第一百一十九章 听觉系统（二）

    随着大规模集成电路技术和半导体技术的发展，1982年世界上诞生了第一代DSP芯片TMS32010及其系列产品。这种DSP器件采用微米工艺NMOS技术制作，虽功耗和尺寸稍大，但运算速度却比微处理器快了几十倍，尤其在语言合成和编码译码器中得到了非常广泛应用。

    DSP芯片的问世是个里程碑，它标志着DSP应用系统由大型系统向小型化迈进了一大步。至80年代中期，随着CMOS工艺的DSP芯片应运而生，其存储容量和运算速度都得到成倍提高，成为语音处理、图像硬件处理技术的基础。

    80年代后期，第三代DSP芯片问世，运算速度进一步提高，其应用范围逐步扩大到通信、计算机领域。90年代DSP发展最快，相继出现了第四代和第五代DSP器件。

    第五代产品，它与第四代相比，系统集成度更高，将DSP芯核及外围元件综合集成在单一芯片上。这种集成度极高的DSP芯片不仅在通信、计算机领域大显身手，而且逐渐渗透到人们的日常生活领域。经过40多年的发展，DSP产品的应用已扩大到人们的学习、工作和生活的各个方面，并逐步成为电子产品更新换代的决定因素。

    而语音信号处理是信号处理中的重要分支之一。

    它包括的主要方面有：语音的识别，语言的理解，语音的合成,语音的增强,语音的数据压缩等。各种应用均有其特殊问题。语音识别是将待识别的语音信号的特征参数即时地提取出来，与已知的语音样本进行匹配，从而判定出待识别语音信号的音素属性。

    关于语音识别方法，有统计模式语音识别，结构和语句模式语音识别，利用这些方法可以得到共振峰频率、音调、嗓音、噪声等重要参数，语音理解是人和计算机用自然语言对话的理论和技术基础。语音合成的主要目的是使计算机能够讲话。

    为此，首先需要研究清楚在发音时语音特征参数随时间的变化规律，然后利用适当的方法模拟发音的过程，合成为语言。其他有关语言处理问题也各有其特点。语音信号处理是发展智能计算机和智能机器人的基础，是制造声码器的依据。语音信号处理是迅速发展中的一项信号处理技术。

    那么在设计完成听觉系统的电路架构和系统之后，还有一个最重要的功能，那就是需要进行语音识别，就像人类一样，需要不断地进行学习，才能不断地对不断派生的新的词语有更深入地了解。

    那么，什么是语音识别呢？

    简单地说，语音识别，就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。

    所涉及的理论领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

    所涉及到的行业领域包括但不限于工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。

    前世普通消费者接触最多的应当属于苹果手机的语音助手，说实话，那玩意除了给人新鲜感以外，基本上就是鸡肋，完全达不到助手的要求，反而是个麻烦的根源，所以，80%以上的人都是新鲜感过后，就把它关闭打入冷宫。

    其实，也不能说他的语音助手不好，只是它采集的语音数据库，都是非常标准的语言版本，要知道世界上哪怕就是同一种语言，由不同的人说出来，可能口音都不怎么相同－－－当然，职业的除外－－－－－所以，发言不标准的用这个功能就悲剧了。

    所以，很多人就由此得出了这个功能完全就是个悲剧的结论。

    所以，语音识别不是不能智能，只是完全建立在cao作系统里的软件，只能让它听起来高端大气、上档次，实际使用起来就像个玩具，就如认真你就输了的道理一样。

    而前世在制造业市场上，工业机器人具有相当大的市场潜力，要使工业机器人真正应用于生产线上的各个方面，满足人们日益增长的需求，就离不开高性能的语音识别控制系统。

    随着计算机软硬件技术、半导体技术、电子技术、通讯技术等的飞速发展人类已经进入后PC时代。语音识别技术得到了迅猛发展，支持语音识别的各种产品纷纷面世。

    人类实现了语音命令控制空调、电视、灯光、自动窗帘等的使用，让人们的生活“随音所欲”，更加舒适，更加便捷。

    比如要设计一个具有语音识别功能的机器人，在机器人经过训练之后，使机器人能对训练人的命令做出应答，完成跳两首舞曲、走步、转向、转头、发射飞盘等动作。

    语音识别可划分为训练和识别两个过程。在第一阶段，语音识别系统对人类的语言进行学习，把学习内容组成语音库存储起来，在第二阶段就可以把当前输入的语音在语音库中查找相应的词义或语义。

    那么，经过训练，训练人可使用各种命令让机器人完成许多有趣的动作，使得人机交互更具智能化。

    这就是初级机器人所需要达到的标准，那么更复杂的就需要专用的cao作系统、需要编写对语音进行分频、压缩、编码等等的算法，需要建立语音数据库等等，总之一大堆麻烦等着杨小乐去处理。

    那么，为了研发这个听觉系统，杨小乐面临的首要任务，就是要将这个在现在处于萌芽期的DSP和FPGA的架构和算法研发出来，并提前申请专利，要知道前世那庞大的DSP芯片市场基本没有华夏国什么事，基本上都是采购国外的芯片，毕竟遍地开发的DSP芯片设计公司基本上都将DSP的专利和架构，凡是脑袋里能够想到的都提前堵死了！

    因此，杨小乐决定在西德的时间，除了看有没有可能召集到人才，组建科研团队以外，就是用来完成DSP和FPGA的架构、硬件算法电路、指令集等等！

    其中，FPGA芯片是数字通用IC，它虽然看起来像一块CPU，其实是完全硬件实现的。后来因为写代码麻烦，对控制部分比较薄弱，本来跟其他CPU配合使用，即麻烦的算法CPU提交给FPGA，FPGA算完把结果再返回给CPU。

    可是这样外围电路就变得麻烦。于是提出了SOC设计方法，就是直接在FPGA里写一个CPU出来，既然FPGA万能，做个CPU自然毫无压力。这其中还有软核和硬核（即所谓的IP核）的区别，不过除了性能，使用方法大同小异。所谓IP核，就是把各种专用集成电路用硬件描述语言描述，然后烧到FPGA里形成专门的电路，这样就不必另外搭芯片了，所有的电路在一片FPGA里面形成。

    因此，设计FPGA需要用专门的硬件描述语言来进行非常简便的设计，设计出来的芯片根本就不需要进行‘流片’，而是直接上芯片生产线生产就可以了。

    而这类硬件描述语言就叫做HDL，是电子系统硬件行为描述、结构描述、数据流描述的语言。利用这种语言，数字电路系统的设计可以从顶层到底层（从抽象到具体）逐层描述自己的设计思想，用一系列分层次的模块来表示极其复杂的数字系统。

    然后，利用电子设计自动化（EDA）工具，逐层进行仿真验证，再把其中需要变为实际电路的模块组合，经过自动综合工具转换到门级电路网表。接下去，再用专用集成电路ASIC或现场可编程门阵列FPGA自动布局布线工具，把网表转换为要实现的具体电路布线结构。

    前世HDL从发明到20世纪80年代，已出现了上百种硬件描述语言，对设计自动化曾起到了极大的促进和推动作用。

    但是，这些语言一般各自面向特定的设计领域和层次，而且众多的语言使用户无所适从。因此，急需一种面向设计的多领域、多层次并得到普遍认同的标准硬件描述语言。

    因此在20世纪80年代后期，VHDL和VerilogHDL语言适应了这种趋势的要求，先后成为IEEE标准。

    随着系统级FPGA以及系统芯片的出现，软硬件协调设计和系统设计变得越来越重要。传统意义上的硬件设计越来越倾向于与系统设计和软件设计结合。硬件描述语言为适应新的情况，迅速发展，出现了很多新的硬件描述语言，像Superlog、SystemC、CynlibC  等等。

    而这些都将是杨小乐需要提前布局，在以后的市场里，不说分宜本羹，至少不会花钱去申请别人公司的专利授权嘛。

    花钱去买技术授权，而且这个技术授权费用还得一直持续到不采用这个技术为止，有些更苛刻的除了授权费之外，还得按产品的数量另外交一份钱，这是杨小乐不能接受的，也是所有有技术和超前眼光的穿越者所不能接受的！

    否则，带着金手指却和没有金手指的原住民一样，那还穿个什么劲啊？直接买块豆腐再重新转世投胎一次！