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基于DSP的通用语音信号处理系统的设计摘要：介绍一种基于DSY的语音信号处理系统，该系统采用TMS320VC5509作为主处理器，TLV320AIC2313作为音频芯片，在此基础上完成系统硬件平台的搭建和软件设计，从而实现对语音信号的采集、滤波和回放功能.它可作为语音信号处理的通用平台。 关键词: 语音处理；DSY；TMS320VC5509；TLV320AIC2313Abstract：Design of speech signal processing system basednuDSY is introduced in this paper.The system adopts TMS320VC5509 as themain processor and TLV320AIC2313as codec chip,and the systems hardware platform and software design are completed basednuThe system canrealize the function of speech signal acquisition,processing and playing.Itcau he used as auniversal platform forthem,ntherspeech signal processing. Key words: speech processin；DSY；TMS320VC5509；TLV320AIC2313131引言语音是人类相互之间进行交流时使用最多、最自然、最基本也是最重要的信息载体。在高度信息化的今天，语音信号处理是信息高速公路、多媒体技术、办公自动化、现代通信及智能系统等新兴领域应用的核心技术之一。通常这些信号处理的过程要满足实时且快速高效的要求，随着DSP技术的发展，以DSP为内核的设备越来越多，为语音信号的处理提供了良好的平台。本文设计了一个基于TMS320VC5509定点的语音信号处理系统，实现对语音信号的采集、处理与回放等功能，为今后复杂的语音信号处理算法的研究和实时实现提供一个通用平台。2. 系统硬件设计 语音处理系统主要由主控单元、语音采集、输入/输出单元等组成。系统选用TI公司的TMS320VC5509 DSP(以下简称为5509DSP)作为主处理器负责完成整个系统的控制；选择TLV320AIC23B(以下简称为AIC23)作为CODEC芯片来实现语音的采集和语音输出。系统的硬件结构如图1所示。2.1芯片介绍5509 DSP是TI公司推出的一款低功耗高性能的16位定点数字信号处理器，它的最高工作频率能达到144MHZ，它具有强大的并行特性以及方便用户编程的指令流水线的自动保护机制，保证了指令的高效率执行。5509 DSP采用统一编址的方式来划分存储空间，使其便于大量数据的处理与程序的优化。它提供了DMA控制器,总线控制器、定时、MCBSP串口等丰富的外围设备，同时片内还集成了128x16的SRAM,，并具有EMIF接口，可以与SDRAM无缝连接，为实现复杂的语音算法提供了可能。AIC23是TI生产的一款高性能、低功耗的立体音频CODEC芯片，支持MIC输入和立体声输入两种输入方式以及立体声输出，提供48KHZ带宽，最大采样率为96KHZ，内置耳机输出放大器，且对输入和输出都具有可编程增益调节、片内集成了转换器，采用先进的乏过采样技术，可以在8K到96K的频率范围内提供16bit ,20bit , 24bit和32bit的采样。ADC和信噪比分别可达到90dB和100dBA/D和D/ADAC的输出。2.2 TMS320VC5509与TLV320AIC23B的接口（及数据的采集与输出）由上图1可知，5509 DSP与AIC23之间有两种接口：控制接口和数字音频接口。前者用于设置CODEC芯片的工作参数;后者用于传输音频数据，即输入/输出CODEC的A/D , D/A数据。 AIC23的控制接口有两种工作方式:SPI线制和IIC C2线制，由引脚MODE来决定。当MODE为低电平时，CODEC选择IIC工作方式相反选择IIS工作方式、由于5509 DSP内部集成了IIC总线因此使用IIC方式来控制CODEC比较方便、5509 DSP作为IIC总线的主设备，AIC23作为从设备。5509 DSP通过设置其内部的控制寄存器对AIC23进行各种控制操作，例如设置采样率、左右输入声道的音量等。 AIC23的数字音频接II用于传输A/D和D/A数据，可配置成DSP模式，可以方便地与DSP的串口 MCBSP相连接进行通信。其引脚连接图如图2所示。BCLK为数据位时钟信号, LRCIN和LRCOUT分别是DAC数据和ADC数据帧同步信号、DIN和DOUT分别是串行数据输入和输出信号、其工作时序如图3所示。当LRCIN/LRCOUT信号的下降沿到来时，开始进行数据传输、最开始一个数据字为左声道的音频数据，随后，再传输右声道的数据字。其数据字长可通过寄存器设置。2.3 音频数据的处理及滤波（1）滤波方式的选择随着DSP技术的高建发展，人们对信号处理的实时性、准确性和灵活性的要求越来越高，DSP技术在信号处理中的地位也越来越重要。自适应滤波器是一种复杂的算法，设计它是为了在均衡信道，抵消回波，增强谱线，抑制噪声等方面有所应用。而自适应滤波器的实现主要采用最小均方误差算法完成。自适应算法通过调整滤波器系数来实现可以更好地跟踪信号的变化，最终实现自适应滤波。所以我们这里采用自适应滤波器，它由两部分组成，一是滤波器结构，二是调整滤波器系数的自适应算法。自适应滤波器的结构采用FIR或IIR结构均可，由于IIR滤波器存在稳定性问题，因此我们采用FIR滤波器作为自适应滤波器的结构。图4给出了自适应滤波器的一般结构。图4 自适应滤波器的一般结构图4为自适应滤波器结构的一般形式，图中x(n)为输入信号，通过参数可调的数字滤波器后产生输出信号y(n)，将输出信号y(n)与标准信号(或者为期望信号)d(n)进行比较，得到误差信号e(n)。e(n)和x(n)通过自适应算法对滤波器的参数进行调整，调整的目的使得误差信号e(n)最小。 自适应滤波器设计中最常用的是FIR横向型结构。图5是横向型滤波器的结构示意图。图5 横向型滤波器的结构示意图 其中：x(n)为自适应滤波器的输入；w(n)为自适应滤波器的冲激响应：w(n)=w(O)，w(1)，w(N-1)；y(n)为自适应滤波的输出： (2)自适应滤波算法自适应滤波器除了包括一个按照某种结构设计的滤波器，还有一套自适应的算法。自适应算法是根据某种判断来设计的。自适应滤波器的算法主要是以各种判据条件作为推算基础的。通常有两种判据条件：最小均方误差判据和最小二乘法判据。LMS算法是以最小均方误差为判据的最典型的算法，也是应用最广泛的一种算法。理想信号d(n)与滤波器输出y(n)之差e(n)的期望值最小，并且根据这个判据来修改权系数wi(n)。由此产生的算法称为LMS。均方误差表示为： 对于横向结构的滤波器，代入y(n)的表达式： 其中：R=EX(n)XT(n)为NN的自相关矩阵，它是输入信号采样值间的相关性矩阵。P=Ed(n)X(n)为N1互相关矢量，代表理想信号d(n)与输入矢量的相关性。在均方误差达到最小时，得到最佳权系数它应满足下式：这是一个线形方程组，如果R矩阵为满秩的，R-1存在，可得到权系数的最佳值满足：W*=R-1p。用完整的矩阵表示为：显然x(m)=Ex(n)x(n-m)为x(n)的自相关值，xd(R)=Ex(n)d(n一k)为x(n)与d(n)互相关值。在有些应用中，把输入信号的采样值分成相同的一段(每段称为一帧)，再求出R，P的估计值得到每帧的最佳权系数。这种方法称为块对块自适应算法。如语音信号的线性预测编码LPC就是把语音信号分成帧进行处理的。R，P的计算，要求出期望值E，在现实运算中不容易实现，为此可通过下式进行估计：用以上方法获得最佳W*的运算量很大，对于一些在线或实时应用的场合，无法满足其时间要求。大多数场合使用迭代算法，对每次采样值就求出较佳权系数，称为采样值对采样值迭代算法。迭代算法可以避免复杂的R-1和P的运算，又能实时求得近似解，因而切实可行。LMS算法是以最快下降法为原则的迭代算法，即W(n+1)矢量是W(n)矢量按均方误差性能平面的负斜率大小调节相应一个增量：W(n+1)=W(n)-(n)，这个“是由系统稳定性和迭代运算收敛速度决定的自适应步长。(n)为n次迭代的梯度。对于LMS算法(n)为下式Ee2(n)的斜率： 由上式产生了求解最佳权系数W*的两种方法，一种是最陡梯度法。其思路为：设计初始权系数W(0)，用W(n+1)=W(n)一(n)迭代公式计算，到W(n+1)与W(n)误差小于规定范围。其中(n)计算可用估计值表达式： 上式K取值应足够大。如果用瞬时一2e（n）X（n）来代替上面对-2Ee（n）X（n）的估计运算，就产生了另一种算法随机梯度法，即Widrow-Hoft的LMS算法。此时迭代公式为：W（n+1）=W（n）+2ue（n）X（n） 以后讨论的LMS算法都是基于WidrOW-Hoff的LMS算法。上式的迭代公式假定滤波器结构为横向结构。对于对称横向型结构也可推出类似的迭代公式：W（n+1）=W（n）+2ue（n）X（n）+X（n一N+1） 3系统软件设计及程序流程的构建 语音处理系统的主要任务是:采集从MIC输入的语音信号，经AIC23进行A/D转换后通过MCBSP通道传送到5509 DSP片内DSP对这些语音数据进行滤波等一系列算法处理后，再将结果输入给AIC23，进行D/A转换，最后由耳机输出。程序设计流程如图6所示。 由流程图可知，程序包含以下几部分:1)DSP初始化。对DSP的寄存器以及缓冲串口MCBSP4,5,6进行初始化。2)AIC23初始化。通过正确设置AIC23的各个控制寄存器对其进行初始化，这样AIC23才能开始采集数据。3)设置DSP的中断，并开辟数据缓冲区。我们采用了DMA方式来实现AIC23与5509 DSP的MCBSP之间的数据交换，MCBSP口每接收到一次数据(采集)，便会向DMA发送一个触发事件，DMA将数据搬移到指定的数据缓冲区存储起来，当接收到一定数量的数据后，DMA向CPU发出中断请求，等待进一步的处理，如滤波,D/A转换等、其实，数据的输出操作与此恰好相反。4)语音数据处理。语音去噪在语音信号处理上应用较多，使用滤波器和各种算法均可实现语音信号的去噪，使得语音信号更加清晰。该系统采用FIR滤波，其滤波参数可辅助MATALAB软件来确定。 图6程序流程图4关键程序的列举 列出了几个关键程序段，其它代码省略。 void main(void) Uint16 aic23data=0; CSL init.;/*初始化CSL库*/ PLL-config(&myConfi部/*设置系统的运行速度为144MHz*/ /*初始化McBSPl */ hMcbsp=MCBSP-open(MCBSP PORTI,MCBSP-OPEN_ RESET); MC BSP-config(hMcbsp,&Mcbsp 1 Config);/*设置McBSPl*/ /*启动McBSPl */ MCBSP-stan(hMcbsp, MCBSP RCV_ STARTMCBSP-XMIT-START, 0); /*设置AIC23的数字接*/ I2C write( digital audio_ inteface format,/pointer to data array 2, /length of data to be transmitted 1, CODEC_ADDR, 1, 30000 ); /master or slaver /slave address to transmit to /transfer mode of operation /time out for bus busy /*设置AIC23的采样率*/ I2C write( sample_rate control,/pointer to data aYYaV 2, 1, CODEC_ADDR, 1, 30000 ); /length of data to be transmitted /master or slaver /slave address to transmit to /transfer mode of operation /time out for bus busy /*启动AIC23*/ I2C_write( digital_ interface activation,/pointer to data array 2, /length of data to be transmitted 1, /master or slaver CODECes ADDR, /slave address to transmit to 1, /transfer mode of operation 30000 /time out for bus busy ); while(TRUE) /*语音处理程序*/ ;5结论以及建议 语音信号处理系统广泛地应用于许多场合，满足了人们对多媒体业务的需求。本文所介绍的语音信号处理系统实现了对语音信号的采集、滤波处理与回放等功能，利用它还可以进行