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          一種基于DSP的人工耳蝸語音處理器設計

          作者: 時間:2014-02-09 來源:網絡 收藏
          對AIC23控制寄存器的配置。系統(tǒng)中斷處理程序設置一個標志位,每中斷一次左右聲道各采集一個數據,當采集滿一幀時能使采樣值保存在兩個數據緩沖區(qū)的另一個緩沖區(qū)中。系統(tǒng)中主程序一直處于循環(huán)處理過程,在一幀信號執(zhí)行完CIS算法程序后,等待下一幀信號接收完畢,然后重新執(zhí)行CIS算法程序。為保證語音信號處理的連續(xù)性,CIS算法處理時間應當小于一幀數據的采樣時間。本系統(tǒng)CPU時鐘為144 MHz,采樣頻率8 kHz,中斷頻率8 kHz,因此每125μs采集一個點,采集一幀256個數據需32 ms,即每隔32 ms輸出1個刺激脈沖,CIS子程序運行一次需23.1 ms。圖4為系統(tǒng)設計流程圖。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/241710.htm



          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更好的普及。


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