語音識別的信號處理流程涉及從原始聲波到可識別文本的轉換，其軟硬件分工明確，協同完成降噪、特徵提取、模型推理等任務。以下是詳細的信號處理流程及軟硬件職責劃分：

一、語音識別信號處理流程

1. 信號採集與預處理
  • 步驟：
  1. 麥克風拾音：通過麥克風陣列（如6-8通道）採集環境聲音，轉換為模擬電信號。
  2. 模數轉換（ADC）：將模擬信號轉換為數字信號（如16位PCM格式，採樣率16kHz）。
  3. 預加重：提升高頻分量，補償語音信號的高頻衰減。
  4. 分幀加窗：將連續信號分割為短時幀（如25ms/幀），每幀疊加漢明窗以減少頻譜泄漏。
  • 硬件職責：
  • 麥克風陣列：負責聲波到電信號的轉換。
  • ADC芯片（或集成在SoC中）：完成模數轉換。
  • 音頻CODEC（如RK3308內置）：提供預加重和分幀加窗的硬件加速。
  • 軟件職責：
  • 配置ADC採樣參數（如採樣率、量化位數）。
  • 調用音頻驅動接口讀取原始數據。
2. 降噪與回聲消除
  • 步驟：
  1. 噪聲抑制（NS）：通過頻譜減法或自適應濾波去除背景噪聲（如風扇聲、交通噪音）。
  2. 回聲消除（AEC）：消除揚聲器播放聲音經麥克風二次採集的回聲（如語音通話中的自聽現象）。
  3. 波束成形（Beamforming）：利用麥克風陣列空間濾波，增強目標方向語音，抑制其他方向干擾。
  • 硬件職責：
  • 專用DSP核（如RK3308的音頻處理單元）：加速AEC和波束成形計算。
  • 多通道ADC：支持同步採集多路麥克風信號，為波束成形提供空間信息。
  • 軟件職責：
  • 配置降噪算法參數（如噪聲門限、濾波器係數）。
  • 調用硬件加速接口（如通過I2S傳輸數據至DSP）。
3. 特徵提取
  • 步驟：
  1. 短時傅里葉變換（STFT）：將時域信號轉換為頻域頻譜。
  2. 梅爾頻率倒譜系數（MFCC）提取：
  • 通過梅爾濾波器組模擬人耳聽覺特性。
  • 計算對數能量並做離散餘弦變換（DCT），得到MFCC特徵（通常13-26維）。
  1. 過零率、能量等輔助特徵：用於端點檢測（VAD）。
  • 硬件職責：
  • 浮點運算單元（FPU）：加速STFT和DCT計算（部分SoC集成硬件FFT加速器）。
  • 軟件職責：
  • 實現MFCC提取算法（如使用FFTW庫或自定義彙編優化）。
  • 調用硬件加速接口（如通過NEON指令集優化）。
4. 語音活動檢測（VAD）
  • 步驟：
  1. 能量閾值法：通過短時能量和過零率判斷語音/非語音段。
  2. 深度學習VAD：使用輕量級神經網絡（如LSTM）提升複雜環境下的檢測精度。
  • 硬件職責：
  • 硬件VAD模塊（如RK3308集成）：實時監測語音活動，觸發喚醒或錄音。
  • 軟件職責：
  • 配置VAD閾值或加載預訓練模型。
  • 處理VAD事件（如啓動語音識別引擎）。
5. 語音識別解碼
  • 步驟：
  1. 聲學模型匹配：將MFCC特徵與聲學模型（如DNN、TDNN）對比，輸出音素或狀態序列。
  2. 語言模型修正：結合語言模型（如N-gram、RNN）優化識別結果，提升語法合理性。
  3. 解碼器搜索：使用維特比算法或WFST（加權有限狀態轉換器）生成最優文本序列。
  • 硬件職責：
  • NPU/GPU（如RK3308無獨立NPU，需依賴CPU或外接AI加速卡）：加速神經網絡推理。
  • 大容量內存：存儲聲學模型和語言模型參數。
  • 軟件職責：
  • 部署語音識別引擎（如Kaldi、PocketSphinx或商業SDK如科大訊飛、百度DuerOS），其輸入是音頻文件。
  • 優化模型量化（如INT8）以減少計算量。
6. 後處理與輸出
  • 步驟：
  1. 標點恢復：通過規則或模型為識別結果添加標點。
  2. 語義理解：結合NLP技術解析指令意圖（如“打開燈”映射為設備控制命令）。
  3. 結果反饋：通過TTS合成語音或顯示文本響應。
  • 硬件職責：
  • 顯示屏/揚聲器驅動：輸出文本或語音。
  • 軟件職責：
  • 實現後處理邏輯（如正則表達式匹配指令）。
  • 調用TTS引擎合成回覆語音。

二、軟硬件職責對比表

處理階段

硬件職責

軟件職責

信號採集

麥克風陣列、ADC、音頻CODEC

配置採樣參數、驅動開發

降噪與回聲消除

專用DSP核、多通道ADC、硬件AEC模塊

算法參數配置、調用硬件加速接口

特徵提取

FPU、硬件FFT加速器

MFCC算法實現、NEON優化

語音活動檢測

硬件VAD模塊

閾值配置、深度學習模型部署

語音識別解碼

NPU/GPU（外接）、大容量內存

引擎部署、模型量化、WFST解碼

後處理

顯示屏/揚聲器驅動

標點恢復、語義理解、TTS合成

三、典型應用場景與優化

  1. 遠場語音交互（如智能音箱）
  • 硬件優化：採用8麥克風環形陣列+波束成形，提升5m外語音拾取精度。
  • 軟件優化：結合深度學習VAD和回聲消除算法，適應嘈雜環境。
  1. 低功耗設備（如語音遙控器）
  • 硬件優化：使用硬件VAD模塊實現按鍵級功耗，待機電流<1mA。
  • 軟件優化：精簡聲學模型（如TDNN），減少推理計算量。
  1. 實時性要求高場景（如車載語音）
  • 硬件優化：外接AI加速卡（如RKNN工具鏈支持），將解碼延遲控制在200ms內。
  • 軟件優化：採用流式識別，邊接收音頻邊輸出結果。

四、開發建議

  1. 硬件選型：
  • 根據場景選擇麥克風數量（如近場用2麥克風，遠場用6-8麥克風）。
  • 評估是否需要外接NPU（如RK3308無NPU，複雜模型需依賴CPU或雲端）。
  1. 軟件優化：
  • 使用硬件加速接口（如RK3308的DSP指令集）。
  • 量化模型以減少內存佔用（如從FP32轉為INT8）。
  1. 測試驗證：
  • 在實際噪聲環境下測試識別率（如辦公室背景音、街道噪音）。
  • 使用標準語料庫（如AISHELL-1）評估基準性能。