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基于HMM的語音識別技術(shù)在嵌入式系統(tǒng)中的應(yīng)用
摘要：介紹語音識別技術(shù)在嵌入式系統(tǒng)中的應(yīng)用狀況與發(fā)展，以及在嵌入式系統(tǒng)中使用HMM語音識別算法的優(yōu)點，并對基于HMM語音識別技術(shù)的系統(tǒng)進(jìn)行介紹。關(guān)鍵詞：SoC芯片 HMM 語音識別 嵌入式系統(tǒng)
語音識別ASR（Automatic Speech Recognition）系統(tǒng)的實用化研究是近十年語音識別研究的一個主要方向。近年來，消費類電子產(chǎn)品對低成本、高穩(wěn)健性的語音識別片上系統(tǒng)的需求快速增加，語音識別系統(tǒng)大量地從實驗室的PC平臺轉(zhuǎn)移到嵌入式設(shè)備中。
語音識別技術(shù)目前在嵌入式系統(tǒng)中的應(yīng)用主要為語音命令控制，它使得原本需要手工操作的工作用語音就可以方便地完成。語音命令控制可廣泛用于家電語音遙控、玩具、智能儀器及移動電話等便攜設(shè)備中。使用語音作為人機(jī)交互的途徑對于使用者來說是最自然的一種方式，同時設(shè)備的小型化也要求省略鍵盤以節(jié)省體積。
嵌入式設(shè)備通常針對特定應(yīng)用而設(shè)計，只需要對幾十個詞的命令進(jìn)行識別，屬于小詞匯量語音識別系統(tǒng)。因此在語音識別技術(shù)的要求不在于大詞匯量和連續(xù)語音識別，而在于識別的準(zhǔn)確性與穩(wěn)健性。
對于嵌入式系統(tǒng)而言，還有許多其它因素需要考慮。首先是成本，由于成本的限制，一般使用定點DSP，有時甚至只能考慮使用MPU，這意味著算法的復(fù)雜度受到限制；其次，嵌入式系統(tǒng)對體積有嚴(yán)格的限制，這就需要一個高度集成的硬件平臺，因此，SoC（System on Chip）開始在語音識別領(lǐng)域嶄露頭角。SoC結(jié)構(gòu)的嵌入式系統(tǒng)大大減少了芯片數(shù)量，能夠提供高集成度和相對低成本的解決方案，同時也使得系統(tǒng)的可靠性大為提高。
語音識別片上系統(tǒng)是系統(tǒng)級的集成芯片。它不只是把功能復(fù)雜的若干個數(shù)字邏輯電路放入同一個芯片，做成一個完整的單片數(shù)字系統(tǒng)，而且在芯片中還應(yīng)包括其它類型的電子功能器件，如模擬器件（如ADC/DAC）和存儲器。
筆者使用SoC芯片實現(xiàn)了一個穩(wěn)定、可靠、高性能的嵌入式語音識別系統(tǒng)。包括一套全定點的DHMM和CHMM嵌入式語音識別算法和硬件系統(tǒng)。
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1 硬件平臺
本識別系統(tǒng)是在與Infineon公司合作開發(fā)的芯片UniSpeech上實現(xiàn)的。UniSpeech芯片是為語音信號處理開發(fā)的專用芯片，采用0.18μm工藝生產(chǎn)。它將雙核（DSP+MCU）、存儲器、模擬處理單元（ADC與DAC）集成在一個芯片中，構(gòu)成了一種語音處理SoC芯片。這種芯片的設(shè)計思想主要是為語音識別和語音壓縮編碼領(lǐng)域提供一個低成本、高可靠性的硬件平臺。
該芯片為語音識別算法提供了相應(yīng)的存儲量和運算能力。包括一個內(nèi)存控制單元MMU（Memory Management Unit）和104KB的片上RAM。其DSP核為16位定點DSP，運算速度可達(dá)到約100MIPS.MCU核是8位增強型8051，每兩個時鐘周期為一個指令周期，其時鐘頻率可達(dá)到50MHz。
UniSpeech芯片集成了2路8kHz采樣12bit精度的ADC和2路8kHz采樣11bit的DAC，采樣后的數(shù)據(jù)在芯片內(nèi)部均按16bit格式保存和處理。對于語音識別領(lǐng)域，這樣精度的ADC/DAC已經(jīng)可以滿足應(yīng)用。ADC/DAC既可以由MCU核控制，也可以由DSP核控制。
2 嵌入式語音識別系統(tǒng)比較
以下就目前基于整詞模型的語音識別的主要技術(shù)作一比較。
（1）基于DTW（Dynamic Time Warping）和模擬匹配技術(shù)的語音識別系統(tǒng)。目前，許多移動電話可以提供簡單的語音識別功能，幾乎都是甚至DTM和模板匹配技術(shù)。
DTW和模板匹配技術(shù)直接利用提取的語音特征作為模板，能較好地實現(xiàn)孤立詞識別。由于DTW模版匹配的運算量不大，并且限于小詞表，一般的應(yīng)用領(lǐng)域孤立數(shù)碼、簡單命令集、地名或人名集的語音識別。為減少運算量大多數(shù)使用的特征是LPCC（Linear Predictive Cepstrum Coefficient）運算。
DTW和模板匹配技術(shù)的缺點是只對特定人語音識別有較好的識別性能，并且在使用前需要對所有詞條進(jìn)行訓(xùn)練。這一應(yīng)用從20世紀(jì)90年代就進(jìn)入成熟期。目前的努力方向是進(jìn)一步降低成本、提高穩(wěn)健性（采用雙模板）和抗噪性能。
（2）基于隱含馬爾科夫模型HMM（Hidden Markov Model）的識別算法。這是Rabiner等人在20世紀(jì)80年代引入語音識別領(lǐng)域的一種語音識別算法。該算法通過對大量語音數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，建立識別條的統(tǒng)計模型，然后從待識別語音中提取特征，與這些模型匹配，通過比較匹配分?jǐn)?shù)以獲得識別結(jié)果。通過大量的語音，就能夠獲得一個穩(wěn)健的統(tǒng)計模型，能夠適應(yīng)實際語音中的各種突發(fā)情況。因此，HMM算法具有良好的識別性能和抗噪性能。
基于HMM技術(shù)的識別系統(tǒng)可用于非特定人，不需要用戶事先訓(xùn)練。它的缺點在于統(tǒng)計模型的建立需要依賴一個較大的語音庫。這在實際工作中占有很大的工作量。且模型所需要的存儲量和匹配計算（包括特征矢量的輸出概率計算）的運算量相對較大，通常需要具有一定容量SRAM的DSP才能完成。
在嵌入式語音識別系統(tǒng)中，由于成本和算法復(fù)雜度的限制，HMM算法特別CHMM（Continuous density HMM）算法尚未得到廣泛的應(yīng)用。
（3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN（Artificial Neural Network）。ANN在語音識別領(lǐng)域的應(yīng)用是在20世紀(jì)80年代中后期發(fā)展起來的。其思想是用大量簡單的處理單元并行連接構(gòu)成一種信息處理系統(tǒng)。這種系統(tǒng)可以進(jìn)行自我更新，且有高度的并行處理及容錯能力，因而在認(rèn)知任務(wù)中非常吸引人。但是ANN相對于模式匹配而言，在反映語音的動態(tài)特性上存在重大缺陷。單獨使用ANN的系統(tǒng)識別性能不高，所以目前ANN通常在多階段識別中與HMM算法配合使用。
3 基于HMM的語音識別系統(tǒng)
下面詳細(xì)介紹基于HMM的語音識別系統(tǒng)。首先在UniSpeech芯片上實現(xiàn)了基于DHMM的識別系統(tǒng)，然后又在同一平臺上實現(xiàn)了基于CHMM的識別系統(tǒng)。
3.1 前端處理
語音的前端處理主要包括對語音的采樣、A/D變換、分幀、特片提取和端點檢測。
模擬語音信號的數(shù)字化由A/D變換器實現(xiàn)。ADC集成在片內(nèi)，它的采樣頻率固定為8kHz。
特征提取基于語音幀，即將語音信號分為有重疊的若干幀，對每一幀提取一次語音特片。由于語音特征的短時平穩(wěn)性，幀長一般選取20ms左右。在分幀時，前一幀和后一幀的一部分是重疊的，用來體現(xiàn)相鄰兩幀數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，通常幀移為幀長的1/2。對于本片上系統(tǒng)，為了方便做FFT，采用的幀長為256點（32ms），幀移為128點（16ms）。
特征的選擇需要綜合考慮存儲量的限制和識別性能的要求。在DHMM系統(tǒng)中，使用24維特征矢量，包括12維MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）和12維一階差分MFCC；在CHMM系統(tǒng)中，在DHMM系統(tǒng)的基礎(chǔ)上增加了歸一化能量、一階差分能量和二階差分能量3維特征，構(gòu)成27維特征矢量。對MFCC和能量分別使用了倒譜均值減CMS（Cepstrum Mean Subtraction）和能量歸一化ENM（Energy Normalization）的處理方法提高特征的穩(wěn)健性。
3.2 聲學(xué)模型
在HMM模型中，首先定義了一系列有限的狀態(tài)S1…SN，系統(tǒng)在每一個離散時刻n只能處在這些狀態(tài)當(dāng)中的某一個Xn。在時間起點n=0時刻，系統(tǒng)依初始概率矢量π處在某一個狀態(tài)中，即：
πi=P{X0=Si},i=1..N
以后的每一個時刻n，系統(tǒng)所處的狀態(tài)Xn僅與前一時刻系統(tǒng)的狀態(tài)有關(guān)，并且依轉(zhuǎn)移概率矩陣A跳轉(zhuǎn)，即：
系統(tǒng)在任何時刻n所處的狀態(tài)Xn隱藏在系統(tǒng)內(nèi)部，并不為外界所見，外界只能得到系統(tǒng)在該狀態(tài)下提供的一個Rq空間隨機(jī)觀察矢量On。On的分布B稱為輸出概率矩陣，只取決于Xn所處狀態(tài)：
Pxn=Si{On}=P{On|Si}
因為該系統(tǒng)的狀態(tài)不為外界所見，因此稱之為“穩(wěn)含馬爾科夫模型”，簡稱HMM。
在識別中使用的隨機(jī)觀察矢量就是從信號中提取的特征矢量。按照隨機(jī)矢量Qn的概率分布形時，其概率密度函數(shù)一般使用混合高斯分布擬合。
其中，M為使用的混合高斯分布的階數(shù)，Cm為各階高期分布的加權(quán)系數(shù)。此時的HMM模型為連續(xù)HMM模型（Continuous density HMM），簡稱CHMM模型。在本識別系統(tǒng)中，采用整詞模型，每個詞條7個狀態(tài)同，包括首尾各一個靜音狀態(tài)；每個狀態(tài)使用7階混合高斯分布擬合。CHMM識別流程如圖1所示。
由于CHMM模型的復(fù)雜性，也可以假定On的分布是離散的。通常采用分裂式K-Mean算法得到碼本，然后對提取的特征矢量根據(jù)碼本做一次矢量量化VQ（Vector Quantization）。這樣特征矢量的概率分布上就簡化為一個離散的概率分布矩陣，此時的HMM模型稱為離散HMM模型（Discrete density HMM），簡稱DHMM模型。本DHMM識別系統(tǒng)使用的碼本大小為128。DHMM識別流程如圖2所示。
DHMM雖然增加了矢量量化這一步驟，但是由于簡化了模型的復(fù)雜度，從而減少了占用計算量最大的匹配計算。當(dāng)然，這是以犧牲一定的識別性能為代價。
筆者先后自己的硬件平臺上完成了基于DHMM和CHMM的識別系統(tǒng)。通過比較發(fā)現(xiàn)，對于嵌入式平臺而言，實現(xiàn)CHMM識別系統(tǒng)的關(guān)鍵在于芯片有足夠運算太多的增加。因為詞條模型存儲在ROM中，在匹配計算時是按條讀取的。
3.3 識別性能
筆者使用自己的識別算法分別對11詞的漢語數(shù)碼和一個59詞的命令詞集作了實際識別測試，識別率非常令人滿意，如表1所示。
表1 漢語數(shù)碼識別率
對于59詞命令詞集的識別，還增加了靜音模型。由于基線的識別率已經(jīng)很高，所以靜音模型的加入對于識別率的進(jìn)一步提高作用不大，如表2所示。但靜音模型的加入可以降低對端點判斷的依賴。這在實際使用中對系統(tǒng)的穩(wěn)健性有很大的提高。
表2 59詞命令詞集識別率
可以看到，在硬件能夠支持的情況下，CHMM的識別率比DHMM有很大的提高，同時識別速度也完全可以滿足使用要求。
目前嵌入式語音識別領(lǐng)域使用HMM模型的還比較少，使用通常限于DHMM。由于集成電路制造技術(shù)的發(fā)展，目前主流DSP都可以提供100MIPS以上的運算速度，完全可以滿足CHMM對計算能力的要求。
筆者在使用SoC芯片的硬件平臺上實現(xiàn)了DHMM和CHMM算法。其中定點CHMM語音識別算法在16位定點DSP硬件平臺上達(dá)到很高的識別率，同時系統(tǒng)資源消耗也比較合理，安全可以替代DHMM算法。非常適合50詞以內(nèi)的命令詞識別。以上算法已經(jīng)在芯片上實現(xiàn)，該方案在家電語音遙控、玩具、PDA、智能儀器以及移動電話等領(lǐng)域內(nèi)有非常好的應(yīng)用前景。
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