基于FPGA的TTS系统设计与实现的中期报告前言本文旨在介绍基于FPGA的TTS系统设计与实现的中期报告，介绍系统的基本原理、系统框架和具体实现过程，同时也将介绍我们关于系统优化的思路和具体方案。一、系统原理TTS即“Text-to-Speech”，即文字到语音转换，它是NLP（自然语言处理）领域中非常重要的一个方向。TTS系统是指将输入的文本通过模型生成语音信号输出的系统。TTS系统通常分为两个主要模块：前端和后端。前端是文本识别模块，将输入文本进行特征提取和处理，输出文本特征。后端是语音合成模块，将文本特征进行处理，并利用合成模型生成语音信号。二、系统框架基于上述原理，我们设计的基于FPGA的TTS系统框架如下：图1基于FPGA的TTS系统框架系统主要由以下几个部分组成：1.语音库：存储语音片段，作为语音合成模型的基础。2.前端：对输入文本进行特征提取和处理，输出文本特征。3.后端：将文本特征进行处理，并利用合成模型生成语音信号。4.FPGA硬件实现：将前后端模块分别实现在FPGA中，使得系统可以在硬件上进行高效的实现。三、具体实现1.语音库为了提高语音合成模型的效果，我们需要一个足够大的语音库，其中包含各种语音片段，例如不同的音位、重音和语速等。该语音库应该包含基本的语音单元，例如元音、辅音和失音等。我们在实现过程中使用的语音库是由大量的情感语音数据和普通语音数据组成的，其中情感语音数据主要用于语音情感变化的效果，普通语音数据主要用于模型主干的建立。2.前端前端的主要作用是从输入文本中提取特征。输入的文本可以是中文或英文，因此我们需要使用不同的特征提取方法。本文介绍的前端是基于HTK开发的，它使用Mel频率倒谱系数(MFCC)作为中文文本的特征提取方法，使用图形特征(GMM)作为英文文本的特征提取方法。3.后端后端是语音合成模块的核心，它主要包含两个部分：统计参数生成和信号合成。a.统计参数生成：该部分是将前端提取的文本特征进一步转换为一组统计参数的过程，其中包括基频、频率峰值和语音能量等。该部分使用隐马尔可夫模型（HMM）和人造神经网络（ANN）进行实现。b.信号合成：该部分是根据统计参数来作为输入，将语音库中的语音片段进行合成的过程。该部分使用基于谱域显著性的非周期脉冲链接模型（PSOLA）进行实现。总体而言，基于FPGA的TTS系统的后端部分需要解决如下问题：1.如何将前端提取的文本特征转换为统计参数2.如何将统计参数转换为语音数据3.如何对语音数据进行优化以提高语音质量4.FPGA硬件实现本系统的FPGA实现主要涉及语音库的存储和数据交互方面，主要实现包括：1.语音库存储器的设计2.前端和后端模块的IP核的开发3.数据交互模块的设计四、优化思路及方案目前，基于FPGA的TTS系统面临着一些挑战，最大的困难是FPGA的带宽和存储容量有限，这给系统的可扩展性和语音效果带来了限制。为了解决这些问题，我们提出了以下两个方案：1.使用压缩技术：我们将使用压缩技术来提高存储容量，通过将语音库进行压缩来实现，从而使得系统可以更好地适应FPGA的带宽和存储限制。2.使用高效算法：我们将探索更为高效的算法来提高系统的处理速度和语音质量，在MIPS和DSP方面进行优化。