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（一）

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引言

我们想将FPGA与护理学科相结合形成FPGA+护理，以期望探索FPGA在护理学科发展的可行性，后续我们将持续的分享我们在该方面取得的一些成果，同时也希望和大家共同探讨一些可行性的解决方案。

现在我们将分享FPGA在情绪领域的精神医学护理。

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）

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一、引言

情绪识别技术是情感计算领域的重要组成部分，它通过分析人类的生理信号、面部表情、语音特征等多种模态信息，实现对人类情绪状态的自动识别和分类。在临床精神医学护理场景中，情绪识别技术具有重要的应用价值，能够帮助医护人员实时监测患者的情绪状态，辅助诊断和治疗方案的制定，提高护理质量和效率(44)。

近年来，随着现场可编程门阵列 (FPGA) 技术的快速发展，其在实时信号处理、并行计算和低功耗等方面的优势使其成为情绪识别系统硬件实现的理想选择(12)。FPGA 凭借其可重构性、并行处理能力和低延迟特性，能够高效地处理情绪识别算法中的复杂计算任务，为临床精神医学护理提供实时、准确的情绪识别支持(39)。

本文旨在深入分析 FPGA 在情绪识别领域的应用，特别是在临床精神医学护理场景中的应用。研究将重点关注面部表情识别、语音情绪分析和生理信号情绪检测等关键技术，并从系统设计和应用效果两个维度进行详细探讨，为相关领域的研究和应用提供参考。

二、FPGA 在情绪识别领域的技术架构与实现

2.1 面部表情识别的 FPGA 实现

面部表情是人类情绪最直观的表达方式，基于 FPGA 的面部表情识别系统在临床精神医学护理中具有重要应用价值，特别是在自闭症儿童、抑郁症患者等特殊人群的情绪识别和干预方面(7)。

2.1.1 面部表情识别的系统架构

基于 FPGA 的面部表情识别系统通常包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别等模块(9)。在硬件实现上，系统通常采用以下架构：

1. 图像采集与预处理模块：负责从摄像头获取视频流，并进行灰度化、降噪、人脸检测和归一化等预处理操作(9)。该模块通常使用 FPGA 的并行处理能力实现实时图像处理。

2. 特征提取模块：采用主成分分析 (PCA)、线性判别分析 (LDA) 或卷积神经网络 (CNN) 等方法提取面部表情特征(7)。在 FPGA 实现中，特征提取模块是系统的核心，直接影响识别性能和资源消耗。

3. 分类识别模块：使用支持向量机 (SVM)、K 最近邻 (KNN) 或神经网络等分类算法对提取的特征进行分类，确定表情类别(13)。该模块通常采用流水线设计和并行处理技术，以提高处理速度。

4. 控制与接口模块：负责协调各模块的工作时序，实现与外部设备的通信接口，并控制整个系统的运行(9)。

2.1.2 面部表情识别的 FPGA 优化技术

为了提高面部表情识别系统的性能和资源利用率，研究者提出了多种 FPGA 优化技术：

1. 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(3)。例如，在 MobileNet-v2 和 ResNet18 模型中使用近似符号数字编码，将 FPGA 资源需求减少至少 22%，而分类准确率损失可忽略不计(3)。

2. 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，提高处理速度(9)。例如，在 Virtex 7 FPGA 上实现的面部表情识别系统，采用并行处理架构，能够在 30 帧 / 秒的速度下实时识别面部表情(1)。

3. 硬件加速单元：设计专用的硬件加速单元，如自定义乘法累加 (MAC) 单元，优化卷积和全连接层的计算(3)。这种方法可以显著提高处理速度和能效比。

4. 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(7)。例如，在特征提取阶段，使用共享的乘法器和加法器单元，实现不同特征的计算。

2.1.3 面部表情识别的 FPGA 实现案例

以下是几个典型的基于 FPGA 的面部表情识别系统实现案例：

1. 基于 PCA 的 FPGA 面部表情识别系统：在 Virtex 7 XC7VX330T FPGA 上实现的 PCA 面部表情识别系统，使用 8 位字长，在 JAFFE 数据集上达到 82.3% 的识别准确率(7)。该系统采用并行处理架构，能够在 30 帧 / 秒的速度下实时识别面部表情。

2. 基于 CNN 的 FPGA 面部表情识别系统：在 Zynq-7000 SoC FPGA 上实现的 CNN 面部表情识别系统，使用 MobileNet-v2 和 ResNet18 模型，在 FER2013 数据集上进行训练，FPGA 资源需求减少至少 22%，而分类准确率损失可忽略不计(3)。

3. 基于线性 SVM 的 FPGA 面部表情分类器：在 Virtex-5 FPGA 上实现的线性 SVM 面部表情分类器，能够在 241.55MHz 的时钟频率下工作，达到 98.50% 的分类准确率，适用于实时面部表情分类(13)。

2.2 语音情绪分析的 FPGA 实现

语音情绪分析是情绪识别的另一个重要模态，在临床精神医学护理中，特别是在抑郁症筛查、自杀风险评估等方面具有重要应用价值(19)。

2.2.1 语音情绪分析的系统架构

基于 FPGA 的语音情绪分析系统通常包括以下模块：

1. 语音采集与预处理模块：负责从麦克风获取语音信号，并进行降噪、分帧、加窗和预加重等预处理操作(32)。该模块通常使用 FPGA 的高速 ADC 和数字信号处理能力实现实时语音处理。

2. 特征提取模块：提取梅尔频率倒谱系数 (MFCC)、线性预测系数 (LPC)、基频、能量等语音特征(29)。在 FPGA 实现中，特征提取模块通常采用专用硬件加速器设计，以提高处理效率。

3. 分类识别模块：使用支持向量机 (SVM)、循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN) 等分类算法对提取的特征进行分类，确定情绪类别(28)。该模块通常采用流水线设计和并行处理技术，以提高处理速度。

4. 控制与接口模块：负责协调各模块的工作时序，实现与外部设备的通信接口，并控制整个系统的运行(32)。

2.2.2 语音情绪分析的 FPGA 优化技术

为了提高语音情绪分析系统的性能和资源利用率，研究者提出了多种 FPGA 优化技术：

1. 特征提取优化：设计高效的特征提取算法，如优化的 MFCC 计算方法，减少计算复杂度和资源消耗(29)。例如，在 FPGA 上实现的 MFCC 特征提取模块，能够在 1.8ms 内处理 1.5 秒的语音信号(35)。

2. 并行处理架构：利用 FPGA 的并行处理能力，设计并行滤波器组和快速傅里叶变换 (FFT) 模块，同时处理多个频率分量，提高处理速度(35)。

3. 硬件加速单元：设计专用的硬件加速单元，如自定义乘法累加 (MAC) 单元，优化卷积和全连接层的计算(28)。这种方法可以显著提高处理速度和能效比。

4. 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(35)。例如，在特征提取阶段，使用共享的乘法器和加法器单元，实现不同特征的计算。

2.2.3 语音情绪分析的 FPGA 实现案例

以下是几个典型的基于 FPGA 的语音情绪分析系统实现案例：

1. 基于 LDA 的 FPGA 语音情绪识别系统：在 Virtex-5 FPGA 上实现的潜在 Dirichlet 分配 (LDA) 语音情绪识别系统，能够在 1.8ms 内识别 1.5 秒语音中的情绪，利用 70% 的资源(35)。该系统在 EMO-DB 数据集上实现了 80.7% 的平均分类准确率。

2. 基于 CNN-LSTM 的 FPGA 语音情绪识别系统：在 Zynq-7000 SoC FPGA 上实现的 CNN-LSTM 语音情绪识别系统，使用 HLS (高级综合) 设计神经网络模型，在 PL 侧构建神经网络，在 PS 侧管理调度和实现，在 TESS 数据集上达到 97.86% 的准确率(28)。

3. 基于神经网络加速器的 FPGA 语音情绪识别系统：在 FPGA 上实现的神经网络加速器，设计指令生成算法，将网络模型部署在加速器上实现语音情绪识别(29)。整个系统主要硬件资源消耗为 37078 个 LUT 和 153 个 DSP，支持在主流 FPGA 平台上的部署，指令运算误差可达 0.06 以下，输出误差为 0.0004 以下。