基于TMS320C6416的語(yǔ)音凈化系統

　　系統上電后,存儲在FLASH ROM中的程序將裝入TMS320C6416的片內RAM中,程序對寄存器、中斷向量表和編碼進(jìn)行初始化并對片內McBSP進(jìn)行配置,完成這些初始化的任務(wù)后系統采集并處理語(yǔ)音信號.系統首先對目前狀態(tài)進(jìn)行辨識.開(kāi)機后的狀態(tài)分為非識別狀態(tài)和識別狀態(tài),非識別狀態(tài) 下系統將采集純正語(yǔ)音信號,提取出語(yǔ)音特征送入存儲器中作為模板;識別狀態(tài)下首先參數考純凈語(yǔ)音的特征對采集的雙路混合信號進(jìn)行分離,獲得純凈的待別語(yǔ)音,最后送入識別系統完成語(yǔ)音識別.整個(gè)流程見(jiàn)圖4.

　　具體分離步驟在初始化之后,主函數程序進(jìn)入一個(gè)等待循環(huán),在一個(gè)新的采樣輸入被獲取之后與中斷服務(wù)程序(ISR)一起工作并調用分離程序.第一步,信號首先通過(guò)TI的DFT程序變換到頻域.系統使用最前面的幾個(gè)塊(例如取5塊)來(lái)估計輸入信號x1和x2每個(gè)頻率分量的功率矩陣.流程圖(見(jiàn)圖5)中的變量P表示正在處理的塊數.對于接下來(lái)的每一塊(P≥5),系統通過(guò)指數平均來(lái)更新輸入信號的功率矩陣,以計算出梯度.然后計算步長(cháng)u12、u21和差分脈沖響應濾波器ΔH12、ΔH21的更新系數.最后確定更新系統和DRIR濾波器系數,在頻域對輸入信號進(jìn)行初步分離.第二步,白化程序對FDICA輸出信號進(jìn)行白化處理,以去除信號的相關(guān)性.第三步,首先通過(guò)最小化非負代價(jià)函數計算分離濾波器矩陣和分離濾波器系數,然后帶入白化后的信號求得TDICA輸出信號.

　　2.3 代碼優(yōu)化

　　為了進(jìn)行實(shí)時(shí)的混合語(yǔ)音分離并識別,分離算法必須在盡可能短的時(shí)間(如1～2s)內完成.在本系統中,通過(guò)CCS對C源代碼進(jìn)行編譯,并對分離算法的一些關(guān)鍵模塊從內聯(lián)函數替換、數據讀寫(xiě)、循環(huán)體優(yōu)化、函數拆并、C級優(yōu)化等方面進(jìn)行優(yōu)化設計,以達到充分利用CPU、存儲器等資源,提高算法運行速度,滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求.

　　(1)內聯(lián)函數優(yōu)化

　　通過(guò)內聯(lián)函數替換提高代碼性能.內聯(lián)函數直接與匯編指令相對應,通過(guò)使用它們,C編譯器能達到更好的編譯效果,并充分利用系統資源.C6416提供豐富的內聯(lián)函數,涵蓋了各種數據類(lèi)型的乘、加、移位等操作.實(shí)驗結果表明,內聯(lián)函數替換是提高代碼性能最簡(jiǎn)單、直接有效的方法.

　　(2)數據讀寫(xiě)優(yōu)化

　　充分利用C6416的雙字存儲指信和packing/unpacking方式提高代碼的運行速度.

　　(3)循環(huán)體優(yōu)化

　　通過(guò)軟件流水工具(Software Pipeline)適當安排循環(huán)指令,使多次迭代并行執行,以達到優(yōu)化代碼的目的.

　　(4)函數拆并優(yōu)化

　　將某些大函數拆開(kāi)成多個(gè)小函數或相反,以提高程序的運行速度.對FDICA和TDICA等大程序中某些常用的分支,可將其拆分以減少判斷、跳轉操作.對于某些簡(jiǎn)單的小函數,將其合并成大函數有助于減少程序調用開(kāi)銷(xiāo).

　　(5)C級優(yōu)化

　　在定點(diǎn)DSP上進(jìn)行浮點(diǎn)運算會(huì )影響C源代碼的性能.因此,第一個(gè)優(yōu)化任務(wù)就是將源碼中運算比較密集的部分(如分離濾波器矩陣和分離濾波器系數的計算)轉換成定點(diǎn)的算法.此外,影響系統性能的一個(gè)重要原因是沒(méi)有有效利用DSP的并行計算能力,TMS320C6416為最優(yōu)化這些并行操作的打包數據處理提供了特殊的指令.系統另一個(gè)瓶頸是對外部存儲器的訪(fǎng)問(wèn).對混合語(yǔ)音的分離需要處理大量的數據,存儲和訪(fǎng)問(wèn)可能是DSP系統的最大瓶頸.通過(guò)使用緩存可以緩解瓶頸,優(yōu)化在外部和內部存儲中的數據定位可以提高系統的性能.最后,使用C編譯器的最優(yōu)化選項編譯代碼.

　　上述的優(yōu)化并非已經(jīng)完全,在后續的研究中代碼可以進(jìn)一步優(yōu)化,如可改進(jìn)以下幾處:首先,使用DMA以提高存儲器訪(fǎng)問(wèn)的性能并減少存儲器消耗;其次,為了避免浮點(diǎn)溢出可以將代碼全部轉換為定點(diǎn),對代碼中的關(guān)鍵循環(huán)進(jìn)行更好的組織以實(shí)現軟件流水線(xiàn);最后,為了最大程序提高性能可以使用線(xiàn)性匯編語(yǔ)言并對部分代碼進(jìn)行匯編層的優(yōu)化.

　　2.4 實(shí)驗結果

　　采用兩組混合語(yǔ)音來(lái)測試,即單獨錄制兩個(gè)純凈的信號源,圖1所示模型用MATLAB混合(忽略噪聲),通過(guò)凈化系統得到兩級分離信號并與原始語(yǔ)音進(jìn)行比對.x1(t)和x2(t)即為兩個(gè)麥克風(fēng)的輸入信號.使用以下兩組聲音信號作為測試信號,第一組為語(yǔ)音和音樂(lè )信號,第二組為兩個(gè)語(yǔ)音信號,都是16kHz采樣16bit單聲道文件,長(cháng)度均為7s.圖6與圖7分別為上述兩組混合語(yǔ)音的分離結果,從中可以看出分離效果非常令人滿(mǎn)意,達到了帶噪語(yǔ)音的凈化效果.

　　結語(yǔ)

　　在實(shí)驗室環(huán)境引入語(yǔ)音凈化系統后,語(yǔ)音識別的速度雖然略有下降,但是識別語(yǔ)音的信噪比有顯著(zhù)提高,在有不同信噪比的音樂(lè )和混響噪聲的背景中,識別率平均提高30%以上.