基于FPGA的情绪感知系统设计方案：心理健康监测应用（二）

基于 FPGA 的情绪感知系统设计方案：心理健康监测应用（一）

引言

前我们对FPGA+护理的研究现状有了一个大概的了解，该分支方向选择情绪感知系统的研究。

系列文章目录

FPGA+护理：跨学科发展的探索（一）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（二）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（三）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（四）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（五）
FPGA 在情绪识别领域的护理应用（一）
FPGA 在情绪识别领域的护理应用（二）
FPGA 在情绪识别领域的护理应用（三）
FPGA 在情绪识别领域的护理应用（四）
基于FPGA的情绪感知系统设计方案：心理健康监测应用（一）

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文章目录

基于 FPGA 的情绪感知系统设计方案：心理健康监测应用（一）引言系列文章目录二、系统详细设计2.1 面部表情识别模块设计2.1.1 算法设计2.1.2 硬件实现2.1.3 优化策略
2.2 语音情绪分析模块设计2.2.1 算法设计2.2.2 硬件实现2.2.3 优化策略

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二、系统详细设计

2.1 面部表情识别模块设计

2.1.1 算法设计

面部表情识别模块采用卷积神经网络 (CNN) 作为核心算法，结合 LSTM 网络处理连续的面部表情序列(1)。具体算法架构如下：

输入层：接收预处理后的面部图像数据，尺寸为 64×64×3（RGB 三通道）

卷积层组：

第一层卷积：32 个 3×3 卷积核，ReLU 激活函数

第二层卷积：64 个 3×3 卷积核，ReLU 激活函数

第三层卷积：128 个 3×3 卷积核，ReLU 激活函数

每层卷积后接最大池化层（2×2 池化窗口）

LSTM 层：两个堆叠的 LSTM 层，每个层包含 128 个记忆单元，用于处理连续面部表情的时间序列信息(1)

全连接层：

第一个全连接层：256 个神经元，ReLU 激活函数

第二个全连接层：7 个神经元（对应 7 种基本情绪类别），Softmax 激活函数

该架构能够分析通过数据卷积获得的局部特征序列，使其适合处理连续面部图像等时间序列数据(1)。

2.1.2 硬件实现

面部表情识别模块在 FPGA 上的实现主要包括以下部分：

图像采集与预处理单元：

使用 VITA-2000 摄像头模块采集视频流

实现灰度化、降噪、人脸检测和归一化等预处理操作(6)

采用并行处理架构，充分利用 FPGA 的并行计算能力

CNN 加速器设计：

使用 Winograd 算法优化卷积运算，提高计算效率(10)

设计卷积运算模块，实现卷积层的硬件加速(10)

采用乒乓流水化设计和循环分块技术，提高数据吞吐量(10)

LSTM 加速器设计：

设计专用的 LSTM 处理单元，实现 LSTM 层的硬件加速(1)

采用多级存储策略，减少数据移动和功耗(34)

安排多个处理引擎 (PE) 实现矩阵 – 向量乘法模块的并行操作(34)

分类器实现：

实现全连接层和 Softmax 分类器

采用定点数优化技术，减少硬件资源消耗(6)

面部表情识别模块的硬件架构如图 2 所示：

+------------+
| 摄像头接口 |
+------------+
       |
+------------+
| 图像预处理 |
| (灰度化、人脸检测) |
+------------+
       |
+------------+
|  CNN加速器  |
| (卷积层组)  |
+------------+
       |
+------------+
|  LSTM加速器 |
+------------+
       |
+------------+
| 分类器模块 |
+------------+

图 2：面部表情识别模块硬件架构图

2.1.3 优化策略

为了提高面部表情识别模块在 FPGA 上的性能和资源利用率，采用以下优化策略：

定点数优化：将浮点运算转换为定点运算，减少硬件资源消耗和处理时间(6)

并行处理架构：利用 FPGA 的并行处理能力，设计并行卷积层和池化层，同时处理多个特征图(6)

硬件加速单元：设计专用的乘法累加 (MAC) 单元，优化卷积和全连接层的计算(6)

资源复用技术：通过时分复用或频分复用技术共享硬件资源，减少资源消耗(6)

这些优化措施可以显著提高处理速度和能效比，使面部表情识别模块能够在 FPGA 上高效运行。

2.2 语音情绪分析模块设计

2.2.1 算法设计

语音情绪分析模块采用 CNN-LSTM 混合模型作为核心算法，用于处理语音信号的时序特征(4)。具体算法架构如下：

输入层：接收预处理后的语音特征（MFCC 系数），尺寸为 40×1（40 维 MFCC 特征）

特征提取层：

一维卷积层：64 个 3×3 卷积核，ReLU 激活函数

批归一化层

最大池化层（2×2 池化窗口）

LSTM 层：

两个堆叠的 LSTM 层，每个层包含 128 个记忆单元

用于处理语音信号的时序特征(4)

全连接层：

第一个全连接层：256 个神经元，ReLU 激活函数

第二个全连接层：7 个神经元（对应 7 种基本情绪类别），Softmax 激活函数

该模型能够有效捕捉语音信号中的情绪特征，实现准确的语音情绪分类。

2.2.2 硬件实现

语音情绪分析模块在 FPGA 上的实现主要包括以下部分：

语音采集与预处理单元：

实现语音信号的采集和模数转换

设计语音预处理模块，包括预加重、分帧、加窗等操作

实现 MFCC 特征提取器，提取语音信号的 MFCC 特征

CNN 加速器设计：

设计一维卷积层的硬件实现

采用并行处理架构，提高卷积运算效率

实现批归一化和池化层的硬件加速

LSTM 加速器设计：

设计专用的 LSTM 处理单元，实现 LSTM 层的硬件加速(4)

采用指令驱动的批处理架构，提高处理效率(95)

实现 LSTM 单元的流水线设计，提高处理速度

分类器实现：

实现全连接层和 Softmax 分类器

采用定点数优化技术，减少硬件资源消耗

语音情绪分析模块的硬件架构如图 3 所示：

+------------+
| 麦克风接口 |
+------------+
       |
+------------+
| 语音预处理 |
| (预加重、分帧) |
+------------+
       |
+------------+
|  MFCC提取器  |
+------------+
       |
+------------+
|  CNN加速器  |
| (一维卷积层) |
+------------+
       |
+------------+
|  LSTM加速器 |
+------------+
       |
+------------+
| 分类器模块 |
+------------+

图 3：语音情绪分析模块硬件架构图

2.2.3 优化策略

为了提高语音情绪分析模块在 FPGA 上的性能和资源利用率，采用以下优化策略：

MFCC 优化：设计高效的 MFCC 提取算法，减少计算量和资源消耗

并行 FFT 实现：优化 FFT 运算的硬件实现，提高频谱分析效率

资源复用技术：通过时分复用技术共享硬件资源，减少资源消耗(6)

LSTM 优化：采用 MSBF（Most-Significant Bit-first）算术优化 LSTM 实现，提高能效比(73)

这些优化措施可以显著提高语音情绪分析模块的处理速度和能效比，使其能够在 FPGA 上高效运行。