[嵌入式系统-107]：语音识别的信号处理流程和软硬件职责

语音识别的信号处理流程涉及从原始声波到可识别文本的转换，其软硬件分工明确，协同完成降噪、特征提取、模型推理等任务。以下是详细的信号处理流程及软硬件职责划分：

一、语音识别信号处理流程

1. 信号采集与预处理

• 步骤：
  1. 麦克风拾音：通过麦克风阵列（如6-8通道）采集环境声音，转换为模拟电信号。
  2. 模数转换（ADC）：将模拟信号转换为数字信号（如16位PCM格式，采样率16kHz）。
  3. 预加重：提升高频分量，补偿语音信号的高频衰减。
  4. 分帧加窗：将连续信号分割为短时帧（如25ms/帧），每帧叠加汉明窗以减少频谱泄漏。
• 硬件职责：
  • 麦克风阵列：负责声波到电信号的转换。
  • ADC芯片（或集成在SoC中）：完成模数转换。
  • 音频CODEC（如RK3308内置）：提供预加重和分帧加窗的硬件加速。
• 软件职责：
  • 配置ADC采样参数（如采样率、量化位数）。
  • 调用音频驱动接口读取原始数据。

2. 降噪与回声消除

• 步骤：
  1. 噪声抑制（NS）：通过频谱减法或自适应滤波去除背景噪声（如风扇声、交通噪音）。
  2. 回声消除（AEC）：消除扬声器播放声音经麦克风二次采集的回声（如语音通话中的自听现象）。
  3. 波束成形（Beamforming）：利用麦克风阵列空间滤波，增强目标方向语音，抑制其他方向干扰。
• 硬件职责：
  • 专用DSP核（如RK3308的音频处理单元）：加速AEC和波束成形计算。
  • 多通道ADC：支持同步采集多路麦克风信号，为波束成形提供空间信息。
• 软件职责：
  • 配置降噪算法参数（如噪声门限、滤波器系数）。
  • 调用硬件加速接口（如通过I2S传输数据至DSP）。

3. 特征提取

• 步骤：
  1. 短时傅里叶变换（STFT）：将时域信号转换为频域频谱。
  2. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）提取：
     • 通过梅尔滤波器组模拟人耳听觉特性。
     • 计算对数能量并做离散余弦变换（DCT），得到MFCC特征（通常13-26维）。
  3. 过零率、能量等辅助特征：用于端点检测（VAD）。
• 硬件职责：
  • 浮点运算单元（FPU）：加速STFT和DCT计算（部分SoC集成硬件FFT加速器）。
• 软件职责：
  • 实现MFCC提取算法（如使用FFTW库或自定义汇编优化）。
  • 调用硬件加速接口（如通过NEON指令集优化）。

4. 语音活动检测（VAD）

• 步骤：
  1. 能量阈值法：通过短时能量和过零率判断语音/非语音段。
  2. 深度学习VAD：使用轻量级神经网络（如LSTM）提升复杂环境下的检测精度。
• 硬件职责：
  • 硬件VAD模块（如RK3308集成）：实时监测语音活动，触发唤醒或录音。
• 软件职责：
  • 配置VAD阈值或加载预训练模型。
  • 处理VAD事件（如启动语音识别引擎）。

5. 语音识别解码

• 步骤：
  1. 声学模型匹配：将MFCC特征与声学模型（如DNN、TDNN）对比，输出音素或状态序列。
  2. 语言模型修正：结合语言模型（如N-gram、RNN）优化识别结果，提升语法合理性。
  3. 解码器搜索：使用维特比算法或WFST（加权有限状态转换器）生成最优文本序列。
• 硬件职责：
  • NPU/GPU（如RK3308无独立NPU，需依赖CPU或外接AI加速卡）：加速神经网络推理。
  • 大容量内存：存储声学模型和语言模型参数。
• 软件职责：
  • 部署语音识别引擎（如Kaldi、PocketSphinx或商业SDK如科大讯飞、百度DuerOS），其输入是音频文件。
  • 优化模型量化（如INT8）以减少计算量。

6. 后处理与输出

• 步骤：
  1. 标点恢复：通过规则或模型为识别结果添加标点。
  2. 语义理解：结合NLP技术解析指令意图（如“打开灯”映射为设备控制命令）。
  3. 结果反馈：通过TTS合成语音或显示文本响应。
• 硬件职责：
  • 显示屏/扬声器驱动：输出文本或语音。
• 软件职责：
  • 实现后处理逻辑（如正则表达式匹配指令）。
  • 调用TTS引擎合成回复语音。

二、软硬件职责对比表

处理阶段	硬件职责	软件职责
信号采集	麦克风阵列、ADC、音频CODEC	配置采样参数、驱动开发
降噪与回声消除	专用DSP核、多通道ADC、硬件AEC模块	算法参数配置、调用硬件加速接口
特征提取	FPU、硬件FFT加速器	MFCC算法实现、NEON优化
语音活动检测	硬件VAD模块	阈值配置、深度学习模型部署
语音识别解码	NPU/GPU（外接）、大容量内存	引擎部署、模型量化、WFST解码
后处理	显示屏/扬声器驱动	标点恢复、语义理解、TTS合成

三、典型应用场景与优化

1. 远场语音交互（如智能音箱）
   • 硬件优化：采用8麦克风环形阵列+波束成形，提升5m外语音拾取精度。
   • 软件优化：结合深度学习VAD和回声消除算法，适应嘈杂环境。
2. 低功耗设备（如语音遥控器）
   • 硬件优化：使用硬件VAD模块实现按键级功耗，待机电流<1mA。
   • 软件优化：精简声学模型（如TDNN），减少推理计算量。
3. 实时性要求高场景（如车载语音）
   • 硬件优化：外接AI加速卡（如RKNN工具链支持），将解码延迟控制在200ms内。
   • 软件优化：采用流式识别，边接收音频边输出结果。

四、开发建议

1. 硬件选型：
   • 根据场景选择麦克风数量（如近场用2麦克风，远场用6-8麦克风）。
   • 评估是否需要外接NPU（如RK3308无NPU，复杂模型需依赖CPU或云端）。
2. 软件优化：
   • 使用硬件加速接口（如RK3308的DSP指令集）。
   • 量化模型以减少内存占用（如从FP32转为INT8）。
3. 测试验证：
   • 在实际噪声环境下测试识别率（如办公室背景音、街道噪音）。
   • 使用标准语料库（如AISHELL-1）评估基准性能。