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采用TMS320C54x免提開(kāi)發(fā)平臺的車(chē)載信號處理與音頻系統
作者：
時(shí)間：2013-01-11
來(lái)源：網(wǎng)絡(luò )
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AEC 的其他問(wèn)題在于兩人同時(shí)講話(huà)的模糊音(DT)情況。如果沒(méi)有檢測到的話(huà)，DT 會(huì )造成自適應算法的發(fā)散。
AEC 軟件利用 NLMS 算法來(lái)消除回聲，執行 C54x DSP 匯編程序。
NLMS 算法
NLMS 算法可更新自適應有限脈沖響應 (FIR) 濾波器的系數，可將該濾波器用于預計回聲。隨后我們從實(shí)際回聲中減去預計值，并給出剩余回聲。
活動(dòng)通道檢測
AEC 算法的一個(gè)關(guān)鍵特性就是活動(dòng)通道檢測。遠端操作者沉默而近端操作者講話(huà)時(shí)，濾波器不可進(jìn)行適配，因為近端操作者不再是回聲。通過(guò)計算信號能量，并將該能量與自適應閾值進(jìn)行比較，可實(shí)現活動(dòng)通道的檢測。
模糊音 (DT) 檢測
在 DT 情況下，擴音器上的近端信號包括回聲與近端話(huà)音（即模糊音）。用于更新濾波器系數的剩余誤差包括近端講話(huà)，而如果算法仍在進(jìn)行自適應，則算法可能開(kāi)始發(fā)散，必須避免這種情況。DT 檢測使用基于能量的算法，并配合一個(gè)變量閾值來(lái)解決此問(wèn)題。
基準
AEC 軟件的基準（以 16 位字表示）為：
－ 代碼大?。?54 字；
－ 靜態(tài) RAM：527 字；
－ 擦寫(xiě) RAM：2 字；
－ 最大計算時(shí)成本為 4.7MIPS。
計算時(shí)成本在 ST 時(shí)期最大；在 DT 時(shí)期降至 2.4MIPS。ST 時(shí)期表現通話(huà)主要部分，而DT 時(shí)期僅在較短的有限情況出現。
4. CVC-HFK 軟件 
圖２：CVC-HFK 應用圖示
CVC-HFK（清晰語(yǔ)音捕捉--免提套件）集成了回聲消除、噪聲抑制、非線(xiàn)性處理等功能，是一套優(yōu)化的 HFK 解決方案。CVC-HFK 解決方案使用全面的自適應子帶方法來(lái)改善主要方面的性能，同時(shí)使資源成本較低。在汽車(chē)環(huán)境中，環(huán)境噪聲是免提系統的主要問(wèn)題。因此，除了回聲消除功能外，Clarity CVC-HFK 還提供了集成的單擴音器解決方案 (OMS) 噪聲抑制算法。OMS 解決方案支持自適應噪聲消除功能，其可減少擴音器信號（傳入）中的環(huán)境噪聲，提取所需的語(yǔ)音，并將干凈的話(huà)音（傳出）傳輸至遠端用戶(hù)。由于 CVC-HFK 是完全自適應的，因此不再需要過(guò)多調節。下面，我們將簡(jiǎn)介 CVC-HFK 解決方案及其主要方面的性能。
CVC-HFK AEC
CVC-HFK 回聲消除器是"無(wú)狀態(tài)"AEC，其采用標準頻率域NLMS算法的一個(gè)變體作為其主要的自適應濾波器。我們將在下面說(shuō)明采用這些方法的優(yōu)勢。首先，子帶頻率域方法可取消關(guān)聯(lián)或白化每個(gè)帶中的輸入信號，這相比于相當時(shí)間域的AEC 就可實(shí)現更快的收斂。第二，無(wú)狀態(tài) AEC 可實(shí)現連續的濾波器適應，這改善了噪聲環(huán)境中的魯棒性和整體模糊音性能。我們記得，DT 情況下擴音器信號既包含回聲，又包含近端話(huà)音。近端話(huà)音不與回聲信號相關(guān)聯(lián)，如果沒(méi)有進(jìn)程避免它的話(huà)就會(huì )造成自適應濾波器的發(fā)散。第三，NLMS可實(shí)現獨立于輸入振幅的一致收斂。正由于此，CVC-HFK AEC實(shí)現了典型的40 dB ERLE（回聲返回損失量），最大為50 dB ERLE，并可實(shí)現80ms左右的快速收斂時(shí)間，且在大多數環(huán)境下可進(jìn)行全雙工操作。此外，CVC-HFK AEC為其自適應濾波器采用了 64ms 的尾長(cháng)，這就在內部容量方面實(shí)現了更大的靈活性。
CVC-HFK NS
CVC-HFK 噪聲抑制器是一種利用話(huà)音與噪聲特性來(lái)幫助從合成噪聲及話(huà)音信號中提取話(huà)音的頻率域算法。CVC-HFK NS 的兩大主要模塊是語(yǔ)音構成分析與語(yǔ)音提取。
語(yǔ)音成份分析模塊采用話(huà)音與噪聲的暫時(shí)與相關(guān)屬性來(lái)構建話(huà)音構成的可預測模型。語(yǔ)音提取塊可根據語(yǔ)音與噪聲模型修改各頻率成份。此外，語(yǔ)音提取塊還可充分利用音質(zhì)原理最小化噪聲底限與感覺(jué)的語(yǔ)音失真。
CVC-HFK NS 采用該方案可在噪聲環(huán)境中實(shí)現 10-15dB SNR（信躁比）的改善，同時(shí)還能保持較好的語(yǔ)音質(zhì)量。在SNR已經(jīng)足夠高的極低噪聲環(huán)境中，因為已關(guān)閉了 NS，不會(huì )發(fā)生語(yǔ)音失真。
CVC-HFK NLP
由于系統失真增加，因而 CVC-HFK NLP 最小。由CVC-HFK NLP 增加的失真量比諸如中心削波器等標準NLP模塊要低得多，因為其使用來(lái)自輸入與誤差信號的信息來(lái)確定額外的衰減。
由于所有的 CVC-HFK 模塊均使用頻率域算法，因而與既使用時(shí)間域又使用頻率域算法的解決方案相比，可以顯著(zhù)節約內存，并簡(jiǎn)化計算復雜性。
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