In this paper the digital speech processing part of cochlear implant for sensorineural disorderly patients is implemented and simulated. We implement the speech processing part by dividing into three small parts - Filterbank, Pitch Detect, and Bandmapping parts. With the result, we conclude digital speech processing algorithm is implemented in FPGA perfectly. This means that cochlear implant can be made very small size.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권1호
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pp.1-9
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1996
A key issue in spoken language processing has become the integration of speech understanding and natural language processing(NLP). This paper presents a parallel computational model for the integration of speech and NLP. The model adopts a hierarchically-structured knowledge base and memory-based parsing techniques. Processing is carried out by passing multiple markers in parallel through the knowledge base. Speech-specific problems such as insertion, deletion, and substitution have been analyzed and their parallel solutions are provided. The complete system has been implemented on the Semantic Network Array Processor(SNAP) and is operational. Results show an 80% sentence recognition rate for the Air Traffic Control domain. Moreover, a 15-fold speed-up can be obtained over an identical sequential implementation with an increasing speed advantage as the size of the knowledge base grows.
본 논문에서는 범용 디지털 신호처리기를 이용한 잡음환경에 강인한 실시간 화자 독립 음성인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 TI사의 범용 부동소수점 디지털 신호처리기인 TMS320C32를 이용하였고, 실시간 음성 입력을 위한 음성 CODEC과 외부 인터페이스를 확장하여 인식결과를 출력하도록 구성하였다. 실시간 음성 인식기에 사용한 음성특징 파라메터는 일반적으로 사용되어 지는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)대신 독립성분분석을 통해 MFCC의 특징 공간을 변화시킨 파라메터를 사용하여 외부잡음 환경에 강인한 특성을 지니도록 하였다. 두 가지 특징 파라메터에 대해 잡음 환경에서의 인식실험 결과, 독립성분 분석에 의한 특징 파라메터의 인식 성능이 MFCC보다 우수함을 확인 할 수 있었다.
디지털 음성통신을 위한 빠르고 쉬운 내장 프로세서(Embedded processor)가 요구되어짐에 따라 음성신호 압축 복원 알고리즘인 ADPCM과 LD-CELP의 구현에 가장 빈번히 사용되는 연산의 특성을 조사하였다. ARM6 processor core의 기본 구성요소들과 명령어집합을 기반으로 하여 음성부호화 알고리즘의 연산의 특성을 효율적으로 처리하기 위한 명령어와 구조를 추가한 범용 프로세서의 구조를 제안하고 VHDL로 기술하여 동작을 검증하였다. ARM6의 ALU logic에 leading zero count를 위한 회로를 추가하였고 opcode를 변경하였으며, LPC 계수 연산을 위해 제안된 MAC을 도입하여 효율적인 구현이 가능하도록 설계하였다.
This paper describes the implementation of recognition of speaker - dependent Korean spoken continuous digits. The recognition system can be divided into two parts, acoustic - phonetic processor and lexical decoder. Acoustic - phonetic processor calculates the feature vectors from input speech signal and the performs frame labelling and phone labelling. Frame labelling is performed by Bayesian classification method and phone labelling is performed using labelled frame and posteriori probability. The lexical decoder accepts segments (phones) from acoustic - phonetic processor and decodes its lexical structure through phone network which is constructed from phonetic representation of ten digits. The experiment carried out with two sets of 4continuous digits, each set is composed of 35 patterns. An evaluation of the system yielded a pattern accuracy of about 80 percent resulting from a word accuracy of about 95 percent.
최근 인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 인공지능 프로세서를 하드웨어로 구현하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 인공지능 프로세서는 기존에 기능 검증을 위한 프로세서 시뮬레이션 외에 애플리케이션 단계에서 인공지능 프로세서가 해당 애플리케이션에 적합한지에 대한 성능 검증이 추가로 필요하다. 본 논문에서는 인공지능 프로세서를 활용한 애플리케이션 성능 검증과 프로세서의 한계점을 탐색할 수 있는 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 제안한다. 본 논문은 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 구현하기 위하여 기존에 구현된 인공지능 프로세서의 구조를 분석하고 이를 기반으로 인공지능 프로세서를 모사하는 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 구현한다. 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 활용해 이미지 인식, 음성 인식 애플리케이션에서 인공지능 프로세서의 성능 분석 및 한계점을 탐색하고, 제한된 메모리 크기 안에서 인공지능 프로세서의 구조를 최적화한다.
본 논문에서는 차량용 음성명령어기의 사용을 위한 전처리 과정으로 음성개선 방법을 다룬다 특히 보다 주위 소음에 자유롭고 단말 조작에 있어 안정성을 보장하기 위하여 일반적 단일 마이크로폰으로 처리되는 잡음뿐만 아니라 음성명령어를 제외한 오디오 신호 등 비정적 통계적 특성을 갖는 소음들도 제거 될 수 있도록 음성개선 방법을 제안한다. 우리는 2개의 마이크로폰을 가지고 BSS 알고리즘을 적용하여 비정적 신호들을 분리하고, 분리된 신호에 대하여 Kalman 필터를 이용하여 시간상 단구간 정적 잡음을 제거한다. 인식 실험 결과를 통하여 공간적, 시간적 음성개선 방법이 순차적으로 적용될 때, 실제 차량 환경에서 음성 개선 알고리즘으로 적용될 수 있음을 보였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권3호
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pp.192-200
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2012
In order for humans and robots to interact in daily life, robots need to understand human speech and link it to their actions. This paper proposes a hierarchical behavior model for robot action control using natural language commands. The model, which consists of episodes, primitive actions and atomic functions, uses a sentential cognitive system that includes multiple modules for perception, action, reasoning and memory. Human speech commands are translated to sentences with a natural language processor that are syntactically parsed. A semantic parsing procedure was applied to human speech by analyzing the verbs and phrases of the sentences and linking them to the cognitive information. The cognitive system performed according to the hierarchical behavior model, which consists of episodes, primitive actions and atomic functions, which are implemented in the system. In the experiments, a possible episode, "Water the pot," was tested and its feasibility was evaluated.
Real-time implementation of Conjugate-Structure Algebraic CELP(CS-ACELP) is presented. ITU-T Study Group(SG) 15 has standardized the CS-ACELP speech coding algorithm as G.729. A real-time implementation of the CS-ACELP is achieved using 16 bit fixed point DSP16210 Digital Signal Processor (DSP) of Lucent Technologies. The speech coder has been implemented in the bit-exact manner using the fixed point CS-ACELP C source which is the part of the G.729 standard. To provide a multi-channel vocoder solution to digital communication system, we try to minimize the complexity(e.g., MIPS, ROM, RAM) of CS-ACELP. Our speech coder shows 15.5 MIPS in performance which enables 4 channel CS-ACELP to be processed with one DSP16210.
This paper presents the VHSIC Hardware Description Language(VHDL) implementation of the Fixed Point Covariance Lattice(FLAT) algorithm for an Linear Predictive Coding(LPC) analysis and its related algorithms, such as the forth order high pass Infinite Impulse Response(IIR) filter, covariance matrix calculation, and Spectral Smoothing Technique(SST) in the Vector Sum Exited Linear Predictive(VSELP) speech coder that has been Selected as the standard speech coder for the North America and Japanese digital cellular. Existing Digital Signal Processor(DSP) chips used in digital cellular phones are derived from general purpose DSP chips, and thus, these DSP chips may not be optimal and effective architectures are to be designed for the above mentioned algorithms. Then we implemented the VHDL code based on the C code, Finally, we verified that VHDL results are the same as C code results for real speech data. The implemented VHDL code can be used for performing logic synthesis and for designing an LPC Application Specific Integrated Circuit(ASOC) chip and DsP chips. We first developed the C language code to investigate the correctness of algorithms and to compare C code results with VHDL code results block by block.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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