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1.前言 自動語音識別、語音模式識別和說話人識別及確認等應用對噪聲十分敏感，信源定位識別是音頻和語音信號捕捉處理應用的一個關鍵的預處理功能。特別是基于微機電系統(MEMS) 的麥克風陣列出現后，麥克風陣列音頻定位方案引起科研企業和開發人員的廣泛關注。 目前業界正在使用MEMS麥克風陣列子系統開發嵌入式音頻定位、自動語音識別和自動說話人識別解決方案，聲音識別定位是我們識別確認他人身份的基本功能，當我們聽到有人講話時，會將頭轉向說話人，查看說話人。 音源定位是自動語音識別和自動說話人識別系統的一個重要環節，對于提高語音識別系統的性能至關重要。麥克風陣列可捕捉從不同方向傳來的聲音，通過算法運算使麥克風指向某一個特定方向，放大從該方向捕捉到的音頻信號，同時衰減從其它方向捕捉的音頻信號，整個動作就像一個智能麥克風。 圖 1.綜合利用麥克風音源互相關性(CC)、相變(PHAT)和最大相似性處理(ML)技術的音源定位 2.系統框架 整個系統由以下幾個子系統組成：音源方向測定、數據融合、自動語音識別和自動說話人確認。其中，音頻方向測定子系統基于麥克風陣列，運行三個不同的音頻方向估算算法;數據融合子系統負責推斷方向，自動語音識別子系統利用傳入的音頻信號增強主音源信號強度，衰減主音源周圍的其它音頻信號。最后，自動說話人確認子系統識別某些關鍵詞匯，再利用相關特征與說話人匹配。 圖 2. 系統框架 如果語音識別任務沒有成功，則反饋給數據融合系統，估算新方向傳入的語音，然后驅動麥克風陣列指向該方向。 2.1 語音識別和說話人識別 語音特征提取(27 LPC-倒普系數)需要確定語音的端點，將語音分成數個短禎(每禎20 ms)，通過一個DTW模式對準算法與一組參考語音(模板)匹配。然后，應用歐氏距離測量法進行相似性評估。 圖 3. 特征提取、模式匹配和評分是說話人語音識別確認任務的主要環節 說話人身份評分采用的是動態時間規整近鄰(DTW-KNN)算法的距離測量方法，即動態時間規整測量算法與近鄰決策算法的合并算法。這個算法需要使用均方根、過零率、自動相關和倒普線性預測系數。使用歐氏距離算法計算成本函數，使用KNN 算法計算最小距離匹配度 k。 3.MEMS麥克風陣列 我們采用STM32F4微控制器和MEMS麥克風開發一個硬件音頻信號同步采集處理子系統，其信號捕捉能力相當于8個采樣率高達48 KHz的麥克風 。 圖 4. 采用STM32F4微控制器和MEMS麥克風的硬件音頻信號同步采集處理子系統 3.1 MEMS技術 MEMS技術的主要特性是在能夠同一芯片表面集成微電子和微機械單元，在同一封裝內整合不同的功能。這樣，過去分別由傳感器、執行器(例如，射流管理或機械交互)和邏輯、控制單元完成的不同功能，今天可以整合在同一個封裝內。從生化分析，到慣性系統，從機械傳感器，到音頻和聲波傳感器， MEMS產品覆蓋很多應用領域。 3.2 MEMS麥克風和音頻編碼 MEMS麥克風尺寸雖然比其它技術麥克風小，但是，從物理和機械角度看，卻具備標準駐極體麥克風的全部功能，其核心部件是一個振膜，振膜和固定框架共同組成一個可變電容器。當聲波引起振膜變形時，電容會發生變化，從而導致電壓變化。 被捕捉到的信號的后期處理，即功率放大和模數轉換過程，都是在同一芯片上完成，因此，麥克風輸出是高頻PDM信號。在脈沖密度調制過程，邏輯1對應一個正 (+A) 脈沖，而邏輯0對應一個負(-A)脈沖。因此，假設輸入一個周期的正弦音頻，當輸入電壓在最大正振幅時，輸出為一個由“1”組成的脈沖序列;當輸入電壓在最大負振幅時，輸出則是一個由“0”組成的序列。當穿過0振幅時，聲波在1和0序列之間快速變化。如果方法正確，PDM可通過數字方法給高品質音頻編碼，而且實現方法簡易，成本低廉。因此，PDM比特流是MEMS麥克風常用的數據輸出格式。 另一方面，PCM是一個非常著名的音頻編碼標準，以相同的間隔對信號振幅定期采樣，在數字步進范圍內，每個采樣被量化至最接近值。決定比特流是否忠實原模擬信號的是PCM比特流的兩個基本屬性：采樣率，即每秒采樣次數;位寬，即每個采樣包含的二進制數個數;通過降低采樣率(降低十分之一)和提高字長，可以將PDM編碼信號轉成PCM信號，PDM數據速率與降低十分之一的PCM采樣率的比值被稱為降采樣率。因此，對于N:1降采樣率，只要每N個間隔采樣一次(不考慮剩余的N-1)，即可完成降低十分之一的采樣過程。 3.3 麥克風陣列 從硬件角度看，這款產品基于STM32F407VGT6高性能微控制器，能夠通過8個MEMS麥克風采集信號。STM32F4微控制器基于工作頻率最高168 MHz的高性能ARM? Cortex-M4 32 RISC處理器內核，集成高速嵌入式存儲器(閃存容量最高1 MB， SRAM容量最高192KB)以及標準和先進的通信接口，例如，I2S全雙工接口、SPI、 USB FS/HS和以太網。 STM32 F4系列是意法半導體首批基于支持FPv4-SP 浮點擴展運算的ARM Cortex-M4F內核的STM32微控制器，這使得該器件適用于重負荷算法，浮點單元完全支持單精度加法、減法、乘法、除法和累加以及均方根運算，還提供定點和浮點數據格式轉換和浮點常數指令，完全兼容ANSI/IEEE Std 754-1985二進制浮點算術標準。為提高ARM架構的數字信號處理和多媒體應用性能，指令集還增加了DSP指令集。新指令是數字信號處理架構常用指令，包括帶符號乘加變化(variations on signed multiply–accumulate)、飽和加減和前導零計數。 麥克風陣列通過RJ45以太風接口或USB OTG FS接口連接其它器件，與其它器件交互是通過可控制基本板設置的DIP開關實現。 如下圖所示，每個MEMS麥克風都是由同一個時鐘源觸發，時鐘源由專用振蕩器驅動，對每個GPIO端口的一個引腳輸出1位PDM 高頻信號。輸出PDM數據頻率與輸入時鐘同步，因此，DMA控制器以同一頻率即音頻捕捉頻率對GPIO端口進行讀操作，然后將1 ms音頻數據(每次)保存在存儲器緩沖電路。這時，該緩沖器包含麥克風交叉信號，然后軟件利用優化的快速解碼函數對數據進行解復用處理。最后，PDM 數據通過數字信號處理環節，再進行PDM轉PCM處理。 圖 5.每個MEMS麥克風都是由同一個時鐘源觸發，時鐘源由專用振蕩器驅動，對每個GPIO端口的一個引腳輸出1位PDM 高頻信號 麥克風傳來的PDM信號經過過濾和十分之一降采樣率處理，以取得所需頻率和分辨率的信號。麥克風輸出的PDM數據頻率(麥克風的輸入時鐘)必須是系統最終音頻輸出的倍數，濾波器管道輸出是一個16位值，我們將 [-32768, 32767]視為一個單位增益(0 dB)的輸出范圍。 原先濾波管道產生的數字音頻信號在信號調理前被進一步處理。管道第一級是一個高通濾波器，主要用于除掉信號DC失調。為保護信號質量，該濾波級是使用一個截止頻率不在可聽頻率范圍內的 IIR濾波器，管道第二級是一個基于IIR濾波器的低通濾波器。兩個濾波器有啟用和禁用以及配置功能;可通過外部整數變量控制增益。 如上文所述，數據采集有兩個比特流解決方案，通過DP開關選擇使用哪一個方案。當選用 USB且在主機USB插入麥克風陣列時，主機將STM32_MEMS_Microphones視為一個標準的USB音頻設備。因此，主機系統無需安裝驅動軟件。例如， STM32_MEMS_Microphones可直接連接第三方PC音頻采集軟件。當選用以太網時，STM32_MEMS_Microphones發送RTP數據包。在網絡服務器的以太網設置頁對目的地IP、設備單播地址和采集參數進行配置。 4.結論 音源定位識別是語音識別技術中的一個重要的語音預處理環節，對提高音頻應用和聲控應用性能具有重要意義。音源定位主要用于自動語音識別、音頻模式識別、說話人發現及識別。MEMS技術的問世讓麥克風陣列能夠嵌入在上述應用設計中，執行音頻信號預處理過程，為應用級提供最好的信息。 該嵌入式單個說話人及其語音定位識別方案基于一個集成ARM處理器和一組MEMS麥克風的原型板。初步測試結果證明了這一集成方案的可行性，且系統級模塊可以做語音、音頻識別目標板，滿足人機、人與周圍環境的自然用戶界面的功能要求。 |
