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图像识别DM8127开发攻略——开发环境搭建

经过两年的多爆炸性出货(针对我们这种小公司),目前稍微停顿了一下,现在难得有点时间继续写自己的博客,其实自己一直想静下心来做点东西,可惜做TI DAVINCI(ARM+DSP)这方面的人不太好招,本人这两年都一直在给大客户打杂,大批量生产,事情超级多,在《图像识别DM8127开发攻略——序》里面也提到这一点。对于这个ARM+DSP 的DM8127,我们还是从开发环境搭建开始写。 在写开发环境搭建之前,如果想知道我们为什么还要坚持做ARM+DSP方案,建议先看看本人写的《图像识别DM8127开发攻略——序》,在这里我们提到ARM+DSP(TI 通用型) 和ARM+FPGA,其实是从软件开发难度和使用角度去考虑选择的,毕竟大多数图像识别算法用C/C++都可以实现,移植到通用型DSP相对容易。以前在定点DSP C64+优化是一个大难题,现在DM8127提供浮点DSP,很多浮点运算就不要去转换成定点去运行了,DM8127的浮点运算能力达到4500M FLOPS,而且做产品的时候那些H264编解码JPEG编解码这些都不占用DSP的资源,有2个独立的HDVICP2处理。还有在实现同样复杂度的算法和...

语音识别中声学模型得分计算优化方法

摘要 语音是人们沟通交流最直接、最自然的交互方式。自计算机问世以来,人们就一直希望可以通过语音实现人和计算机之间的交互,而语音识别技术,目标就是通过把人类的语音中的词汇内容转换为相应的文本,架起了人机交互的桥梁。对于一个语音识别系统,速度和精度是两个核心指标,直接决定着系统是否可用。其中,识别速度的提升意味着可以降低成本,同时提供更多的语音服务,一直是语音识别技术研究的重点方向。在语音识别系统中,声学模型得分的运算量一般会达到整个系统的40%-70%,因此也是识别速度优化的重点模块。本文就来讲讲如何优化声学模型得分计算。 基本概念介绍 特征向量:语音数据在识别前首先会被分成多帧数据,一般帧长为25毫秒,帧移为10毫秒。每一帧语音数据经过特征提取之后,会生成一帧特征,称之为一个特征向量或特征矢量,其中n为特征向量的维数。 HMM state:语音识别中的建模单元,简称为state,使用混合高斯模型(GMM)模型描述,每个GMM由多个高斯分量(mixture)组成,每个mixture服从正态分布其中为均值向量,为协方差矩阵,是对角阵。 似然值:特征向量O在state上的声学模型得分。其...

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