3g手机的数据速率将高达2mbps，因而能支持包括数据服务和互联网连接在内的各种多媒体应用，相对2g产品而言，其主要特点是屏幕更大、键盘更小。为了解决用小键盘进行拨号和单词输入的难题，利用自动语音识别(asr)功能完成语音拨号将成为3g手机的新特点。本文介绍高性能低成本、低功耗dsp芯片在下一代无键盘手机应用中的选择策略。
随着dsp技术的进步，计算能力更强、功耗更低和体积更小的dsp已经出现，使3g手机上植入更精确更复杂的自动语音识别(asr)功能成为可能。目前，基本asr应用可以分成三大类：1. 语音-文本转换(语音输入)；2. 讲者识别；3. 语音命令控制(语音控制)。
这三类功能包含了3g所需的众多asr性能。语音-文本转换的典型实例是语音拨号和电子邮件听写。讲者识别功能可以通过语音识别安全地读出存储器中的个人数据，从而满足信用卡定购和银行服务等保密性高的应用需要。语音命令控制功能包括连接语音扩展标记语言(vxml)网站内容的语音接口，它支持财经服务与目录助理等业务。目前vxml被用于规范网站内容的语音标签。
语音识别的两种方法
3g手机的asr应用设计可分为两类，即以终端为中心和以客户/服务器为中心的应用。如图1所示为以终端为中心的设计方法，3g手机(终端)执行整个语音识别过程并送出识别结果。在图2所示的客户/服务器方法中，终端只是执行预处理特征提取，然后通过一个误码受保护的数据信道将这些参数发送给中心服务器，中心服务器最终完成语音识别。如果采用以客户/服务器为中心的设计方法，3g手机应使用数据信道而非移动信道来将语音发送给服务器进行识别，因为移动信道所用的低速率语音编码会严重影响语音识别的性能。
各种asr系统的差异主要体现在词汇量上。一个简单的网络设备可能只需要16字的词库就能实现所要求的语音识别功能，而3g移动手机则需要更大的专业词库。这些词汇可以跟讲者相关(训练语音识别设备使之熟悉用户的声音特征)或跟讲者无关(语音识别设备可以识别任何人的声音)，dsp的计算负荷就随着词汇量和训练数据的增加而增大。
例如，根据隐性马尔可夫模型(hmm)可以分析一个典型的跟讲者无关的100条命令识别的应用实例。假设hmm模型从左到右没有跳跃地顺序摆放，共有6个状态、5个具有对角协方差的混合高斯分布，包含39个特征(13唛-频率对数系数或mfcc，及其一阶和二阶差分)，具有16位精度，那么，hmm声学模型的大小就是100×5×5×(39+2)×2=240kb。
为了实现输入语音样本差分、窗口截获、mfcc抽取、概率计算和维特比搜索等运算的实时性，典型情况下需要消耗dsp的1千万个乘法-累加周期(mmac)。对于连续语音识别来说，上千个三音素模型和多种语法模型需要更多的存储空间，也需要更快的dsp处理速度。
因此，移动电话中asr系统的成败很大程度上取决于dsp的功能和设计。第三代系统本身就需要比第二代系统更强性能的dsp，而增加asr功能就对dsp提出了更高的要求。从结构角度看，对dsp性能的要求是处理速度快、功耗低和代码密度高。
采用高速dsp是关键
由于系统要实时对语音进行处理和取样，因此语音识别系统需要具有巨大的计算能力。下面的数字和计算假设采用的是围绕终端的设计方法。如果将dsp计算资源的20%分配给一个10mmac的语音识别系统使用，那么就需要一个具有50mmac的dsp才能满足这一功能需要，并可提供足够的空间执行3g手机所需的其它dsp任务，如处理软猫。如果采用较慢的dsp，如25mmac的dsp，那么词汇表中的命令数量就要减半，或减少hmm参数，这样会降低整个系统性能。
dsp的速度决定了语音识别系统的复杂性和性能。举例来说，如果一个基本的跟讲者无关的连续语音识别系统需要100mmac，dsp计算资源的50%用于满足3g手机的其它dsp任务的需求，那么dsp的处理速度就需要达到200mmac。
成本、性能和效率的折衷
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