本文阐述了基于的CYCLONE系列FPGA器件，面向孤立字的实时说话人身份识别系统的设计。系统采用MFCC算法进行特征提取，采用LBG算法进行码本匹配，利用中断实现整体调度，同时对LBG算法进行了IP核化，利用片内PLL增加系统稳定性，极大地提高了系统的识别率和识别速度。 经过理论和实验验证，该系统的设计方案是正确的，系统通过充分利用FPGA芯片的高速并行处理能力以及庞大的IP软核功能大大缩短了训练和识别时间，在保证识别效率的同时大大提高了说话人识别实时性，该系统的应用开拓了更加广阔的前景。

基于FPGA的说话人识别系统设计

针对实时性问题提出了一种以FPGA为硬件平台的说话人识别系统解决方案。该方案以MFCC为语音特征，采用了基于矢量量化的说话人识别算法。系统主要包括语音信号采集、端点检测、特征提取和识别判断4个部分。经测试证明，该系统完成了设计所需的基本功能。在实验室条件下，当系统时钟为50 MHz时，完成一次4码的识别耗时15.932 ms，对12码的识别率为93.3%。

目前，基于PC或DSP的系统其处理能力无法满足海量语音信号高速处理需求的增长。本文分析了VQ（矢量量化）搜索算法的硬件实现复杂度，针对说话人识别过程中运算量最大、耗时最长的判决过程，提出了一种基于标签的说话人判决模型实现方案。该设计用FPGA实现，可对多路电话信道说话人进行实时判决识别。