[发明专利]一种基于二值权重卷积神经网络的声纹识别系统

权利要求书

1.一种基于二值权重卷积神经网络的声纹识别系统，其特征在于，包括网络控制模块、权重存储片上静态存储器、数据存储片上静态存储器单元、通用异步收发传输器接口模块、梅尔频率倒谱系数特征提取处理模块和并转串模块；

梅尔频率倒谱系数特征提取处理模块、并转串模块和数据存储片上静态存储器单元依次连接，梅尔频率倒谱系数特征提取处理模块接收外部语音数据后进行频谱处理得到神经网络运算所需的语音特征向量，并转串模块从梅尔频率倒谱系数特征提取处理模块接收语音特征向量数据，并将梅尔频率倒谱系数特征提取处理模块输出的并行格式数据转换成串行格式后存入数据存储片上静态存储器单元；

权重存储片上静态存储器与通用异步收发传输器接口模块连接，用于通过通用异步收发传输器接口模块将二值权重卷积神经网络权重参数加载并存储到权重存储片上静态存储器；

网络控制模块与权重存储片上静态存储器、数据存储片上静态存储器单元连接，用于从权重存储片上静态存储器中提取二值权重卷积神经网络权重数据、从数据存储片上静态存储器单元中提取神经网络运算所需的语音特征向量，将提取到的权重数据和语音特征向量数据进行声纹识别计算，输出识别结果，并将识别结果发送到数据存储片上静态存储器单元中进行暂存；

权重存储片上静态存储器存放的二值权重卷积神经网络权重数据的具体格式和内容用如下方式表示：

权重存储片上静态存储器第1-14行高16位为0，低16位存放卷积核的偏置参数；

权重存储片上静态存储器第15-28行高16位存放卷积层批标准化运算中的尺度参数，低16位存放批标准化运算中的偏移参数，其中尺度参数为预载的批标准化运算乘系数，偏移参数为批标准化运算偏置加系数；

权重存储片上静态存储器第29-30行存放全连接层的偏置参数；

权重存储片上静态存储器第31-32行高16位存放全连接层批标准化运算中的尺度参数，低16位存放批标准化运算中的偏移参数；其中尺度参数为预载的批标准化运算乘系数，偏移参数为批标准化运算偏置加系数；

权重存储片上静态存储器第33-41行高16位为0，低16位存放卷积核的二值化权重参数；

权重存储片上静态存储器第42-329行高16位存放全连接层第一个神经元二值化权重参数，低16位存放全连接层第二个神经元二值化权重参数；

权重存储片上静态存储器第330行高16位存放第一个神经元阈值参数，低16位存放第二个神经元阈值参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于二值权重卷积神经网络的声纹识别系统，其特征在于，网络控制模块包括地址生成单元、状态机控制单元和智能运算计算单元，状态机控制单元与地址生成单元以及智能运算计算单元连接，用于控制地址生成单元以及智能运算计算单元；

地址生成单元用于跟随时钟在基址的基础上递增生成智能运算计算单元的权重数据、语音特征向量数据读写地址，保证计算时数据的提取与存储不出现偏差；

智能运算计算单元用于权重数据和语音特征向量数据的运算，实现声纹识别功能。

3.根据权利要求1所述的一种基于二值权重卷积神经网络的声纹识别系统，其特征在于，数据存储片上静态存储器单元存储梅尔频率倒谱系数特征提取处理模块传来的语音特征向量数据时按16位的格式存储，存储网络控制模块传来的识别结果数据时按1位的格式存储。

4.根据权利要求1所述的一种基于二值权重卷积神经网络的声纹识别系统，其特征在于，所述梅尔频率倒谱系数特征提取处理模块采用标准26通道梅尔频率倒谱系数特征提取计算单元，所述特征提取计算单元包括分帧模块、求能量模块和梅尔滤波器模块；

分帧模块用于对输入的语音数据进行分帧操作，将分帧后的数据送入求能量模块进行快速傅里叶变换，再通过梅尔滤波器进行梅尔滤波得到梅尔频谱，最后通过倒谱分析得到神经网络运算所需的语音特征向量。

5.根据权利要求1所述的一种基于二值权重卷积神经网络的声纹识别系统，其特征在于，并转串模块从梅尔频率倒谱系数特征提取处理模块每次接收30*16位的数据，分为30个周期输出，每个周期输出一组16位数据，所述数据送向数据存储片上静态存储器单元。