【摘 要】
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声音包含发声物体的相关信息,这些信息被称为声音事件。对声音事件进行分类识别是感知环境的重要手段。随着人工智能算法的兴起,声音事件识别得到了飞速的发展。在工程应用研究中,现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）以其结构可重构、开发周期短、运行功耗低等特点,成为算法加速器研究的首选平台。因此,研究如何在FPGA上实现声音事件识别算法具有重要的应用价值和现
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声音包含发声物体的相关信息,这些信息被称为声音事件。对声音事件进行分类识别是感知环境的重要手段。随着人工智能算法的兴起,声音事件识别得到了飞速的发展。在工程应用研究中,现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）以其结构可重构、开发周期短、运行功耗低等特点,成为算法加速器研究的首选平台。因此,研究如何在FPGA上实现声音事件识别算法具有重要的应用价值和现实意义。本文采用基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的声音事件识别算法实现了对ESC-10环境声音数据集的十种典型环境声音的分类识别。该算法首先用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）将特定长度的声音片段处理成声谱图,然后用CNN对声谱图进行图像分类识别,从而实现声音事件识别。针对算法中的FFT部分,本文在FPGA上进行了设计实现与优化。如果直接采用原始的蝶形计算和复数计算实现FFT,会消耗大量的计算资源。本文先通过采用改进的蝶形计算,实现了计算资源的复用,节省了计算资源。然后,本文通过采用CORDIC算法,只需要加法和移位计算就实现了FFT中的复数乘法和复数取模计算,省去了功耗较高且资源消耗较大的乘法计算。同时,由于使用低位宽数据进行计算会发生数据溢出导致计算错误,而使用高位宽数据会增加功耗和资源消耗。因此,本文通过采用Welch1方法,使得FFT使用低位宽数据也能正确计算。针对算法中的CNN部分,本文在FPGA上也进行了设计实现与优化。相较于图像和视频等高数据吞吐率的应用场景,声音事件识别领域的数据吞吐率需求很低。因此,将传统的高度并行计算的CNN实现方法应用在声音事件识别算法中,不光功耗高,同时将造成算力和计算资源的浪费。基于此,本文通过将CNN中的大量并行计算结构改为串行结构,在满足性能需求和保持高能效比的前提下,在FPGA上实现了低功耗和低资源消耗的CNN计算。同时,与FFT计算一样,CNN计算使用低位宽数据也会发生数据溢出而导致计算错误。本文通过实现一种进位计算器,使得CNN使用低位宽数据进行计算也不会发生数据溢出。完成了FFT和CNN的设计实现与优化后,本文在FPGA上实现了声音事件识别系统,并使用ESC-10环境声音数据集对系统进行了测试。测试结果表明,在FPGA上实现的声音事件识别系统的识别准确率达到了85.37%。
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