汽车电子产品中的语音处理主要涉及到语音的数字化处理、语音编解码、语音压缩和语音识别。国外比较热门的汽车电子产品之一就是语音识别系统，语音识别系统具有潜在的应用前景，包括声控电话、语音操作导航、声控选择广播频道、防盗语音鉴别等。例如，一种基于隐式马可夫模型（HMM）的与讲话人无关、 100条指令识别的应用，由文献可知，那幺声学HMM模型的大小将为。进行包括输入语音采样的细分/开窗、MFCC提取、概率计算和Viterbi搜寻等适时处理，对DSP的运算量要求一般为10000万次乘加（MAC）运算。对于连续语音信号的识别，则要求更好的数字信号处理速度和更大的存储空间。 由于语音识别系统要对声音进行实时处理和采样，需要大量的运算，如果以它们20%的计算资源分配用于1000万次MAC语音识别应用，那么需要处理器能够具有5000万次MAC的能力。因此，必须采用DSP和FPGA才能完成其任务。DSP和FPGA的处理速度对语音信号处理应用系统的复杂性和性能起着决定性作用，高速DSP和FPGA的实现可实现声道自适应和声域自适应等现代语音处理和识别技术。从理论上讲，DSP和FPGA处理速度越快，汽车语音处理和识别产品的应用性能就越好。
随着应用日益多样化， DSP和FPGA演变成不再是一块独立的芯片，而变成了构件内核。这使得设计师能选择合适的内核和专用逻辑“胶结”在一起形成专用DSP和FPGA方案，以满足信号处理的需要。目前，还出现把DSP核和ASIC微控制器集成在一起的芯片。汽车电子系统使用通用DSP和FPGA来实现语音合成，纠错编码。而语音合成、语音压缩与编码是DSP最早和最广泛的应用，矢量编码器用于将语音信号压缩到有限带宽的信道中。 |
楼主
标题置顶
标题高亮
