【摘 要】
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对语种识别系统的算法运算量和复杂度进行分析可知:其前端特征提取和预处理部分运算量较小,且算法相对灵活;而后端建模分类部分算法运算量较大且算法相对稳定,是系统实现大规模并行处理的瓶颈。基于此,提出了一种DSP+FPGA的系统实现架构,对前端特征提取采用浮点DSP进行算法实现,而后端则采用FPGA设计进行算法实现,并对系统进行了性能测试和资源分析,验证了设计的合理性。
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对语种识别系统的算法运算量和复杂度进行分析可知:其前端特征提取和预处理部分运算量较小,且算法相对灵活;而后端建模分类部分算法运算量较大且算法相对稳定,是系统实现大规模并行处理的瓶颈。基于此,提出了一种DSP+FPGA的系统实现架构,对前端特征提取采用浮点DSP进行算法实现,而后端则采用FPGA设计进行算法实现,并对系统进行了性能测试和资源分析,验证了设计的合理性。
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