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Performance evaluation of software for the spectral analysis of speech signals in a MIPS based architecture

dc.contributor
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dc.creatorNicolas Felipe Gutierrez
dc.creatorJohan Sebastián Eslava Garzón; Universidad Nacional de Colombia
dc.date2016-08-02
dc.date.accessioned2017-05-25T22:50:23Z
dc.date.available2017-05-25T22:50:23Z
dc.date.issued2017-05-25
dc.identifierhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/6400
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/6027
dc.descriptionLos algoritmos para el procesamiento de señales de voz son largos y complejos. Al momento de desarrollar aplicaciones de procesamiento de voz para sistemas embebidos, que suelen tener recursos limitados, es importante realizar una evaluación de desempeño de todo el sistema. Este artículo presenta la evaluación de desempeño de una aplicación para el análisis de señales de voz implementada en un sistema embebido basado en el procesador XBurst jz4740, que tiene un conjunto de instrucciones basado en la arquitectura MIPS. Se diseñaron dos versiones de la aplicación para el análisis de señales de voz, usando dos algoritmos para la extracción de información espectral: transformada rápida de Fourier y Codificación predictiva lineal. Finalmente se realizó una evaluación de desempeño de las dos versiones implementadas en el sistema embebido midiendo el tiempo de respuesta, el consumo de memoria y el volumen de trabajo. Los resultados muestran que las señales de voz con menos de 214 muestras tienen un tiempo de respuesta menor a 10 segundos, con un consumo de memoria menor al 25% del total disponible. Para señales con mayor número de muestras el sistema reduce su desempeño y para señales con cerca de 216 muestras el sistema alcanza saturación de memoria.
dc.descriptionSpeech recognition and algorithms for audio encoding/decoding are large and complex. Embedded systems tend to have limited resources, so in order to develop efficient speech analysis applications for these platforms, it is important to evaluate the performance of speech processing algorithms. This paper presents the performance evaluation of an application for speech signals analysis implemented in an embedded system based on the XBurst jz4740 processor, which has MIPS based instruction set architecture (ISA). Two versions of a speech signal analysis application were designed using two algorithms for the spectral data extraction: Fast Fourier Transform (FFT) and Linear Predictive Coding (LPC). The two versions were implemented in the embedded system. Finally, a performance evaluation of the two versions implemented on the embedded system is carried out, measuring the response time, memory footprint and throughput. The results show that the response time is less than 10 seconds for speech signals with less than 214 samples, and the memory footprint is less than 25% of the maximum capacity. For larger signals, the system reduces its performance and it reaches memory saturation for signals with around 216 samples.
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.formattext/html
dc.languageen
dc.publisherUniversidad del Norte
dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/6400/24160
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dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/6400/24166
dc.sourceRevista Científica Ingeniería y Desarrollo.; Vol 34, No 2 (2016): Julio-Diciembre; 309-332
dc.sourceRevista Científica Ingeniería y Desarrollo; Vol 34, No 2 (2016): Julio-Diciembre; 309-332
dc.titleEvaluación de desempeño de software para el análisis espectral de señales de voz en una arquitectura MIPS
dc.titlePerformance evaluation of software for the spectral analysis of speech signals in a MIPS based architecture
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