Implementación de un microprocesador de aplicación específica para la ejecución del algoritmo de modelos ocultos de Markov en el reconocimiento de patrones acústicos.

En este trabajo, se realizó la unidad de clasificación para un sistema de reconocimiento de patrones acústicos que permita la detección de disparos y motosierras en el bosque, basado en el algoritmo de modelos ocultos de Markov (HMM), con la idea de más adelante construir una red inalámbrica de sensores de vigilancia con nodos similares. Esta técnica es considerada, una de las más poderosas en la clasificación de audio en la actualidad. La misma, se implementó mediante una solución que integra hardware y software en una FPGA. Para ello, se desarrolló un microprocesador de aplicación específica en un lenguaje de descripción de hardware y el software en el lenguaje de programación C. Se obtuvo una tasa de reconocimiento del 90.33% para motosierras y 85.43% para disparos. Además, se muestran los resultados de la verificación funcional contra el modelo de referencia utilizando datos reales tomados de un área de bosque tropical protegido. Se presentan a su vez, resultados Post Place & Route sobre: la cantidad de recursos utilizados, frecuencia máxima de operación y consumo de potencia.