基于DSP的语音采集与分析系统【开题报告】.doc

1、毕业设计开题报告电子信息科学与技术基于DSP的语音采集与分析系统一、选题的背景与意义11研究的目的与意义随着计算机技术和语音信号处理技术的日益发展，语音信号在越来越多的领域发挥着巨大作用所以研究语音信号采集、处理的实时实现有着其重要的现实意义而语音信号数据量较大，信号较为复杂，这就要求语音信号处理系统具有实时采集，大容量存储和实时处理的特点传统的语音信号处理系统多采用计算机加软件、单片机、FPGA等来实现这些方法要么在应用场合受到限制，特别是便携式、脱机设计中，要么难以实现实时处理的要求为了改善以上各方面的限制要求，本文采用基于TMS320DM6437DSP系统平台，进行语音信号的采集与处理分

2、析。DSP利用专门或通用的数字信号处理芯片，以数字计算的方法对信号进行处理，具有处理速度快、灵活、精确、抗干扰能力强、体积小及可靠性高等优点，满足了对信号快速、精确、实时处理及控制的要求。高性能的TMS320DM6437是由美国TI公司生产的，处理器采用达芬奇DAVINCI技术，适用于车载视觉、视频安全监控系统以及视频电话等特定应用市场。12国内外发展现状随着语音处理算法的日益复杂，许多语音处理器的速度有很高的要求，一些理论上性能优良的语处理器在实际应用中还面临着诸如体积大、成本高、功耗高的一系列问题。对于绝大多数的编码器而言，音编码远比解码复杂，是非对称的。因此语音编码算法的实现一直是一个重

3、要的研究课题。我们国家正在这一方面做大量的努力工作。IBM、PHILIPS、MOTOROLA、INTEL、LH、DRAGONSYSTEM等公司都投入了大量的研发资金和技术，积极推动了语音处理技术的发展。目前比较成功的语音处理系统有IBM的VIAVOICE和MICROSOFT的SAPI，它们都是面向非特定人、大词汇量的连续语音处理系统，在充分训练情况下，VIAVOICE处理率可高达93；特定任务的语音处理系统成为市场应用的主流，DRAGONSYSTEM公司的医用听写机、BELL实验室为ATT电话公司开发的自动系统都是成功的典范美国CMU的SPHINX系统、英国剑桥大学的IITK系统都是基于HMM

4、理论的语音处理开发平台，语音处理的应用前景无限。13语音处理发展前景基于DSP的语音处理系统具备了其他电子设备和处理技术无可比拟的优越性，该系统可以用于舰艇武器控制系统、指控系统、车载导航系统、信息家电、楼宇自动化、工业控制等领域。由于国内国际语音处理技术的不断突破，我们可以想象，语音合成、语音识别、语音翻译的共同运用将使人类步入一个崭新的电子领域。二、研究的基本内容与拟解决的主要问题21语音录放系统设计语音录放实验主要是通过T1的MCBSP接口实现。MCBSP在结构上可以分为一个数据通道和一个控制通道，数据通道完成数据的发送和接收，控制通道完成的任务包括内部时钟的产生，帧同步信号的产生，对这

5、些信号的控制以及多通道的选择等。音频信号经过TLV320AIC23高精度、高速的AIX；转换后得到一串数字信号，输入到输入缓冲区RAM。然后由处理算法将音频信号调入TMS320VC6437的内部进行高速运算处理。经过处理的音频信号可以进行存储，再输入到高精度高速的AIC23DAC转换器中，还原成模拟的声音信号输出。TMS320AIC23TMS320VC6437图21语音录放框图22回声采集与回放设计声音遇到较远的物体产生的反射会比遇到较近的物体的反射波晚些到达声源位置，所以回声和原声的延迟随反射物体的距离大小改变。同时，反射声音的物体对声波的反射能力，决定了听到的回声的强弱和质量。另外，生活中

6、的回声的成分比较复杂，有反射、漫反射、折射，还有回声的多次反、折射效果。当已知一个数字音源后，可以利用计算机的处理能力，用数字的方式通过计算模拟回声效果。简单地讲，可以在原声音流中叠加延迟一段时间后的声流，实现回声效果。当然通过复杂运算，可以计算各种效应的混响效果。如此产生的回声，我们称之为数字回声。初始化配置DSP通过I2C总线将配置命令发送到AIC23，配置完成后AIC23工作。语音信号的输入AIC23通过其中的AD转换采集输入的语音信号，每采集完一个信号后，将数据发送到DSP的MCBSP接口上，DSP可以读取到语音数据，每个数据为16位无符号整数，左右通道各有一个数值。语音信号的输出DS

7、P可以将语音数据通过MCBSP接口发送给AIC23，AIC23的DA器件将他们变成模拟信号输出。图22回声部分框图立体声源语音采样（A/D）合成和限幅回放语音数据（D/A）输出声源输入信号合成和限幅延时输出信号23系统硬件设计231语音采集处理整体硬件设计语音处理系统中DSP作为主处理器，负责完成语音处理以及整个系统控制。系统选择专门的音频CODEC芯片来实现语音采集和语音输出。文中选择TI公司的TMS320VC6437作为主处理器，TLV320AIC23B作为CODEC芯片，系统的结构如图控制语音传输图23语音采集与处理结构框图TMS320DM6437，专用于数字媒体应用的高性能定点32位处

8、理器，工作主频最高达700MHZ，处理性能可达5600MIPS；MCBSP是MULTICHANNELBUFFEREDSERIALPORT的缩写，即多通道缓冲串行接口。它是一种功能很强的同步串行接口，具有很强的可编程能力，可以直接配置成多种同步串口标准，直接与各种器件无缝接口。MCBSP主要包括以下机组功能引脚位时钟CLKX，CLKR；帧同步FSX，FSR；数据DR，DX。TLV320AIC23B是TI推出的一款高性能立体声音频CODEC芯片，内置耳机输出放大器，支持MIC和LINEIN两种输入方式（二选一），且对输入和输出都具有可编程增益。232DSP与AIC23接口连接DSP与AIC23B的

9、连接可以采用DSP模式与IIS模式，区别仅在于DSP的MCBSP帧同步信号的宽度。后者的帧同步信号宽度必须为一个字（16位）长，而前者的帧宽度可以为一个位长，帧长为32位的情况下，如果采用IIS，帧同步信号宽度应为16位；而采用DSPMODE帧信号宽度1位即可连接示意图如下图24DSP与AIC23B的连接图24软件系统设计241语音采集中的编解码设计对语音通信的压缩和解压，国际电信联盟ITUT以及其他机构制定了一系列的语音压缩算法音频输入输出TLV320AIC23BTMS320DM6437MCBSPMLKX1MCLKR1DM6437MFSX1MFSX1MDX1MDR1BCLKIRCINACI2

10、3IRCOUTDINDOUT控制的标准。较著名的有PCM、ADPCM、CELP、LCP等算法。为节省系统带宽资源，同时保证系统的实时性，尽可能减少DSP执行算法的时间，语音数据压缩解压首先考虑采用比较简单的ADPCM算法。经典的ADPCM算法可实现40KS，32KS，24KS，16KS压缩速率。但该算法中有大量浮点乘运算，并且不适用于定点DSP处理。我们采用一种更为简便的语音编解码算法IMA_ADPCM，它是一种由INTERACTIVEMULTIMEDIAASSOCIATION推荐，广泛用于提高多媒体系统语音数据兼容性的32KSADPCM压缩算法。IMA_ADPCM利用语音采样信号的高度相关性

11、，不对信号本身进行编码，而是对预测信号和真实信号之间的差值进行编码，其自适应预测器采用固定预测，减少了数据存储量和指令周期数。242数字滤波器算法设计本文的自适应算法是最小均方误差算法，即LMS算法，该算法是一种易于实现、性能稳定、应用广泛的算法。自适应滤波器控制机理是误差序列EN按照某种准则和算法对系数WIIL，2，M进行调整，设法使YN接近DN，最终使目标函数ENDNYN的均方值最小化，并且根据这个来修改权系数。25拟解决的主要问题通过以上语音处理的总体框架图与硬件的连接情况，以下几个问题需要深入的研究。（1）语音采集部分的设计问题（2）滤波器类型的选择问题（3）滤波器设计的算法问题三、研

12、究的方法与技术路线通过以上有理论的研究，下面我们这种分析以下问题的分析思路与解决方案。31语音采集部分设计语音采集与处理系统主要包括三部分以TMS320C6437为核心的数据处理与控制模块；以TLV320AIC23B为核心的语音采集与编解码模块；用户可扩展模块；AIC23为语音采集的关键部分，我们对AIC23的操作可以分为以下几步1初始化配置DSP通过I2C总线将配置命令发送到AIC23，配置完成后AIC23工作。2语音信号的输入AIC23通过其中的AD转换采集输入的语音信号，每采集完一个信号后，将数据发送到DSP的MCBSP接口上，DSP可以读取到语音数据，每个数据为16位无符号整数，左右通

13、道各有一个数值。3语音信号的输出DSP可以将语音数据通过MCBSP接口发送给AIC23，AIC23的DA器件将他们变成模拟信号输出。图31语音采集基本流程图32滤波器类型的选择问题语音去噪在语音信号上应用较多，使用滤波器和各种算法均可以实现语音信号的去噪，使得含有噪声的信号更加清晰。但语音信号的去噪和一般的数字信号去噪又存在着很大的差别，因为语音信号的频谱覆盖在100HZ34KHZ，较为丰富的信号主要集中在1KHZ附近，所以一般的滤波去噪时必须考虑语音信号的自身特征。因此，要用DSP进行编程设计一个软件可实现高通滤波器,由处理器来完成信号的去噪，自适应滤波是仅需对当前观察的数据做处理的滤波算法

14、。它能自动调节本身冲激响应的特性，或者说自动调节数字滤波器的系数，以适应信号变化的特性，从而达到最佳滤波。由于自适应滤波不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适合于实时处理。因此，本次设计选择自适应滤波器作为除噪的核心结构，利用其工作环境变化而自动更改自适应算法中的时变系数，从而改变滤波器的性能。33滤波器设计的算法问题自适应滤波算法采用易于实现的LMS算法，采用C语言进行算法的编程。由DSK自带的代码编译软件CCS进行编译、连接生成可执行文件，通过USB口下载到DSK。LMS算法的主要参数是滤波器权系数矢量W（N）的阶数和自适应步长U，它们影响着滤波器的收敛速度和稳态误差。滤波器权系数

15、矢量WN的阶数和运算量有关。LMS算法在一次迭代中需要2N1次复数乘法和2N次加法。欲使算法收敛，步长必须满足0UMAXU,MAXUMAX1MAXU是临界稳定步长，MAX是输入信号XN相关矩阵的最大特值。开始DSP初始化MCBSP初始化MCBSP与TLV320AIC23B进行通信，设置通讯参数接收AIC23的采集数据接收数据经过算法处理，存储到SDRAM将数据发送到AIC23中南中发送完毕，返回采样数据图32DSP算法的实现流程图四、研究的总体安排与进度1、2010年11月26日2010年12月5日深入研究课题，了解课题的具体任务要求，制定详细的计划安排。2、2010年12月5日2010年12

16、月26日查阅语音信号采集与基于DSP的滤波器设计的相关资料，弄清有关概念及相关技术问题，撰写文献综述和开题报告。3、2010年12月26日2011年1月13日熟悉TMS320VC6437试验箱组成及各部分的功能，了解各部分端口的连接情况。4、2011年1月14日2011年2月16日完成语音回放系统的硬件调试工作，为接下来整个设计框架的设计做准备。5、2011年2月17日2011年3月2日了解LMS算法的实现原理与编写方法，完成语音滤波算法程序的编写工作。6、2011年3月3日2011年3月20日硬件实现语音采集与滤波功能，进行必要的滤波效果的频谱分析。7、2011年3月21日2011年4月20

17、日完成所有项目与毕业论文书面工作，等待毕业答辩。五、主要参考文献1汪兴贤单片机语音采集与合成技术J南昌大学学报（工科版），1996,18234362张晓东,卢源陵香农采样理论的扩展与应用J赣南师范学院学报，1996612153李占辉,刘晓强,李柏岩小波域降噪方法及在历史音频保护中的应用J东华大学，2010,847779初始化DSK6437初始化AIC23开外部中断1等待中断开始4杜可越，李辉，戴蓓倩，陆伟一种改进的LPC语音编码方法D中国科技大学学报，2003,12318215涂奇雄,梁维谦基于HMM的语音合成系统的模型压缩D清华大学电子工程系,清华大学微电子所,2010786896张凯,皮之

18、军,张树团,李静基于DSPBIOS的FIR数字滤波器设计与实现M海军航空工程学院山东烟台,2009,1046497伍永锋,王国金基于MATLAB的IIR数字滤波器的设计及DSP实现M宁夏大学物理电气信息学院,2010256598王丽芳,陈益平基于DSP的自适应滤波器的实现M南昌航空大学,2009,923259袁见,李国辉,徐新文基于倒谱分析的被动水声目标原始信号重构方法J计算机工程与科学,2009,29815215610KUOSM,VUAYANASECONDARYPATHMODELINGTECHNIQUEFORACTIVENOISECONTROLSYSTEMSJIEEETRANSSPEECHANDAUDIOPROCESSING,1997,5437437711ZHANGM,LANH,SERWCROSSUPDATEDACTIVENOISEEONTROLSYSTEMWITHONLINESECONDARYPATHMODELINGJSPEECHANDAUDIOPROCESSING，2001,9559860212ZHANGM,LANH,SERWONCOMPARISONOFONLINESECONDARYPATHMODELINGMETHODSWITHAUXILIARYNOISEJIEEETRANSSPEECHANDAUDIOPROCESSING,2005,134618628