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基于定点DSP处理芯片的语音信号的识别(2)

发布时间:2019-04-24 05:35 来源:未知 编辑:admin

  3.1 浮点运算的定点实现 在语音识别的算法中,有许多的浮点运算。用定点DSP来实现浮点运算是在编写语音识别程序中需要首先解决的问题。这个问题可以通过数的定标方法来实现。数的定标就是决定小数点在定点数中的位

  在语音识别的算法中,有许多的浮点运算。用定点DSP来实现浮点运算是在编写语音识别程序中需要首先解决的问题。这个问题可以通过数的定标方法来实现。数的定标就是决定小数点在定点数中的位置。Q表示法是一种常用的定标方法。其表示机制是:

  用16b的定点DSP实现语音识别算法时,虽然程序的运行速度提高了,但是数据精度比较低。这可能由于中间过程的累计误差而引起运算结果的不正确。为了提高数据的运算精度,在程序中采用了以下的处理方法:

  在精度要求比较高的地方,将计算的中间变量采用32b,甚至48b来表示。这样,在指令条数增加不多的情况下却使运算精度大大提高了。

  伪浮点法即用尾数+指数的方法来表示浮点数。这时,数据块的尾数可以采用Q1.15数据格式,数据块的指数相同。这种表示数据的方法有足够大的数据范围,可以完全满足数据精度的要求,但是需要自己编写一套指数和尾数运算库,会额外增加程序的指令数和运算量,不利于实时实现。

  以上两种方法,都可以提高运算精度,但在实际操作时,要根据系统的要求和算法的复杂度,来权衡考虑。

  在高级语言中,有全局变量与局部变量存储的区别,但在DSP程序中,所有声明的变量在链接时都会分给数据空间。所以如果按照高级语言那样定义局部变量,就会浪费大量的DSP存储空间,这对数据空间较为紧张的定点DSP来说,显然是不合理的。为了节省存储空间,在编写DSP程序时,最好维护好一张变量表。每进入一个DSP子模块时,不要急于分配新的局部变量,应优先使用已分配但不用的变量。只有在不够时才分配新的局部变量。

  语音识别算法的实现,有许多是在循环中实现的。对于循环的处理,需要注意以下几个问题:

  (1)ADSP2100系列DSP芯片中,循环嵌套最多不能超过4重,否则就会发生堆栈溢出,导致程序不能正确执行。但在语音识别的DSP程序中,包括中断在内的嵌套程序往往超过4重。这时不能使用DSP提供的dounTIl指令,只能自己设计出一些循环变量,自己维护这些变量。由于这时没有使用DSP的循环堆栈,所以也不会导致堆栈溢出。另外,如果采用jump指令从循环指令中跳出,则必须维护好PC,LOOP和CNTR三个堆栈的指针。

  (2)尽量减少循环体内的指令数。在多重循环的内部,减少指令数有利于降低程序的执行次数。这样有利于减少程序的执行时间、提高操作的实时性。

  在语音识别算法的实现中,为了便于程序的设计和调试,采用了模块化的程序设计方法。以语音识别的基本过程为依据进行模块划分,每个模块再划分为若干个子模块,然后以模块为单元进行编程和调试。在编写程序之前,首先用高级语言对每个模块进行算法仿真,在此基础上再进行汇编程序的编写。在调试时,可以采用高级语言与汇编语言对比的调试方式,这样可以通过跟踪高级语言与汇编语言的中间状态,来验证汇编语言的正确性,并及时的发现和修改错误,缩短编程周期。另外,在程序的编写过程中,应在关键的部分加上必要的注释与说明,以增强程序的可读性。

  在总调时,需要在各模块中设置好相应的人口参数与出口参数,维护好堆栈指针与中间变量等。

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