由于系统要实时对语音进行处理和取样,因此语音识别系统需要具有巨大的计算能力。下面的数字和计算假设采用的是围绕终端的设计方法。如果将DSP计算资源的20%分配给一个10MMAC的语音识别系统使用,那么就需要一个具有50MMAC的DSP才能满足这一功能需要,并可提供足够的空间执行3G手机所需的其它DSP任务,如处理软猫。如果采用较慢的DSP,如25MMAC的DSP,那么词汇表中的命令数量就要减半,或减少HMM参数,这样会降低整个系统性能。
DSP的速度决定了语音识别系统的复杂性和性能。举例来说,如果一个基本的跟讲者无关的连续语音识别系统需要100MMAC,DSP计算资源的50%用于满足3G手机的其它DSP任务的需求,那么DSP的处理速度就需要达到200MMAC。
成本、性能和效率的折衷
DSP的速度越快,就越便于利用现代的HMM技术,如信道匹配和声域匹配技术,因此,理论上讲,DSP速度越快,ASR系统的性能就越好。然而,并行处理方法在提高ASR系统吞吐量中也扮演着重要角色。例如,一个具有4 ALU(算术逻辑单元)的200MHz DSP比只有1 ALU但运行于400MHz的DSP具有更高的吞吐量。根据具体应用的不同,2到3个单ALU DSP提供的性能与一个具有4 ALU的DSP相仿。相对一个具有4 ALU的DSP处理器方案来说,多个单ALU的DSP会提高手机的成本,因此对于适销对路产品要充分权衡成本与性能之间的折衷。
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