一種基于DSP的人工耳蝸語音處理器設計
4 設計結果驗證
文中設計的CIS算法首先用MATLAB進行驗證,然后修改成C語言在DSP上實現。為了更方便的分析算法結果,文中利用了集成在MATLAB 7.0中的CCSLlink工具。利用該工具可在MATLAB環(huán)境下完成對CCS和DSP目標板的操作,自動實現調試,數據傳遞和驗證。在創(chuàng)建好CCSIDE連接對象后,利用MATLAB把工程文件加載到CCSIDE中,經過編譯連接生成DSP可執(zhí)行文件。把可執(zhí)行文件加載到DSP目標板,運行程序,由waver ead函數讀取wav格式音頻文件。該音頻文件是立體聲的波形文件,采樣精度16位,采樣率22 050 Hz,左聲道模擬麥克風1,右通道模擬麥克風2。為了模擬真實環(huán)境中的噪聲,左右聲道各加入了相關的高斯白噪聲,通過LINE IN連接線接到DSP目標板。先將自適應濾波前后的結果進行對比,如圖5所示。
自適應消噪后的語音信號經過預加重,FFT變換,帶通濾波,能量求和及非線性壓縮后可得到與每個電極相對應的刺激脈沖。以第一通道為例,同一語音分別經DSP和MATLAB采樣處理的結果對比如圖6所示。
5 CIS算法實現優(yōu)化
功耗是人工耳蝸語音處理器設計需要考慮的重要內容,本系統(tǒng)在降低功耗方面做了一些努力。由于語音實時采樣分析的需要,每幀數據的處理時間必須小于每幀數據的采樣時間。CIS算法優(yōu)化后減少了每幀數據的處理時間,可以使CPU工作在較低的工作頻率,一定程度上降低了系統(tǒng)功耗。CIS算法中開平方運算和FFT運算需要較多的處理時間,其中浮點數開平方運算需要10 ms,浮點數FFT運算需要51 ms。本算法中采用了DSP函數庫中的sqrt_16函數和cfft函數,這些函數全部為優(yōu)化過的匯編語言,可有C?語言方便調用,執(zhí)行速度得到了很大的提高。
6 結束語
文中介紹了基于16位定點DSP芯片TMS320VC5509A的人工耳蝸語音處理器的硬件設計和軟件設計。為了提高低噪聲中的語音識別率,本設計采用了雙麥克風接收語音輸入的自適應消噪技術。聲音經過語音Codec芯片TLV320AIC23采集并進行A/D轉換后傳輸到DSP內。系統(tǒng)運行結果表明,該系統(tǒng)可以實現語音信號中噪聲的消除,并得到良好的電極刺激脈沖,其低功耗、低成本、移植性好的特性將有助于人工耳蝸更好的普及。
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