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正文摘录:

2007年第2期总第241入式与单片机一种在单片机上提取语音特征参数MFCC的快速算法陈伯胜，廖海洋(重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044)摘要：语音特征参数MFCC(美尔频标倒谱系数)是语音识别中最有效的特征参数之一，但由于MFCC参数的计算量太大而限制了其在低端嵌入式平台的应用；针对台湾凌阳公司的16位语音型单片机SPCE061A采用优化的双字定点算法研究了MFCC参数的快速提取方法，使得计算一帧256点(32ms)语音数据l2阶的MFCC参数只需13.8ms，比未改进的浮点算法速度快30倍，达到了实用的目的。关键词：MFCC参数；SPCE061A；快速算法；滤波器中图分类号：TP368.1文献标识码：B文章编号：1004—373X(2007)02—047—02AFastAlgorithmforExtractingSpeechFeatureParameterMFCConMicrocontrollerCHENBosheng，I，IAOHaiyang(KeyLaborat【_ry。fOptoeIectmnicTechnologyandSystems，MiilisfrYofEducalion，ChongqingUniversity，Chongqing，400044，China)Abstract：ThespeechfeatureparameterMelFrequencyCepstrumCoefficient(MFCC)isoneofthemosteffectivefeatureparameterinspeechrecognition.Butitsamountofcomputationistoolargetoapplytolowembeddedplatform.Afastalgo—rithmofMFCCisstudiedinthispaperfor16bspeechmicrocontrollerSPCE061AofSunplusCompany，byadoptingoptimizedtwowordsfixedDointscheme.Itcostsonly13.8mstocompute12MFCCsofaframespeechdataof256points(32ms)，is30timesfasterthanunimprovedfloating—pointalgorithm，whichattainedaimofapplication.Keywords：MFCCparameter；SPCE061A；fastalgorithm；filter经国内外研究…。一表明，语音特征参数MFCC。。“是语音识别中最有效的特征参数之一，但是计算一帧语音数据的MFCC参数需要做很多的离散傅里叶变换、离散余弦变换和对数计算，这就对实际应用中的计算成本提出了苛刻的要求。而随着当今嵌入式技术的飞快发展，对语音识别技术在嵌入式系统中应用有着迫切的需求，本文就以凌阳16位语音型单片机SPCE061A“’为平台研究MFCC参数在低端嵌入式系统中提取的快速算法。1单片机SPCE061A简介SPCE06lA是台湾凌阳公司推出的16位语音型单片机，在2.6～3.6V工作电压范围内最高工作速度可达49.152MHz，较高的工作速度使其应用领域十分广泛。2kwordSRAM和32kword闪存R()M仅占一页存储空问，具有：32位可编程的多功能I／()端LI；2个16位定时器j计数器；32768Hz实时时钟；低电压复位／监测功能；8通道10位模l数转换输入功能并具有内置自动增益控制功能的麦克风输入方式；双通道10位DAC方式的音频输出功能，还有高速的16位×16位的乘法运算指令和内积运算指令，为应用于复杂的数字信号处理运算方面提供了收稿日期：2006—05—2l便利的条件。SPCE061A是数字声音和语音识别产品的一种最经济的嵌入式应用平台。2MFCC参数的算法原理MFCC参数是根据人耳对声音频率范围的感知不遵循线性关系，而是遵循基于Mel对数频率坐标上的近似线性关系而提出的语音特征参数；其计算要点是将线性功率谱转化为Mel频率下的功率谱。计算之前先在语音的频谱范围内设置若干个三角带通滤波器，其中心频率^在Mel频率轴上是均匀分布的。在线性频率上，当m较小时相邻的_厂。间隔很小，随着^的增加相邻的_厂。间隔逐渐增大。Mel频率和线性频率的转换关系为：F。1---1127In(1+f／700)这些带通滤波器的参数是可以事先在PC机上计算好的。图1给出了滤波器组的分布：假设滤波器个数M一20，FFT点数N一256，语音信号的采样频率8000Hz。计算步骤”!如下：(1)对每帧语音数据z(”)进行预加重处理，以提升高频部分。了(”)一z(n)一0.97x(”一1)”一1，2，…，N一147