基于DSP的音頻實時處理系統(tǒng)設(shè)計

　　如圖2 所示，通過加入靜音檢測算法( VAD) 對輸入信號的狀態(tài)進(jìn)行判斷，不僅可以減輕實際的運算量,也可降低噪音對自適應(yīng)濾波器的干擾，在一定程度上避免了濾波器發(fā)散的情況。同時加入MMSE Short t imeSpect ral Amplitude Estimator替代了傳統(tǒng)的非線性處理器( NLP) 算法。在頻域內(nèi)對參與回聲的頻譜能量進(jìn)行估計，計算增益，最后達(dá)到相對平滑的殘余回聲和噪音的處理。

圖2 一種結(jié)合噪音消除的回聲消除原理圖

　　通過對濾波器狀態(tài)參數(shù)的跟蹤，根據(jù)濾波器當(dāng)前是否正常收斂，殘余回聲估計模塊的輸出結(jié)果會自動調(diào)節(jié)估計值的大小，避免在濾波器正常收斂的情況下，抑制殘余回聲導(dǎo)致處理后正常信號損失過多的問題。

　　圖2 中采用的靜音檢測算法( VAD) 采用了同時檢測短時能量與過零率的方法，保證了判斷的可靠性。

　　在遠(yuǎn)端語音不存在的時候，沒有必要進(jìn)行回聲消除，只需要進(jìn)行本地的噪音消除，若本地語音不存在則不需要做任何處理。

　　結(jié)合VAD 系統(tǒng)更有效地減少了對噪音和回音估計的誤差范圍，通過對濾波器系數(shù)更新的學(xué)習(xí)和調(diào)整功能使得在雙方通話過程中音頻信號具備更好的信噪比。

　　通過非線性信號檢測模塊加強(qiáng)了整體消除回音的能力。

　　2 基于DSP 的音頻處理系統(tǒng)實現(xiàn)

　　2. 1 硬件平臺

　　DSP 的選型需要考慮運算速度、成本、硬件資源以及程序的可移植性等多個問題。由于算法的浮點特性,本文采用了美國德州儀器( T I) 的TMS320C6713B 浮點DSP 作為核心處理器，通過使用JT EG 標(biāo)準(zhǔn)測試接口、EDMA 控制器、GIPO 通用輸入輸出端口以及多通道音頻緩沖串口( McASP) 等主要片外設(shè)備來完成系統(tǒng)的設(shè)計。

　　TMS320C6713B 可以工作在225 MHz 主頻上，片內(nèi)有8 個并行處理單元，分為相同的兩組，其體系結(jié)構(gòu)采用甚長指令字( V LIW) 結(jié)構(gòu)，單指令字長為32 b，8 個指令組成一個指令包，總字長為256 b。L1 支持4 KB的程序緩存以及4 KB 的數(shù)據(jù)緩存，L2 支持64 KB 的緩存。32 b 的外部存儲器接口( EMIF) 。與SDRAM 等無縫連接，可以尋址256 MB。

　　由于系統(tǒng)運行過程中需要實現(xiàn)的算法較多，僅依靠TMS320C6713B 的192 KB片內(nèi)RAM 來執(zhí)行程序是很困難的。本文使用了EMIF 的接口擴(kuò)展了SDRAM 作為算法和數(shù)據(jù)的存儲區(qū)域。采用TLV320AIC23B 實現(xiàn)音頻輸入和輸出，AIC23 支持48 kHz 帶寬、96 kHz 采樣率的雙聲道立體聲A/ D，D/ A，音頻輸入包括了*輸入和線路輸入。

　　系統(tǒng)的硬件平臺如圖3 所示。

圖3 硬件平臺結(jié)構(gòu)圖