器…………………………………………………………………53VI图表目录图5.12语音识别系统软件流程图…………………………………………………55图5.13 计算过程………………………………………………………..56图5.14 DTW算法搜索路径………………………………………………………..57图5.15(来源：淘豆网[/p-3673024.html])匹配路径约束示意图………………………………………………………58图5.16累积距离矢量的动态更新…………………………………………………59图5.17预加重模块仿真……………………………………………………………60图5-18地址发生器模块仿真………………………………………………………60图5.19 Nios II 1DE编辑调试界面…………………………………………………61表3.1三子带模型纯净语音和带噪语音识别率比较…………………………….36表3.2四子带模型纯净语音和带噪语音识别率比较…………………………….36表3-3纯净语音和带噪语音三种识别方法比较………………………………….36表4—1串口通信数据包格式………………………………………………………46表5一l特定人与非特定人嵌入式语音识别率……………………………………62表5.2训练数据运行时间………………………………………………………….63表5.3识别数据运行时间………………………………………………………….63Ⅶ独创性声明本人声(来源：淘豆网[/p-3673024.html])明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。日期:却。6年年月心日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名:煎垒枣导师签名:日期:沁o 6年4月心日第一章引言第一章引言1.1音频信号识别研究的意义人类有个理想,让机器具有“听”、“说”包括人类语言在内自然界各种音频信号的能力。随着信号处理技术的发展,这个理想已经成为现实。音频信号识别正是解决机器“听”瞳各种声音信号的一项研究。音频信号识别的范围非常广泛,理论上说,凡是自然界的各种声音都可以作为识别对象,但是并非所有的音频信号识别都具有实用价值。在工程领域一般包括语音识别,机械噪声识别、水声识别等内容,但是随着Tr技术的发展和各个研究领域的交叉和融合,音频信号识别也不断扩展自身的研究领域,例如农业方面,害虫识别的重要性已为农业专家所认识,研究也取得了重要的进展。不管是用于什么目的的音频信号识别,无外乎三个模块:参数描述、模型逼近、推理判决。人们总是希望描述音频信号某个特征的参数集合稳定,便于提取,但现在仍未找到理想的对应关系,各种特征在参数集合中有交织,只是在交织的程度上表现不同。模型逼近具有理论基础,有代表性的是模板匹配、统计概率模型和判别模型,另外还有某些特殊用途的背景模型,由于对音频信号物理本质认识的局限性,这些模型只能是逼近。推理判断从简单的最小失真距离判别、假设检验、发展到数据融合、证据理论的应用,应该说这些知识在不同程度上发挥了重要作用,但离实用还有一定的距离。音频信号识别既是个理论问题,也是个工程化的问题。它综合多学科的理论成果,如声学、语言学、生理学、数字信号处理、信息工程、通信理论、电子技术、计算机科学、模式识别、人工智能等,结合音频信号,尤其是语音信号的特点,产生了一系列识别理论。而要实用还有很多工程化的问题需要解决,比如噪声干扰,各种信道下的频谱畸变,不同用户的不同需求,不同背景环境下的音频识别【”。尽管,音频信号识别技术到目前为止已取得了很大的发展,出现了很多较为成功的产品,但这些产品都还未达到令人满意的程度,关键是在于如何有效的提高识别准确率和识别设备的小型化。本文即立足于这两点,试图探索音频信号识别的新思路。电子科技大学硕士学位论文1.2音频信号识别的发展与现状下面分别对各种音频识别技术的发展和现状做个简要的概述:1.2.1语音识别语音识别可以说是发展最早,研究最透彻的音频识别技术。早在20世纪30年代,人们就开始对说话人辨认进行研究,早期的工作主要集中在人耳听辨实验和探讨听音识别的可能性方面。60年代末语音识别技术最重要的发展是语音信号线性预测编码LPC技术和动态时间规整DTW技术,有效的解决了语音的特征提取和时间不等长匹配问题,对特定人的语音识别十分有效。80年代语音识别研究的重点之一是连接词语音识别,开发了各种连接词语音识别和关键词识别算法,如多级动态规划语音识别算法。另一个重要发展是语音识别算法从模板匹配技术转向基于统计模型技术,人们的研究从微观转向宏观,不再刻意追求细化语音特征,而是更多的从整体平均(统计)的角度来建立最佳的语音识别系统。进入90年代以后,在细化模型的设计、参数提取和优化,以及系统的自适应技术上取得了一些关键进展。语音识别技术进一步成熟,并开始向市场提供产品【11。目前在语音识别研究领域非常活跃的课题为稳健语音识别、说话人自适应技术、大词汇量关键词识别算法、语音识别的可信度评测算法、基于类的语音模型和自适应语音模型,以及深层次的自然语音的理解。从各大公司、各研究机构的语音研究项目来看,语音识别研究正在朝着深度和广度不断发展,例如微软的在研语音项目既有语音识别,也有说话人辨认研究;剑桥大学的传统项目是语音的文本标注(Audio Transcription),最近新增了提高核心语音识别技术(ImprovingCore Speech RecognitionTechnology),主要从识别器的一般性、适应性和便携性展开研究。语音识别技术的应用十分广泛,从移动通信来说,目前很多手机都采用了语音拨号功能;在旅游业或服务业等各种查询系统中,用到了语音查询功能;语音识别可以应用于工业控制、机器人智能控制等方面,在一些手工难以操作的地方,均可通过语音发出相应的控制命令,让设备完成各种工作;语音识别还可以应用于民用电子电器设备,使老人和残疾人可以无障碍使用,使产品设计更加人性化。上述应用场合除了要求系统本身算法的可靠性外,还要求识别设备小型化、便携化及可升级性。因此,在嵌入式系统中实现语音识别更加具有实用价值,也会将语音识别推向更广阔的应用领域。2第一章引言1.2.2机械噪声识别与故障诊断工业革命以来,机器设备逐步取代了人手在工厂里的作用,从事各种加工、操作和生产活动。机器运行状态好坏对产品质量,工厂的经济效益有着重要的影响,其中一些关键性设备甚至起着决定企业命运的作用,一旦发生事故,损失将不可估量。因此,如何避免机器发生故障,监视并预测预报其寿命,成为人们日趋重视的问题。上个世纪中叶,随着各种传感器、记录仪的出现及应用,为现代设备故障诊断技术提供了有力的手段,随后各种监测方法和新的处理方法的大量涌现,丰富了设备故障诊断技术的内容,形成了震动、噪声、时序分析等多种信号处理手段,在实际应用中取得了显著成效I“。如何准确、快速的识别机械设备的噪声,为故障诊断提供有力的保障,是现代工业企业研究的一个课题。另外,汽车噪声的识别也是噪声识别的一个重要研究方向。汽车车内噪声指行驶汽车车厢内存在的各种噪声,车内噪声极易使乘车人员感到疲劳,对汽车的舒适性有着重要影响。汽车车厢内噪声是一个声源很复杂的声场,声源众多,既有发动机噪声的透射与泄漏,又有路面、发动机和传动系统引起的车体结构声(固体声)辐射,既有空气声的混响,又有固体声混响。因此,研究汽车车内声传递规律,识别主要噪声源,对于进一步研究有效的噪声控制措施具有重要意义【3】o音频信号识别研究在军事领域还扩展到了直升机声音信号识别【4】。武装直升机在飞行时会产生强烈的噪声,这是由于直升机的主螺旋桨、尾翼和发动机运转产生的。利用被动声探测技术,通过检测直升机发出的声音来确定目标的存在,并对目标进行距离和方向测定。直升机声音的频谱和波形明显区别与飞机、汽车、坦克等其他机动装置,利用这一点,可以发现、识别和跟踪直升机目标。1.2.3水声识别人们自从认识到声波是海洋中能传播最远的物理场,声波就成为研究和探索海洋的主要工具。现在,随着海洋开发事业的发展和军事上的需要,水声技术已造就一支不可忽视的产业大军并成为高技术领域中的一枝独秀。水声技术已经广泛应用到导航、水下观察、渔业、海洋开发、海底资源调查和海洋物理研究等方面,尤其是应用在军事方面,水声技术是潜艇作战和反潜作战、水雷战和反水雷战中的关键技术15】。目前,世界各大国都竞相发展水声技术。海洋声信道是随机时变、空变的,因而更加复杂,涉及到信号处理、海洋、声纳、雷达等多门交叉学科。电子科技大学硕士学位论文1.2.4其他识别技术仓储物害虫是经济昆虫研究的主要对象,其侵害对象涉及到人类生活所需的各种物资,对国民经济造成了巨大的损失。多年来,对害虫的鉴定和分类识别是昆虫学研究领域的一个重要课题,随着模式识别技术的发展,人们有望改变以往人工鉴别的低效率方法,采用计算机识别技术对害虫进行自动识别和分类。因此,声音模式识别技术在害虫识别的应用得到了发展【“。随着人们对自然界不断的探索和研究,随着模式识别技术的进一步发展,在未来,音频识别技术还会拓展新的研究领域。1.3论文完成的工作本课题是教研室“海上水声信号采集与无线传输”课题的外延预研项目,本论文主要以语音信号作为识别对象,完成算法研究以及嵌入式系统设计。本论文章节组织如下:第一章为引言,介绍音频信号识别技术的发展及存在的问题;第二章介绍音频信号识别的基本理论;第三章提出了一种基于多带的连续隐马尔可夫CHMM的算法,算法采用神经网络对各个子系统输出进行后段融合和判决;第四章介绍基于FPGA和Nios II软核处理器的嵌入式音频信号识别系统的设计方案,串行通信,以及系统相关概念和器件;第五章介绍系统的软硬件实现、仿真调试与实验;第六章为结论与展望。本文的重点集中在第二、三、四、五章。4播放器加载中，请稍候...
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内容来自淘豆网转载请标明出处.水下等离子体声源电特性的基础性研究
水下等离子体声源是水中脉冲放电技术在水下声学和地震勘探技术方面的一个重要应用，又称为电火花震源。对于水下等离子体声源，无论从应用层面上，还是在理论机理层面上，都需要研究者们更进一步地深入研究。一方面，我们需要解决现有水下等离子体声源的不足和工作缺陷。另一方面，我们需要对水中脉冲放电起始过程的机理有一个更为清晰的认识，用以指导声源的开发。本文首先设计了水下等离子体声源的实验系统，并通过Tektronix数字示波器和桌面计算机搭建了实验数据采集处理平台。该平台的软件部分界面友好、扩展灵活，和硬件的协调性好。随后，进行了水下等离子体声源的电学特性研究。研究中给出了电弧放电方式下的声源工作回路的数值仿真模型，并得到了放电时等离子体通道电阻在时域上的变化趋势。实验中考察了在不同参数条件下的水中脉冲放电的两种放电方式——电弧放电和电晕放电方式。通过对比和总结，作者认为电晕放电方式很可能将是新型水下等离子体声源的工作原理。接下来，本文对水中脉&
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