随着语音识别技术的应用越来越广， 对其实时性的要求也越来越高。专用的DSP 语音芯片虽然有硬件加速功能， 但其指令依然是串行计算， 在实时性方面有所欠缺。如今， 具有并行运算能力的FPGA 主频不断提高，加上其设计灵活、功耗低、体积小等优点， 可以满足语音信号实时处理的要求。目前很多语音处理算法都是基于软件平台的， 真正的语音处理硬件实现很少。本文针对非特定人的语音信号， 研究当前主流的语音处理算法， 并将这些基于软件平台的算法“ 硬件化” 。在保证一定的前提下将浮点运算转换成便于FPGA 实现的定点运算。
本文以通过对语音信号滤波、分帧、加窗、能量计算等模块的设计为例， 介绍语音信号实时处理的方法， 需要运用到MATLAB. 、DSP Builder 、QUARTUS II 、ModelSim等EDA 工具联合设计。语音信号经过模数转换进入FPGA 以后， 对其滤波， 因为要对信号进行实时处理， 需要采用动态分帧， 计算出每帧的能量为语音信号的下一步处理如端点检测、特征提取等做好前期准备。
1 实时处理算法分析
语音数据经过A/D 转换之后进入芯片， 首先对其进行滤波。为了使信号的频谱趋向平坦， 需要对其进行预加重滤波， 这里采用一阶FIR 滤波器：
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