Vhdl для систем распознавания голоса на основе Fpga

Введение в VHDL и FPGA технологии для речевых интерфейсов

Технология распознавания голоса перешла из экспериментальных лабораторий в повседневные устройства, такие как смартфоны, интеллектуальные колонки, автомобильные информационно-развлекательные системы и концентраторы домашней автоматизации. В то время как программное распознавание голоса, работающее на процессорах общего назначения, распространено, спрос на обработку с низкой задержкой, малой мощностью и в режиме реального времени подтолкнул разработчиков к изучению аппаратного ускорения. Полевые программируемые воротные массивы (FPGA) предлагают гибкую, реконфигурируемую платформу для реализации конвейеров распознавания речи, а VHDL (VHSIC Hardware Description Language) является основным языком, используемым для программирования этих устройств на уровне регистрации-передачи.

VHDL позволяет дизайнерам описывать как структурные, так и поведенческие аспекты цифровых схем, от простых логических затворов до сложных машин с конечным состоянием и ядер обработки сигналов. FPGA, построенные из массива настраиваемых логических блоков и программируемых соединений, могут быть перезаписаны практически на лету. Комбинирование VHDL с FPGA позволяет инженерам прототипировать системы распознавания голоса, которые работают с детерминированным временем и массивным параллелизмом, что делает их подходящими для периферийных устройств, где ограничены ресурсы питания и обработки.

Понимание роли FPGA в распознавании голоса

Традиционные системы распознавания голоса полагаются на цифровые сигнальные процессоры (DSP) или специализированные интегральные схемы (ASIC). Хотя ASIC предлагают отличную производительность для фиксированной функции, им не хватает гибкости. DSP, с другой стороны, являются программируемыми, но последовательными по своей природе, ограничивая пропускную способность для многоканального аудио в реальном времени. FPGA преодолевают этот разрыв: они обеспечивают производительность аппаратного уровня без повторяющихся инженерных затрат ASIC и с большей параллелизмом, чем DSP.

FPGA особенно хорошо подходят для этапов обработки фронтенда системы распознавания голоса, которые включают аналого-цифровое преобразование, фильтрацию, блокировку кадров и извлечение признаков. Эти этапы выигрывают от параллельных путей передачи данных и глубокой трубопроводизации, которые являются естественными для ткани FPGA. Бэкэнд-стадии, такие как сопоставление шаблонов с акустическими моделями, также могут быть реализованы как конечные машины состояния или аппаратно-ускоренные ядра нейронной сети, написанные в VHDL.

Преимущество латентности и пропускной способности

Одной из наиболее веских причин использования FPGA для распознавания голоса является задержка. В программной системе образцы аудио должны быть буферизованы, переданы в память и обработаны процессором. Каждый шаг вводит переменные задержки. На FPGA поток аудиоданных может течь непосредственно через VHDL-спроектированный конвейер с детерминированной задержкой тактового цикла. Для приложений реального времени, таких как голосовые слова пробуждения или живая транскрипция, этот детерминизм имеет решающее значение.

Строительство трубопровода распознавания голоса с помощью VHDL

Полная система распознавания голоса, реализованная в VHDL, может быть разбита на несколько отдельных этапов. Каждый этап разработан как собственный объект VHDL с четко определенными интерфейсами, позволяющими модульное тестирование и повторное использование.

Аудиоприобретение и предварительный процесс

Ввод в любую систему распознавания голоса представляет собой аудиосигнал, захваченный микрофоном. В конструкции на основе VHDL первый этап предполагает взаимодействие с аналого-цифровым преобразователем (ADC) с использованием стандартного протокола, такого как I2S или SPI. Сущность VHDL обрабатывает тайминг часов данных, выбор слов и последовательных линий данных, преобразуя последовательный битовый поток в параллельные 16- или 24-битные образцы. Простой цифровой фильтр высокого пропуска, часто реализуемый в качестве фильтра бесконечного импульсного отклика первого порядка (IIR), удаляет низкочастотный шум и смещение постоянного тока до того, как сигнал входит в основную цепочку обработки.

Frame блокировка и окно

Речевые сигналы нестационарны в течение длительных периодов времени, поэтому входящий аудиофайл делится на короткие кадры, обычно длиной 20–30 миллисекунд. Примыкающие кадры обычно перекрываются на 50%, чтобы избежать потери информации на границах кадра. В VHDL это достигается с помощью буфера регистра сдвига, который содержит последние N-образцы. Буфер перезаписывает самые старые образцы с новыми на каждом этапе, позволяя модулю извлечения признаков считывать полный кадр без остановки потока данных. Функция оконного считывания, такая как окно Хэмминга или Ханнинга, применяется в пределах одного и того же конвейера с использованием таблицы поиска предварительно вычисленных коэффициентов, хранящихся в блоковой ОЗУ.

Быстрое преобразование Фурье (FFT) в VHDL

Быстрое преобразование Фурье является основой анализа частотной области для речи. Внедрение FFT в VHDL требует тщательного управления факторами вертушки, арифметикой бабочек и упорядочиванием данных. Хотя можно написать полностью пользовательский FFT с нуля, многие дизайнеры используют параметризируемые ядра VHDL, которые могут быть синтезированы для разных размеров преобразования и ширины данных. 512-точечный или 1024-точечный FFT является общим для распознавания голоса, обеспечивая достаточное разрешение частоты для диапазона человеческого голоса.

Алгоритм radix-2 decimation-in-time (DIT) популярен для реализаций VHDL из-за его регулярной структуры. Каждая стадия бабочки выполняет одно сложное умножение и два сложных добавления. Путем пиплайнинга стадий бабочки и использования двухпортовой блоковой ОЗУ для хранения данных, конструкция VHDL может вычислять FFT в реальном времени для частот выборки до 16 кГц или выше. По крайней мере, одна внешняя ссылка для реализации FFT в VHDL может быть найдена в примечаниях приложений от Xilinx, таких как XAPP1166, которая детализирует потоковую архитектуру FFT, подходящую для обработки аудио.

Мел-частотные цепстральные коэффициенты (MFCC)

МФЦК являются наиболее широко используемыми функциями в современных системах распознавания голоса. После того, как ФФТ преобразует каждый кадр в частотную область, спектр мощности отображается на шкале mel с помощью банка треугольных фильтров. Шкала mel аппроксимирует нелинейное восприятие частоты человеческого уха, с большим разрешением на более низких частотах. В VHDL банк фильтров реализован в виде набора многократно накапливаемых блоков, которые взвешивают узлы величины FFT согласно предварительно вычисленным коэффициентам фильтра. Выходы банка фильтров затем подвергаются логарифмическому сжатию, за которым следует дискретное косинусное преобразование (ДКТ).

DCT уменьшает размерность вектора признаков при сохранении наиболее дискриминационной информации. В трубопроводе VHDL DCT часто вычисляется с помощью серии многократно аккумулируемых шагов с таблицами поиска коэффициентов. Полученные векторы MFCC, как правило, от 12 до 20 коэффициентов на кадр, передаются на стадию сопоставления шаблонов. Вся цепочка извлечения MFCC может быть реализована как единая VHDL-сущность с потоковыми входами и выходами, что облегчает интеграцию в более крупные системы.

Матчирование шаблонов и логика распознавания

После извлечения векторов признаков система должна решить, какому слову или фонеме они соответствуют.В системах на основе FPGA обычно используются два основных подхода: скрытые модели Маркова (HMM) и нейронные сети.

Скрытые модели Маркова в аппаратном обеспечении

HMM были доминирующей статистической моделью распознавания речи в течение десятилетий. HMM представляет речевые единицы (фонемы или слова) в виде ряда состояний, каждое из которых имеет связанное распределение вероятностей по пространству признаков. Алгоритм Витерби используется для поиска наиболее вероятной последовательности состояний, заданных последовательностью наблюдаемых векторов признаков. Реализация алгоритма Витерби в VHDL включает в себя вычисление переходных и эмиссионных вероятностей параллельно для всех состояний, а затем выполнение операций выбора сравнения для поиска лучшего пути. В то время как HMM являются вычислительно интенсивными, по своей сути параллельная структура карт Витерби треллис хорошо на логику FPGA.

Ускорители нейронных сетей

Более поздние системы распознавания голоса используют глубокие нейронные сети (DNN), такие как сверточные нейронные сети (CNN) или рекуррентные нейронные сети (RNN) с ячейками с длинной кратковременной памятью (LSTM). FPGA все чаще используются в качестве ускорителей нейронных сетей, поскольку они могут быть сконфигурированы для соответствия точному потоку данных данной топологии сети. В VHDL слой нейронной сети реализован в виде систолического массива многоаккумулированных блоков, которые вычисляют взвешенную сумму входов для каждого нейрона. Функции активации, такие как ReLU или сигмоид, аппроксимируются с использованием таблиц поиска или пошаговой линейной интерполяции. Для RNN пути обратной связи требуют тщательной обработки состояния на временных этапах, но VHDL может моделировать их с использованием зарегистрированных циклов обратной связи.

Хорошо документированная ссылка на вывод нейронной сети на FPGAs - это Xilinx Vitis AI framework, которая предоставляет предварительно оптимизированные IP-ядра для общих сетевых архитектур.В то время как Vitis AI использует C/C++ и OpenCL для более высокого уровня проектирования, базовое оборудование по-прежнему реализуется в RTL, часто генерируемом автоматически из шаблонов VHDL или Verilog.

Проектный поток и соображения по реализации

Создание системы распознавания голоса в VHDL предполагает не только написание кода RTL. Поток проектирования включает в себя моделирование, синтез, анализ места и маршрута, анализ времени и тестирование оборудования. Каждый этап вводит ограничения, которые влияют на конечную производительность системы.

Моделирование и проверка

Моделирование VHDL необходимо для проверки того, что каждый модуль ведет себя правильно, прежде чем совершить переход на аппаратное обеспечение. Testbenches подает образцы аудиоданных, часто хранящихся в массиве памяти или считываемых из файла, в тестируемый дизайн. Векторы выходных функций или решения о распознавании сравниваются с золотыми ссылками, вычисленными на языке высокого уровня, таком как MATLAB или Python. Этот подход улавливает логические ошибки, несоответствия трубопроводов и условия переполнения в начале цикла проектирования.

Синтез и использование ресурсов

При синтезе VHDL-кода для FPGA инструменты проектирования отображают описание RTL на физические ресурсы целевого устройства: таблицы поиска (LUT), флип-флопы, блок-RAM и DSP-срезы. Газораспознавательные конвейеры требовательны во всех этих категориях. FFT требует многоблоковых RAM для хранения коэффициентов, банк фильтров MFCC потребляет DSP-срезы для операций с множественным накоплением, а логика сопоставления шаблонов может использовать тысячи LUT. Дизайнеры должны сбалансировать использование ресурсов с емкостью целевого устройства. Для недорогих FPGA, таких как серия Intel Cyclone или Xilinx Artix-7, может потребоваться тщательная оптимизация для соответствия всей системе.

Пипелин и временное закрытие

Для достижения высоких тактовых частот и детерминированной пропускной способности между вычислительными этапами должны быть вставлены регистры трубопроводов. В VHDL это делается вручную путем регистрации выходов каждого комбинационного блока. Например, хорошо пипелированная цепочка извлечения MFCC может иметь задержку в несколько сотен тактовых циклов, но как только трубопровод заполнен, один вектор признаков создается на интервал кадра без дальнейших задержек. Достижение закрытия времени при выполнении конструкции на частоте 100 МГц или выше требует тщательного планирования пола и может включать в себя установление тактовых ограничений для различных тактовых областей, таких как часы аудио-забора и системные часы.

Реальные приложения и тематические исследования

Распознавание голоса на основе FPGA с использованием VHDL нашло свое применение в нескольких коммерческих и промышленных приложениях, где низкая задержка и энергоэффективность имеют первостепенное значение.

Обнаружение слов в умных динамиках

Многие умные колонки реализуют детектор бодрствующего слова с небольшими отпечатками прямо на FPGA, чтобы избежать ненужного пробуждения основного процессора. FPGA запускает легкую нейронную сеть или HMM, которая слушает определенное ключевое слово (например, «Hey Siri» или «Alexa»). Только когда обнаруженное слово бодрствования является основным процессором приложения, работающим на. Этот подход минимизирует потребление энергии в режиме ожидания, что имеет решающее значение для устройств с батарейным питанием. Конструкция VHDL для детектора бодрствующего слова занимает только часть ткани FPGA, оставляя место для других функций.

Автоматические голосовые команды

Автомобильные среды шумны и требуют надежного распознавания голоса, которое работает в режиме реального времени. FPGA используются в высококлассных транспортных средствах для обработки микрофонных массивов для формирования луча и шумоподавления до распознавания. Модули VHDL обрабатывают алгоритм формирования луча задержки и суммы, который выравнивает сигналы от нескольких микрофонов и суммирует их для усиления голоса динамика при ослаблении фонового шума. Полученная форма волны подается в конвейер распознавания, аналогичный описанному выше, работающий полностью на FPGA для соответствия стандартам безопасности и надежности автомобилей.

Промышленный голосовой контроль

На заводах и складах голосовое управление позволяет работать без помощи рук машин и систем управления запасами. Промышленные среды могут быть пыльными, влажными или подвергаться электромагнитным помехам, что делает традиционные вычислительные платформы ненадежными. FPGA, которые по своей сути надежны и могут быть затвердевшими от излучения, хорошо подходят для этих настроек. Системы распознавания голоса на основе VHDL, развернутые в таких средах, обычно включают коды коррекции ошибок и таймеры сторожевых собак для обеспечения непрерывной работы.

Проблемы и практические решения

Хотя преимущества комбинации VHDL и FPGA значительны, необходимо решить несколько проблем для создания готовой к производству системы распознавания голоса.

Алгоритм сложности в аппаратном обеспечении

Внедрение алгоритмов, таких как декодер Viterbi или обратное распространение для нейронных сетей в VHDL, сложнее, чем написание эквивалентного программного обеспечения. Разработчик должен явно управлять каждым путем передачи данных, управляющим сигналом и машиной состояния. Один из подходов к смягчению этой сложности заключается в использовании инструментов синтеза высокого уровня (HLS), которые генерируют VHDL из описаний C++. В то время как HLS жертвует некоторым контролем над низкоуровневой архитектурой, это резко сокращает время разработки. Однако для наиболее критически важных для производительности блоков VHDL с ручным кодированием остается превосходным.

Ограничения памяти

FPGA имеют ограниченную встроенную память по сравнению с CPU и GPU. Хранение акустических моделей, таких как модели гауссовской смеси (GMM), используемые в системах на основе HMM, может быстро исчерпать доступную блоковую ОЗУ. Решения включают в себя сжатие моделей с использованием квантования (например, снижение точности веса с 32-битной плавающей точки до 16-битной или 8-битной фиксированной точки), хранение моделей во внешней памяти DDR или реализацию распознавания как двухступенчатой системы, где фоновые задачи выполняются на процессоре с мягким ядром, встроенном в FPGA.

Диссипация энергии и термоуправление

Высокоскоростное переключение FPGA со скоростью выше 200 МГц рассеивает значительное тепло, особенно когда активны срезы DSP. Системы распознавания голоса, предназначенные для портативных или носимых устройств, должны работать в пределах плотных тепловых бюджетов. На уровне VHDL могут применяться такие методы, как забивание часов, изоляция операнда и масштабирование напряжения, чтобы уменьшить динамическую мощность. Кроме того, выбор FPGA с вариантом с низкой мощностью, таким как серия Lattice iCE40 или Microchip PolarFire, помогает выполнять энергетические задачи, не жертвуя производительностью.

Оценка инструментов и наборов разработки

Инженеры, начинающие проект распознавания голоса в VHDL, должны выбрать плату разработки с аудиопериферией и достаточными логическими ресурсами.Популярные варианты включают в себя доску Xilinx Pynq-Z2 (Zynq FPGA с аудиокодеком), Terasic DE10-Nano (Intel Cyclone V FPGA с аудио-дочерней картой) и Digilent Basys 3 (Artix-7 FPGA с аудиоадаптером PMOD).

Для программной инструментальной цепи Xilinx Vivado или набор Intel Quartus Prime обеспечивает среды синтеза, моделирования и отладки. Оба инструмента поддерживают VHDL и включают встроенные IP-генераторы для FFT, FIR-фильтров и блоков памяти. Альтернативой с открытым исходным кодом является симулятор GHDL в сочетании с Yosys для синтеза, хотя этот рабочий процесс менее зрелый для сложных конструкций. Всестороннее руководство по использованию Vivado с VHDL доступно в руководстве пользователя по логическому моделированию Vivado (UG900) .

Методологии тестирования и проверки

Проверка системы распознавания голоса на FPGA требует как функционального, так и производительного тестирования. Функциональное тестирование включает в себя подачу предварительно записанных аудиофайлов по конвейеру и сравнение результатов распознавания с ожидаемыми метками. Это может быть автоматизировано с помощью скрипта Python, который отправляет аудиоданные через UART или USB на FPGA и считывает результат классификации.

Тестирование производительности измеряет пропускную способность и задержку в реальном времени. Осциллограф или логический анализатор может захватывать время от начала разговорной команды до утверждения флага распознавания. Для систем, которые должны работать со скоростью выборки 16 кГц с размером кадра 20 миллисекунд (320 образцов на кадр), трубопровод должен обрабатывать каждый кадр в течение 20 миллисекунд. Соответствие этому ограничению гарантирует, что система не отстает от входящего аудиопотока.

Дополнительным этапом проверки является тестирование системы в различных акустических условиях, включая различные уровни фонового шума, пол динамиков и акценты. Надежная конструкция VHDL будет включать такие функции, как автоматическое управление усилением (AGC) и фильтрация подавления шума на стадии предварительной обработки. AGC может быть реализована с помощью машины состояния VHDL, которая контролирует амплитуду входного сигнала и регулирует коэффициент множителя, чтобы поддерживать уровень в пределах целевого диапазона.

Будущие направления для распознавания голоса на VHDL-дисплее

Ландшафт аппаратного обеспечения распознавания голоса продолжает развиваться. Несколько тенденций указывают на еще большее использование VHDL и FPGA в этой области.

Конечные нейронные сети на FPGA

По мере того, как нейронные сети становятся все больше и более способными, происходит толчок к отображению целых сквозных систем распознавания речи, от необработанного аудио до текста, на один FPGA. Эти системы заменяют традиционный MFCC + HMM-проводник глубокой сетью, которая изучает функции непосредственно из формы волны. Внедрение таких сетей в VHDL требует чрезвычайно эффективного использования срезов DSP и памяти. Новые архитектуры, такие как систолические массивы и глубоко трубопроводные двигатели свертки, разрабатываются специально для этой цели.

Многомикрофонная и пространственная аудио обработка

Будущие системы распознавания голоса будут использовать массивы микрофонов для выполнения пространственной фильтрации, локализации источника звука и адаптивного формирования луча. VHDL хорошо подходит для этих задач, поскольку они включают в себя несколько параллельных потоков данных от микрофонов. Один FPGA может обрабатывать все каналы одновременно, применяя временные задержки и весовые коэффициенты для повышения сигнала с определенного направления. Эта возможность уже используется в интеллектуальных динамиках и системах конференц-зала и станет стандартной в автомобильных и домашних приложениях.

Интеграция TinyML и TinyML

Движение TinyML подталкивает машинное обучение к выводам микроконтроллеров сверхнизкой мощности и FPGA. Реализации VHDL крошечных нейронных сетей, оптимизированных для размещения менее 1000 LUT и нескольких килобайт памяти, позволяют распознавать голос на устройствах с батарейным питанием, которые должны работать в течение нескольких месяцев. Сочетание низкоуровневого управления VHDL и способности FPGA отключать неиспользуемые логические блоки делает этот подход привлекательным для Интернета вещей (IoT).

Заключение

VHDL остается одним из наиболее надежных и широко используемых языков для реализации сложных цифровых систем на FPGA, а распознавание голоса является одним из самых требовательных и полезных приложений. От низкоуровневого аудиоинтерфейса до логики соответствия шаблонам высокого уровня, каждый этап конвейера распознавания речи может быть выражен в VHDL и синтезирован на FPGA для достижения производительности, гибкости и энергоэффективности, которые программное обеспечение на процессоре общего назначения не может сравниться. В то время как усилия по проектированию нетривиальны и требуют тщательного внимания к использованию ресурсов, трубопроводизации и закрытию времени, результаты - это системы, которые работают с детерминированной задержкой и готовы к реальному развертыванию в бытовой электронике, автомобильных средах и промышленных настройках.

Для инженеров, желающих исследовать этот домен дальше, начиная с простого детектора ключевых слов на основе MFCC и постепенно добавляя более сложные уровни сопоставления шаблонов или нейронных сетей, это проверенный путь. Доступность доступных плат разработки FPGA, библиотек VHDL с открытым исходным кодом для обработки сигналов и всеобъемлющей документации от поставщиков FPGA делает это доступным полем как для опытных дизайнеров оборудования, так и для новых в цифровом дизайне. По мере того, как голосовые интерфейсы становятся повсеместными, роль FPGA и VHDL в их включении будет только расти.