DSP的定义-DSP在音频信号上的各种应用

DSP的定义_DSP在音频信号上的各种应用在音响行业中，DSP是设备中的重要组成部分中的一员，更是数字音频的重要标志。我们知道，DSP本质上并不能改变音色，但通过调音起到提高音效的作用，让音乐悦耳动听。DSP不是产品，而是一门技术，既然是一门技术，就一定是为解决某个问题而存在的，DSP的存在就是为了处理数字音频信号。一、DSP定义DSP的全称为DigitalSignalProcessor，即数字信号处理技术。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。DSP芯片即指能够实现数字信号处理技术的芯片。该芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，广泛采用流水线操作，提供特殊的指令，可以用来快速地实现各种数字信号处理算法，实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。DSP的工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。二、DSP芯片分类基于DSP芯片构成的控制系统事实上是一个单片系统，整个控制所需的各种功能都可由DSP芯片来实现。因此，可以减小目标系统的体积，减少外部元件的个数，增加系统的可靠性。对于那些性能和精度要求高、实时性强、体积小的场合，基于DSP芯片来构成控制系统是具有很高性能价格比的实现方法。DSP芯片可以按照下列三种方式进行分类。按基础特性分---如果在某时钟频率范围内的任何时钟频率上，DSP芯片都能正常工作，这类DSP芯片一般称为静态DSP芯片。如果有两种或以上的DSP芯片，它们的指令集和相应的机器代码机管脚结构相互兼容，则这类DSP芯片称为一致性DSP芯片。按数据格式分---数据以定点格式工作的DSP芯片称为定点DSP芯片，不同浮点DSP芯片所采用的浮点格式不完全一样，有的DSP芯片采用自定义的浮点格式，而有的DSP芯片则采用IEEE的标准浮点格式。按用途分---按照DSP的用途来分，可分为通用型DSP芯片和专用型DSP芯片。三、DSP系统的优点基于通用DSP芯片的数字信号处理系统与模拟信号处理系统相比，具有以下优点：（1）精度高，抗干扰能力强，稳定性好。精度仅受量化误差即有限字长的影响，信噪比高，器件性能影响小。受温度、环境等外部因素影响小。（2）编程方便，易于实现复杂算法（含自适应算法）。DSP芯片提供了高速计算平台，可实现复杂的信号处理。（3）可程控，当系统的功能和性能发生改变时，不需要重新设计、装配、调试。如实现不同的数字滤波（低通、高通、带通）；软件无线电中不同工作模式的电台通信；虚拟仪器中的滤波器、频谱仪等。（4）接口简单，系统的电气特性简单，数据流采用标准协议。（5）集成方便。（6）可实现模拟处理不能实现的功能：线性相位、多抽样率处理、级联、易于存储等；（7）可用于频率非常低的信号。数字信号处理器的出现，使数字信号处理技术应运而生并且得到迅速发展。从音频的质量来说，数字音频通过模数/数模转换后，越接近模拟音质就越好，数字化技术在音频的编辑、合成、效果处理、存储、传输和网络化及在价格等方面有极大的优势。由于数字信号在传输过程中，并不会像模拟信号那样存在受到损耗和被干扰的问题，所以越来越多的音频产品都采用了数字输入接口，如CD机、DVD等。四、DSP在音频信号上的各种应用重点包括：主动噪声控制（ActiveNoiseCancellation），语音讯号处理（SpeechSignalProcessing）音乐讯号处理（AudioProcessing）。主动噪声控制传统的被动式隔音方法，单纯以隔音材料阻隔噪声，对中、低频噪音源产生的噪声几乎无阻隔能力，因此必须以厚重的隔音材料方能产生效果。主动噪声控制是以电子闭回路控制的方法，产生和原始噪声反相的声音，以抵消原噪声（如图－1）。其优点在于它对于抑制低频噪声极为有效。其应用上的限制在于它无法控制中高频段的噪声（1.5K赫兹以上）在通讯的各个环节，都可能产生恼人的噪声，其综合的影响，便是降低通讯效率、成功率。主动噪声控制技术能在很多层面提高信噪比，且和传统简单的滤波器相比，它能动态地适应各种状况，过去滤波器所无法处理的不确定噪声也可相当程度地克服。语音讯号处理虽然目前许多资料已由数位编码后，经原有的语音通讯通道收发。但语音仍然稳占所有通讯含量的第一位。对语音讯号的处理的需求，近年来呈现指数增长。语音技术可分为如下四项：语音增强（SpeechEnhancement），语音辨识（SpeechRecognition），语音编解码（SpeechCoding/Decoding），回声抑制（EchoSuppression）。（1）语音增强在语音信号的获取手段上，各种拾音器（麦克风）皆有其不同的频响、方向性、稳定性、拾取机制，多个不同特性的麦克风组合阵列更可满足使用者在各种频段对讯号的多种不同要求（如图－2），在满足噪声控制的任务下所取得的对电声系统的有效把握，使我们能满足各种用户系统对信号拾取的要求。在信号处理上，针对应用场合、背景噪声特性、语音清晰度对可允许的语音失真的相对要求等，我们可制定不同的方案，以满足任务需求。例如，语音识别软体对语音信号的要求，就有别于人耳对语音信号的要求，因此，在完成通讯时，和在完成语音识别任务时，需使用不同的程序。针对不同任务研发机构若不能对语音特性具备全面的了解与把握，是无法在这上面取得真正优化的结果。此外，DSP技术在高速执行单通道信号的检波，多通道信号的对比，其速度可以做到让使用者无法感到时间有延迟，在感觉上完全是实时工作的效果。（2）语音辨识语音识别系统的核心，应具有硬件要求少，自含时间矫正，和能量矫正的特点。目前已实际应用的为小辞汇量（200字）系统的独立语音识别，中辞汇量（1800字）的核心亦完成。在自动语音识别的发展方向上，将集中於发展语音控制技术，而非语音输入技术。重点在于首次识别的准确率，而非混合语意的辅助识别。（3）语音编、解码由于在DSP具有语音处理上的强大功能，因此才有可能在语音编码的设计、使用上，偏重使用压缩比较高的“编码激励线性预测”（CELP）型算法。目前使用的开放标准为ITU的G.723.1，这种算法广泛使用于IP的编解码上，具有6.3Kbps和5.3Kbps两种传输率，语音品质高，抗噪声能力和计算负荷适中。可提供用户使用於各种平台上。同时，专属的2.4Kbps的语音编码算法也在开发中，预计该算法将在语音品质、抗噪声能力、语音压缩比、计算负荷、计算延时上取得更好的平衡。因以硬体性能不断的提升，会适配较大的计算量的编码方式，根据信息论的原理，若在不降低确定的信号指标的条件下，如果采用高的压缩比方式则必然相对的应用大运算量的编解码方式，以在高压缩比的情况下取得较好的音频性能。（4）回声抑制在长距离通讯及活动通讯中，经常会被回声所困扰。无论是线性回声，或是音响回声，当延时超过0.5秒，都会在接收端清晰的收到。针对这两种现象，各有适用的回声抑制算法。基于DSP的算法稳定、简洁，不但抑制响应速度快，而且对DoubleTalk、Near-End-Speech及静音状态，皆能保持降噪性能。同时因为线性回声时间延迟可在1毫秒到900毫秒的大范围内变动，同样有基于DSP专属的算法来克服这种变异性对系统带来的额外负荷（在传统的回声抑制系统中，300毫秒的延时意味者系统性能价格比的急剧劣化）。而这些算法的源代码亦能应用在各种通讯平台上，解决长程通讯各环节所产生的问题。音乐讯号处理自从数字化的音乐规范开始流行后，因数字信号处理所附带的弹性因素，已在影音讯号的储存、传送、播放上，产生了许多开放规范和专属规范。对使用者而言，它们带来的效果，除了更耐久更廉价的储存媒介、更多元化的接收管道外，也包括更绚丽的视听效果。但在终端获得和原始影音信号源相当的影音效果，到目前为止都仍然是昂贵且不见得有效的。为了实现所谓的“环场音效”，目前已有诸如DolbySurround、DolbyProLogic、AC-3、THX等各式开放规范，也有商品化的解码晶片。但整个环节中最弱的一环，是在由扬声系统到人耳的这一段。这一段的传递函数因不同的听音者，不同的听音环境而随机的改变，甚至差异极大。原始录音工程师的心血，在这一段经常被糟蹋无遗。而且和传统音响系