基于dsp的自适应有源降噪耳朵系统的设计与实现

基于dsp的自适应有源降噪耳朵系统的设计与实现

1自适应同源噪声控制1933年，德国哲学家布鲁克阿兰提出了噪声源控制（academyofactivenoicontrol）。其工作机制是通过增加人为来源来消除噪声，并通过增加噪声源来降低噪声噪声。随着电子技术和控制理论的发展,有源噪声控制已经成为噪声控制领域的一个研究热点。1989年,美国Boss公司生产出第一款为飞行员设计的模拟式有源降噪耳机。由于噪声特性时变和模拟电路无法实现多通道传递函数,因此,发展自适应功能的有源耳罩成为近年来的研究热点。文献在自适应有源噪声控制算法上进行研究,提出了改进的变步长LMS,NLMS,改进的NLMS,VSS-NLMS,VFXRLS,VFXLMS和IVSSLMS等算法,并进行了计算机仿真。DSP(DigitaSignalProcessor)的出现,使得自适应有源噪声控制算法的具体实现成为可能。基于此,笔者研究基于DSP开发板的自适应有源降噪耳机系统的设计与实现。2次级通道滤波器的估计图1为耳机噪声抵消系统原理方框图,其中S(Z)为次级通道滤波器,S′(Z)为次级通道滤波器的估计值,W(Z)为自适应滤波器,a(n)为语音信号,d(n)模拟外界的噪声,e(n)为语音信号与噪声信号的和值,若次级通道的估计值精确,e′(n)为上次噪声信号的误差值,y(n)为噪声信号的逼近值,u(n)为经扬声器放出到外界的语音信号a(n)和噪声信号的逼近值y(n)的和值。从图中可以看出将式(2)代入式(1),得到由于将式(4)代入式(3),有在对次级通道滤波器S(Z)的精确估计下,S(Z)和S′(Z)近似相等。则有式中,Y(Z)S(Z)代表反噪声,E′(Z)代表系统的残留噪声。将式(6)代入式(7),可得然后可得到由此可以看出,信号x(n)近似等于d(n),x(n)作为自适应滤波器W(Z)的参考信号,经过S′(Z),W(Z)和NLMS组成的自适应控制模块以及S(Z)后得到反噪声,与d(n)在空间内干涉抵消,于是噪声信号得到消除。3系统的设计和实现3.1系统的fpgacbspSEED-DEC6416包括高性能的32位定点DSP,主频可达1GHz,处理性能高达8000MI/s,并外扩有高速、大容量存储器,片上包括多通道缓冲型串行接口(MultichannelBufferedSerialPort,McBSP)、外部存储器接口(ExternalMemoryInterface,EMIF)、通用IO口(GeneralPurposeIOports,GPIO)、增强型直接内存存取(EnhancedDirectMemoryAccess,EDMA)和外设部件互连接口(PeripheralComponentInterface,PCI)等外设。McBSP具有很强的可编程能力,可以配置为多种同步串口标准,直接与各种器件高速接口。TMS320C6416片上集成有3个多通道缓冲型同步串口McBSP,分别为McBSP0,McBSP1和McBSP2。SEED-DEC6416开发板上利用McBSP2用于接口板上Codec的数据口,实现音频的输入/输出。SEED-DEC6416采用TLV320AIC23B芯片(以下简称AIC23B)实现音频输入与输出。音频输入包括:传声器输入(提供传声器偏置输出和前置放大器)和立体声输入(提供可编程放大器);音频输出包括:立体声输出(提供耳机功率放大器)。AIC23B芯片内部集成了模数转换(ADC)和数模转换(DAC)部件,采用了先进的Sigma-delta过采样技术,可以在8~96kHz采样率范围内提供16,20,24,32bit采样。3.2教师的模式分析采用SEED-DEC6416开发板,并利用AIC23B音频编解码芯片上高性能模数转换器(ADC)、数模转换器(DAC)、过采样技术(Oversampling)和基于McBSP可编程音频输入输出模块实现系统。基于DSP的降噪耳机方框图如图2所示,XDS560PLUS负责PC机和EVM板间的实时通信。AIC23B的A/D模块和D/A模块分别完成传声器采集信号的输入和反噪声信号的输出,并通过McBSP将数据传入和传出到CPU,利用CPU及其处理程序进行计算。SEED-DEC6416的处理程序为整个系统的核心,完成了噪声信号的获取和反噪声的生成,并通过外接传声器和扬声器模块实现了语音噪声抵消。3.3dsp程序的设计整个系统软件流程如图3所示,程序仅在降噪系统开启时运行。整个程序包括3个部分:程序初始化、噪声获取模块和自适应控制模块。其中,噪声获取模块和自适应控制模块是程序的重要部分。程序初始化包括配置DSP相关寄存器和设置系统运行参数;噪声获取模块完成误差信号e′(n)和信号x(n)的获取,此模块为自适应模块提供参考输入信号;自适应控制模块则根据噪声获取模块提供的参考信号不断地调整自适应滤波器来生成反噪声。3.3.1aic23b与处理器接口设计语音数据信号的输入和输出是通过AIC23B编解码芯片来实现的,为对输入和输出数据格式、位数和采样率等进行控制,需要对AIC23B的控制寄存器进行配置。AIC23B与微处理器的接口有两个:一个是控制口,用于设置AIC23B的工作参数,另一个是数据口,用于传输AIC23B的A/D,D/A数据。AIC23B通过配置成IIC模式的TMS320C6416的GPIO接口对AIC23B的各寄存器进行设置。AIC23B通过配置成DSP模式的McBSP2接口进行CPU与AIC23B的A/D,D/A交换数据。通过GPIO接口对AIC23B控制寄存器做如下配置:3.3.2归一化lms算法从图3可以看出,自适应控制模块是整个程序的核心,其中自适应控制模块算法的好坏决定程序执行效率和效果。普通LMS算法具有计算简单和易于实现的特点,从而成为应用最普遍的算法之一,但其受梯度噪声影响大,收敛速度慢。为加快系统收敛速度和满足实时性要求,本文采用归一化LMS方法,其步长是个时变的值,是根据误差的大小来决定的,如果误差较大,那么步长就较大;误差较小,那么步长就较小。具体来说,其权值调整遵循以下式子式中,α的取值在0~2之间,而γ是一个较小的数,用来保证当X(n)TX(n)的值很小时,权值的变化量不会太大。3.3.3c4000其他模块的使用为满足系统的实时性,需要对程序进行一些必要的优化措施,使系统使用资源最小化。在完成程序的编程并经过DSP软件开发环境CCS的编译并在开发板上实际运行验证程序的正确性后,利用以下措施对程序进行优化:(1)采用short类型,因为该数据类型提供了C600016位乘法器最有效使用。(2)采用单指令多操作,一条指令访问存储器的多个数据,可以提高C6000的数据处理率。当程序需要对一连串的短型数据进行操作时,可以使用字一次性访问两个短型数据,然后使用C6000的相应指令,如同时进行2个16位加法指令,用_add2()对这些数据进行运算,以减少对内存的访问。(3)消除指令相关性,通过restrict关键字来定义变量来消除指令的相关性,C6000编译器将尽可能把指令安排成并行,这样代码可以达到最大的效率。(4)采用软件流水,展开for循环,使得循环的多次迭代能够并行执行,提高执行效率。除了在编程中展开循环,还需要在编译程序时使用-o2和-o3选项,编译器就能从程序中收集信息,尝试对程序循环实现软件流水。(5)使用内联函数,C6000编译器提供许多内联函数,可以快速优化C代码。4噪声u参数设计结果按照上述设计,基于SEED-DEC6416开发板和一些附属外设实现了耳机噪声抵消系统。试验中,DSP工作在定点模式,次级通道S(Z)和自适应滤波器为64阶,α为0.005,γ为0.01,AIC23B的采样频率设为8000Hz,所用噪声为实际飞机发动机噪声经过滤波器滤波得到。实验分为次级通道中加入语音和不加入语音2种情况进行。当系统次级通道不加入语音,将噪声抵消系统置于该噪声环境中运行,得到如图4~5所示的结果。图4为噪声抵消系统开启和关闭时噪声的幅度值,横坐标大小为20万(音频时长25s),纵坐标为采样幅值(AIC23B的采样值采用二进制补码表示,故幅值范围为-32768~32767)。从图中可以看出,在噪声抵消系统开启后噪声的幅度值明显降低,为了定量表示降噪效果,用系统降噪比表示,其计算公式为由式(13)对图4中噪声结果进行计算可以得到系统的降噪比为26.3755dB。由图4可以看出,经过系统降噪后噪声的幅度值仍然在-100~100,这主要是由于在DSP开发板实现噪声抵消系统时,语音信号采集过程中混入了电路中的随机噪声和AIC23B的量化噪声,笔者主要通过提高AIC23B的过采样率进行降低。在实际系统的硬件实现时,这种噪声需要在设计电路的时候予以考虑和解决。图5为噪声抵消系统开启和关闭时,噪声抵消结果在频域的变化情况。从图中可以看出在整个图示频段内,降噪量与上面计算得到的结果相一致。在其他条件不变,次级通道加入语音,语音信号在系统开启和关闭时的结果如图6所示。从图中可以看出,在噪声的影响下,语音信号受损严重,当噪声抵消系统开启,语音信号经过系统后,语音信号的清晰度和完整性得以恢复。同时,听觉上无明显时延。通过以上实验可以得出,程序