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案例分析:一种使用英特尔

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案例分析:一种使用英特尔IPP和定点平方根快速计算DSR前端特征的方法概述作为当今世界有效的信息交流工具移动电话、它的用户之多,网络之完善,在当今社会它已经成为最常用的通讯工具.人们可以使用它做最自然的交流、因为它传播的是人的声音.移动电话的使用者都在寻求一种更有效的服务,人们想通过他们的声音,透过移动电话的小小屏幕进入互联网的世界、获得更多的信息.中文之星的分布式语音识别产品就是要将移动电话和互联网通过语音界面联系起来,使人们不再受限于用小小的数字键盘输入,使他们可以用更自然的方式,如他们的声音,直接与他们的移动电话沟通,使得他们方便地置身于广阔的互联网的世界中.中文之星分布式语音识别产品由客户端软件,服务器端软件及DSRXML和相关开发工具包组成.客户端软件运行于如手机等无线终端设备上,完成语音输入,特征提取及压缩编码、再将压缩后的特征编码通过无线网络送至服务器端.服务器端软件接收到特征码后,作解码和识别、并根据识别结果,查询,找出用户所需的下一个DSRXML页面送至客户端.在2000年4月,ETSI发布了《ETSI ESV1.1.2》,其中包括分布式语音识别的前端特征提取算法.这种算法在英特尔XScale 处理器上的实现非常慢,无法满足实时的要求.以下方法使用英特尔IPP和定点的平方根算法,加速了前端特征提取的算法,并且不损失精度.
面临的挑战相对于桌面的计算机而言、所有的收集,PDA等手持设备的计算能力都比较低,特别是浮点计算能力.针对这一问题,分布式语音识别系统采用的方法是,语音识别所需的特征提取在客户端实现,语音识别由功能强大的服务器实现的方式,从而减少对手持设备的计算能力的要求.
在《ETSI ESV1.1.2》中、前端特征提取算法是浮点计算,在英特尔XScale处理器上非常慢.例如,4秒钟的语音特征提取所需时间为14.27秒.各个步骤所需时间如表1所示:FFT和Magnitude两个过程花费了整个算法的86%计算量.针对这两个过程的优化是非常重要的.
使用英特尔IPP优化FFT计算针对英特尔XScale处理器,英特尔IPP提供了大量的强有力的优化的函数,这包括32位定点FFT变换函数,但不包括浮点的FFT计算.但ETSI标准中的FFT是使用浮点进行计算的.
英特尔在通讯领域为了使用英特尔IPP的32位定点FFT变换,需要将输入信号由浮点值变成定点值,为了减少精度的损失,需要将此数值放大一个倍数.对于16-bit,16KHz采样的语音信号,数值范围是经过DC offset compensation, Windowing过程,其值范围为因为IPP定点FFT函数的输入值范围是为避免溢出、输入信号的放大倍数为2 .这样,IPP的定点FFT输入值应该为:使用64位定点平方根算法优化Magnitude过程
Magnitude 的过程为:结论使用定点的FFT和定点平方根算法后,DSR前端特征提取的速度大大加快.例如,对4秒钟的语音,前端特征提取算法的时间由14.27秒减少到2.897秒,各个过程所花费的时间如下表所示:英特尔有权随时修改产品规格和产品说明,而无需事先通知.其它名称和品牌归是其所有者的财产.Intel,英特尔和英特尔XScale标识为英特尔公司或其子公司在美国和其它国家或地区的商标或注册商标.
由于英特尔XScale的浮点平方根运算非常慢,同时为了保持精度,我们设计64位定点平方根运算如下:这个算法没有整数的乘法,除法运算,没有任何的浮点运算,比sqrt函数快10倍.

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