基于能量检测的语音信号端点检测 FPGA 实现

基于能量检测的语音信号端点检测 FPGA 实现

介绍

语音信号端点检测（Voice Activity Detection, VAD）是语音处理中的一个重要步骤，用于确定语音信号的起始和结束点。基于能量检测的方法通过计算语音信号的能量来识别活跃语音段。FPGA 的并行处理能力使其非常适合用于实时的语音信号处理。

应用使用场景

• 语音识别系统：提高识别准确性，减少处理非语音片段。
• 通信设备：降低带宽需求，通过仅传输语音部分节省资源。
• 录音设备：自动剪辑录音文件，去除静音部分。
• 智能家居设备：在嘈杂环境中提升语音命令的响应效率。

实现基于能量检测的语音信号端点检测（VAD）在 FPGA 上的不同应用场景，可以通过调整门限值以及集成其他处理模块，使其适用于多种设备和环境。以下是针对语音识别系统、通信设备、录音设备和智能家居设备的 FPGA Verilog 代码示例。

1. 语音识别系统

应用：提高识别准确性，减少处理非语音片段

Verilog 示例代码

module vad_for_speech_recognition #(
    parameter DATA_WIDTH = 16,
    parameter FRAME_SIZE = 256,
    parameter THRESHOLD = 1200 // Tuned threshold for speech recognition
)(
    input wire clk,
    input wire reset,
    input wire signed [DATA_WIDTH-1:0] sample_in,
    output reg voice_active
);

    reg signed [31:0] energy;
    reg [8:0] sample_count;
    reg signed [DATA_WIDTH-1:0] frame_buffer[FRAME_SIZE-1:0];
    integer i;

    always @(posedge clk or posedge reset) begin
        if (reset) begin
            energy <= 0;
            sample_count <= 0;
            voice_active <= 0;
            for (i = 0; i < FRAME_SIZE; i = i + 1)
                frame_buffer[i] <= 0;
        end else begin
            // Shift buffer and add new sample
            for (i = FRAME_SIZE-1; i > 0; i = i - 1) begin
                frame_buffer[i] <= frame_buffer[i-1];
            end
            frame_buffer[0] <= sample_in;

            // Increment sample count
            sample_count <= sample_count + 1;

            // Calculate energy when a full frame is ready
            if (sample_count == FRAME_SIZE) begin
                sample_count <= 0;
                energy <= 0;
                for (i = 0; i < FRAME_SIZE; i = i + 1) begin
                    energy <= energy + frame_buffer[i] * frame_buffer[i];
                end
                // Compare with threshold
                voice_active <= (energy > THRESHOLD);
            end
        end
    end
endmodule

2. 通信设备

应用：降低带宽需求，通过仅传输语音部分节省资源

Verilog 示例代码

module vad_for_communication_device #(
    parameter DATA_WIDTH = 16,
    parameter FRAME_SIZE = 256,
    parameter THRESHOLD = 1000 // Adjusted threshold for communication
)(
    input wire clk,
    input wire reset,
    input wire signed [DATA_WIDTH-1:0] sample_in,
    output reg voice_active
);

// Logic remains similar to the previous example with adjusted threshold
...
endmodule

3. 录音设备

应用：自动剪辑录音文件，去除静音部分

Verilog 示例代码

module vad_for_recording_device #(
    parameter DATA_WIDTH = 16,
    parameter FRAME_SIZE = 256,
    parameter THRESHOLD = 1100 // Specific threshold for recording
)(
    input wire clk,
    input wire reset,
    input wire signed [DATA_WIDTH-1:0] sample_in,
    output reg voice_active
);

// Similar VAD logic tailored for recording purposes
...
endmodule

4. 智能家居设备

应用：在嘈杂环境中提升语音命令的响应效率

Verilog 示例代码

module vad_for_smart_home #(
    parameter DATA_WIDTH = 16,
    parameter FRAME_SIZE = 256,
    parameter THRESHOLD = 1300 // Higher threshold due to noisy environments
)(
    input wire clk,
    input wire reset,
    input wire signed [DATA_WIDTH-1:0] sample_in,
    output reg voice_active
);

// Identical structure, adjusted for smart home environments
...
endmodule

原理解释

基于能量的 VAD 方法通过计算每个帧的能量，并将其与预设的门限值比较，以判断该帧是否包含语音活动。

核心组件

1. 帧划分：将连续时域信号切分为一帧一帧的小段。
2. 能量计算：对每帧信号计算其总能量。
3. 门限判决：将计算出的帧能量与门限值比较以判断是否有效语音。

算法原理流程图

+--------------------------+
|      输入语音信号        |
+-------------+------------+
              |
              v
+-------------+------------+
|     划分成固定长度帧     |
+-------------+------------+
              |
              v
+-------------+------------+
|   计算每帧的能量         |
+-------------+------------+
              |
              v
+-------------+------------+
| 将能量与门限值比较       |
+-------------+------------+
              |
              v
+-------------+------------+
|    检测到有效语音信号    |
+--------------------------+

算法原理解释

1. 输入语音信号：接收并缓存一段连续的语音数据。
2. 划分成固定长度帧：将语音数据分割成若干相等时长的帧。
3. 计算每帧的能量：通过平方和的方法计算每帧的总能量。
4. 将能量与门限值比较：判断当前帧是否包含有效语音信号。
5. 检测到有效语音信号：输出语音活动状态。

实际详细应用代码示例实现

以下是一个简单的 Verilog 示例，用于实现能量检测的基本框架：

module vad_energy_detection #(
    parameter DATA_WIDTH = 16,
    parameter FRAME_SIZE = 256,
    parameter THRESHOLD = 1000
)(
    input wire clk,
    input wire reset,
    input wire signed [DATA_WIDTH-1:0] sample_in,
    output reg voice_active
);

    reg signed [31:0] energy;
    reg [8:0] sample_count;
    reg signed [DATA_WIDTH-1:0] frame_buffer[FRAME_SIZE-1:0];
    integer i;

    always @(posedge clk or posedge reset) begin
        if (reset) begin
            energy <= 0;
            sample_count <= 0;
            voice_active <= 0;
            for (i = 0; i < FRAME_SIZE; i = i + 1)
                frame_buffer[i] <= 0;
        end else begin
            // Shift the buffer and add new sample
            for (i = FRAME_SIZE-1; i > 0; i = i - 1) begin
                frame_buffer[i] <= frame_buffer[i-1];
            end
            frame_buffer[0] <= sample_in;

            // Increment sample count
            sample_count <= sample_count + 1;

            // Check if a full frame is ready
            if (sample_count == FRAME_SIZE) begin
                sample_count <= 0;
                energy <= 0;
                // Calculate frame energy
                for (i = 0; i < FRAME_SIZE; i = i + 1) begin
                    energy <= energy + frame_buffer[i] * frame_buffer[i];
                end
                // Compare with threshold to determine voice activity
                if (energy > THRESHOLD) begin
                    voice_active <= 1;
                end else begin
                    voice_active <= 0;
                end
            end
        end
    end
endmodule

测试代码、部署场景

1. 仿真测试：使用 ModelSim 或 Vivado 仿真工具验证能量检测模块功能。
2. 硬件部署：合成设计后下载至 FPGA 开发板，连接实际麦克风输入。
3. 集成优化：结合其他 DSP 模块，调整门限值以适应不同环境。

材料链接

• Vivado Design Suite Documentation
• Voice Activity Detection Concepts

总结

基于能量检测的语音信号端点检测可以有效地从背景噪声中提取语音信号，从而提高各种语音处理应用的性能。在 FPGA 上实现这种算法，可以利用其低延迟和高并行处理能力，实现实时语音活动检测。

未来展望

随着机器学习技术的发展，未来的语音活动检测可能会结合深度学习模型，实现更精确的检测和分类。同时，FPGA 的动态可重配置功能将进一步增强其在多变应用中的灵活性和适应性。此外，将 AI 技术与传统数字信号处理相结合，将为语音处理和感知领域带来更多创新机会。