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基于FPGA的说话人识别系统设计与实现的中期报告
一、项目概述
本项目旨在设计并实现一种基于FPGA的说话人识别系统，该系统能够自动识别语音输入中的说话人身份。首先，该系统将对输入语音信号进行时频分析，通过一系列的特征提取算法，抽取出相关的语音特征，再通过模式识别算法进行分类判断，最终得出输入语音对应的说话人身份。
二、技术路线
本项目的技术路线主要分为以下几个步骤：
1.语音信号的采集与预处理
使用FPGA内置的ADC模块，对实时输入的语音信号进行采集，并通过预处理算法去除噪声等干扰因素。
2.时频分析与特征提取
通过短时傅里叶变换(STFT)，将语音信号转换为频域信号，再通过一系列的特征提取算法，提取出语音信号的相关特征，如MFCC、LPCC等。
3.模式识别与分类判断
使用机器学习算法，对经过特征提取后的语音信号进行分类判断，得出语音对应的说话人身份。
4.系统实现与优化
将设计好的算法移植到FPGA平台上进行实现，并进行性能优化，如优化算法实现、加速运行速度等。
三、进展情况
本项目目前已完成语音信号的采集与预处理模块的设计与实现，可实现对实时输入的语音信号进行采集，并去除噪声等干扰因素。同时也已完成了短时傅里叶变换(STFT)模块的设计与实现，可对语音信号进行时频分析。接下来将开展特征提取和模式识别模块的设计与实现工作。
四、难点与解决方案
在本项目的实现过程中，存在一些难点，如语音信号的频域特征提取算法的实现、机器学习算法在FPGA上的实现等。针对这些难点，本项目将采取以下解决方案：
1.优化算法实现
通过对算法的优化，提高其在FPGA上的运行效率和性能。
2.硬件加速
通过增加硬件实现的加速功能，提高整个系统的处理速度和效率。
3.并行处理
将算法进行并行处理，在多个处理器上同时运行，提高系统的处理能力。
五、项目计划
本项目的计划安排如下：
1.第一周：完成语音信号的采集与预处理模块的设计与实现
2.第二周：完成短时傅里叶变换(STFT)模块的设计与实现
3.第三周：完成语音信号的特征提取模块的设计与实现
4.第四周：完成模式识别和分类判断模块的设计与实现
5.第五周：进行系统实现和性能优化工作
六、参考文献
1.林智仁.说话人识别[M].清华大学出版社,2004.
2.邢立达,马愚生,于峻峰.结合LPCC和MFCC的说话人识别[J].电子测量技术,2009,32(7):188-191.
3.赵聪.基于FPGA的图像处理系统设计与实现[D].中国地质大学(北京),2013.
4.董抒.基于FPGA的信号处理系统设计与实现[D].电子科技大学,2015.
5.张志宏.基于FPGA的模糊系统设计与实现[D].大连理工大学,2017.