VHDL-Implementierung des MFCC-Algorithmus zur Audiomerkmalsextraktion

Heutige mobile Endbenutzer-Geräte wie Handys oder mp3-Player besitzen große, erweiterbare Speicherkapazitäten, welche zur Archivierung multimedialer Daten genutzt werden können. Aufgrund der stetigen anhaltenden Zunahme der verfügbaren Rechenleistung gelangen intelligente Technologien zur Verwaltung derartiger Datenmengen in den Fokus des Interesses.Im Rahmen eines Forschungsvorhabens werden am IMS Ansätze zur dynami-schen Strukturierung großer Musikarchive untersucht. Von Bedeutung sind dabei sowohl eine für den Anwender logische Sortierung (Klassifikation) der Daten als auch eine möglichst kurze Analysezeit großer Datenmengen. Wesentliche Komponente der Analysezeit ist die Extraktion von Audiomerkmalen, welche sowohl auf Instruktionsebene als auch auf Datenpfadebene parallelisiert werden kann.Das Projekt „Musikklassifikation“ untersucht verschiedene Hardware-Architekturen zur Verwendung der Audiomerkmalsextraktion, u.a. auch FPGA-Realisierungen. Hierbei sind Aspekte wie die erforderliche Rechengenauigkeit, die Berechnungsdauer sowie der erforderliche Ressourcenaufwand zu untersuchen. Für diese Aufgabenstellungen werden interessierte Studierende gesucht, die in der Hardware-Beschreibungssprache VHDL aktuelle Algorithmen zur Extraktion von Audiomerkmalen implementieren und analysieren.Abbildung: Analyse von Musikinformationen zur intelligenten DatenverwaltungVorkenntnisse in den Sprachen C und VHDL werden empfohlen.Im Projekt „Musikklassifikation“ werden zurzeit folgende Themen angeboten:Approximation elementarer Funktionen zur Hardware-ImplementierungAnalyse der Rechengenauigkeit zur Verwendung von FixpunktarithmetikEntwurf und Implementierung aktueller Algorithmen in VHDLVerifikation und Benchmarking der erarbeiteten Hardware-Module