基于帧的实时话音变换技术与DSP实现

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基于DSP+FPGA的实时信号采集系统设计与实现

基于DSP+FPGA的实时信号采集系统设计与实现周新淳【摘要】为了提高对实时信号采集的准确性和无偏性,提出一种基于DSP+FPGA 的实时信号采集系统设计方案.系统采用4个换能器基阵并联组成信号采集阵列单元,对采集的原始信号通过模拟信号预处理机进行放大滤波处理,采用TMS32010DSP芯片作为信号处理器核心芯片实现实时信号采集和处理,包括信号频谱分析和目标信息模拟,由DSP控制D/A转换器进行数/模转换,通过FPGA实现数据存储,在PC机上实时显示采样数据和DSP处理结果;通过仿真实验进行性能测试,结果表明,该信号采集系统能有效实现实时信号采集和处理,抗干扰能力较强.%In order to improve the accuracy and bias of real-time signal acquisition,a real-time signal acquisition system based on DSP +-FPGA is proposed.The system adopts 4 transducer array to build parallel array signal acquisition unit,the original signal acquisition amplification filtering through analog signal pretreatment,using TMS32010DSP chip as the core of signal processor chip to realize real-time signal acquisition andprocessing,including the signal spectrum analysis and target information simulation,controlled by DSP D/A converter DAC,through the realization of FPGA data storage,real-time display on the PC and DSP sampling data processing results.The performance of the system is tested by simulation.The results show that the signal acquisition system can effectively realize the real-time signal acquisition and processing,the anti-interference ability is strong.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2017(025)008【总页数】4页(P210-213)【关键词】DSP;FPGA;信号采集;系统设计【作者】周新淳【作者单位】宝鸡文理学院物理与光电技术学院,陕西宝鸡721016【正文语种】中文【中图分类】TN911实时信号采集是实现信号处理和数据分析的第一步，通过对信号发生源的实时信号采集，在军事和民用方面都具有广泛的用途。

基于DSP的数字语音信号处理技术研究

基于DSP的数字语音信号处理技术研究数字信号处理技术已经被广泛地使用在音频和语音的处理中。

其中，DSP技术是数字信号处理的一个分支，通过数字信号的处理和分析，在语音识别、语音合成等领域有广泛的应用。

本文将介绍基于DSP的数字语音信号处理技术的研究现状。

一、 DSP技术的概述DSP技术（Digital Signal Processing），是一种数字信号处理技术，其基础理论是数字信号处理，其应用涉及语音处理、图像处理、雷达信号处理、生物医学信号处理、视频压缩等多个领域。

DSP技术的主要应用领域为通信、功率电子、音视频等领域。

二、数字语音信号处理技术的应用数字语音信号处理技术主要应用于语音识别、语音合成等领域。

在语音识别方面，它可以用于语音识别的前端特征提取和语音模型的生成。

在语音合成方面，DSP技术可以通过合成滤波器、谐波加强等技术，产生更加自然的语音和更加真实的语音效果。

三、数字语音信号处理技术的原理数字语音信号处理技术主要依赖于数字信号处理的基础理论。

数字信号处理的主要理论包括傅里叶变换、离散傅里叶变换、数字滤波器设计等。

这些理论的应用都是建立在DSP处理器的体系结构和算法上的。

DSP处理器的体系结构主要包括CPU、存储器、IO模块和外围设备。

其中，CPU是指的运行DSP算法的中央处理器，存储器是存储算法数据和程序的地方，IO模块是设备连接和接口的代表。

四、数字语音信号处理技术的算法数字语音信号处理技术的算法是通过对数字信号进行处理，达到一定的效果。

其中，数字语音信号处理技术的算法包括数字滤波、快速傅里叶变换、线性预测分析、频率域信号分析等。

这些算法的应用可以实现语音识别、语音合成等功能。

在数字语音信号处理技术的算法应用中，频域分析是至关重要的，因为它可以对信号的频谱特征进行分析。

基于DSP的数字语音信号处理技术，可以在实时的语音信号处理中，快速地实现频域分析，以实现语音信号的精准分析和特征提取。

基于FPGA+DSP的实时图像处理系统设计与实现

万方数据万方数据·１１０·微处理机２０１０年（ＤＰＲＡＭ）。

虽然Ｃ６４１６片内集成了高达８Ｍ位的片内高速缓存，但考虑到图像处理算法必涉及到对前后几帧图像进行处理，为保证系统运行时存储容量不会成为整个系统的性能瓶颈（ｃｈｏｋｅｐｏｉｎｔ），在ＤＳＰ模块中额外扩展存储空间。

由于ＥＭＩＦＡ口的数据宽度更大，因此系统在ＥＭＩＦＡ的ＣＥｌ空间内扩展了两片总共１２８Ｍ位的同步存储器。

Ｃ６４１６的引导方式有三种，分别是：不加载，ＣＰＵ直接开始执行地址０处的存储器中的指令；ＲＯＭ加载，位于ＥＭＩＦＢＣＥｌ空间的ＲＯＭ中的程序首选通过ＥＤＭＡ被搬人地址Ｏ处，ＲＯＭ加载只支持８位的ＲＯＭ加载；主机加载，外部主机通过主机接口初始化ＣＰＵ的存储空间，包括片内配置寄存器。

本系统采用的是ＲＯＭ加载方式。

Ｃ６４１６片内有三个多通道缓冲串口，经ＤＳＰ处理的最终结果将通过ＤＳＰ的多通道缓冲串口传送至ＦＰＧＡ。

３．４图像输出模块该模块的功能是将ＤＳＰ处理后的图像数据进行数模转换，并与字符信号合成后形成ＶＧＡ格式的视频信号。

这里选用的数模转换芯片为ＡＤＶ７１２５。

这是ＡＤＩ公司生产的一款三通道（每通道８位）视频数模转换器，其最大数据吞吐率３３０ＭＳＰＳ，输出信图２原始图像图３ＦＰＧＡ图像增强结果５结论实时图像处理系统以ＤＳＰ和ＦＰＧＡ为基本结构，并在此结构的基础上进行了优化，增加了视频输入通路。

同时所有的数据交换都通过了ＦＰＧＡ，后期的调试过程证明这样做使得调试非常方便，既可以监视数据的交换又方便修正前期设计的错误。

整个系统结构简单，各个模块功能清晰明了。

经后期大量的系统仿真验证：系统稳定性高，处理速度快，能满足设计要求。

号兼容ＲＳ一３４３Ａ／ＲＳ一１７０。

由ＦＰＧＡ产生的数字视频信号分别进入到ＡＤＶ７１２５的三个数据通道，经数模转换后输出模拟视频信号并与原来的同步信号、消隐信号叠加后便可以在显示器上显示处理的结果了。

ADSP实时语音处理DSP的方案

ADSP实时语音处理DSP的方案ADSP2181实时语音处理DSP的方案简介：模拟语音信号变成数字语音信号，必须经过Ａ／Ｄ转换，反之，则要进行Ｄ／Ａ转换。

有些语音算法，如ＭＰＥＧ音频算法要求高保真立体声，多速率可调，因此选用恰当的Ａ／Ｄ，Ｄ／Ａ转换器是进行语音处理首先要考虑的问题。

ＡＤＳＰ２１８１具有３０ｎｓ的指令周期，内部具有１６Ｋ×１６数据ＲＡＭ和１６Ｋ×２４的程序ＲＡＭ，可满足一般语音处理对速度和存储的要求。

ＡＤＳＰ２１８１还有一个内部ＤＭＡ接口，能方便地与ＰＣ机交换数据。

ＡＤＳＰ２１８１还具有可全双工工作的两个独立的串行口，它在进行实时语音编解码处理时也能全双工工作。

基本特点：AD公司的DSP处理芯片ADSP2181是一种16b的定点DSP芯片，他内部存储空间大、运算功能强、接口能力强。

具有以下主要性能：·２５ｎｓ的单周期指令执行时间·片内１６Ｋ字程序存储器ＰＲＡＭ;片内１６Ｋ字数据存储器ＤＲＡＭ·三个独立的计算单元ＡＬＵ、乘法／累加器和桶形移位器·两个独立的地址发生器·强有力的程序定序器·循环无额外时钟开销·条件算术指令·具有压扩硬件和自动数据缓冲的两个双缓冲串行口·可编程的内部定时器·可编程的等待状态发生器·１６比特内部ＤＭＡ口可快速访问片内存储器·具有２０４８个存储单元的Ｉ／Ｏ口支持并行的外围设备·１３个可编程的标志管脚可提供灵活的系统信令·ＥＰＲＯＭ的自动引导或通过内部ＤＭＡ口自动引导方案特点The evaluation board is designed to be used in conjunction with VisualDSP++™ development environment to test the capabilities of the ADSP-2181 DSPs.Analog Devices ADSP-2181SK-133 processor! Operating at an instruction rate of 33 MHz (16.667 external clock)• Analog Audio Interface! AD1847 – Analog Devices stereo codec• Analog Inputs! One stereo pair of 2V RMS AC coupled line-level inputs! One stereo pair of 20 mV RMS AC coupled microphone inputs• Analog Outputs! One stereo pair of 1V RMS AC coupled line-level outputs• Power Source! 8 to 10V DC at 300 mA• Environment! 0 to 70o centigrade! 10 to 90 percent relative humidity (non condensing)• RS-232 Interface• Socketed EPROM• User push buttons• Expansion connectors• User configurable jumper参考原理图图1 方案系统图图2：系统原理图1图3 系统原理图2图4 系统原理图3图 5 系统layout详情请见：/static/imported-files/eval_kit_manuals/442236245ADSP_2181_EZ_KIT_Lite_Legacy. pdf。

基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现

基于DSP的高速实时语音识别系统的设计与实现实时语音识别系统中，由于语音的数据量大，运算复杂，对处理器性能提出了很高的要求，适于采用高速DSP实现。

虽然DSP提供了高速和灵活的硬件设计，但是在实时处理系统中，还需结合DSP器件的结构及工作方式，针对语音处理的特点，对软件进行反复优化，以缩短识别时间，满足实时的需求。

因此如何对DSP进行优化编程，解决算法的复杂性和硬件存储容量及速度之间的矛盾，成为实现系统性能的关键。

本文基于TMS320C6713设计并实现了高速实时语音识别系统，在固定文本的说话人辨识的应用中效果显著。

1 语音识别的原理语音识别的基本原理框图如图1所示。

语音信号中含有丰富的信息，从中提取对语音识别有用的信息的过程，就是特征提取，特征提取方法是整个语音识别系统的基础。

语音识别的过程可以被看作足模式匹配的过程，模式匹配是指根据一定的准则，使未知模式与模型库中的某一模型获得最佳匹配。

1.1 MFCC语音识别中对特征参数的要求是：(1) 能够有效地代表语音特征；(2) 各阶参数之间有良好的独立性；(3) 特征参数要计算方便，保证识别的实时实现。

系统使用目前最为常用的MFCC(Mel FrequencyCepstral Coefficient，美尔频率倒谱系数)参数。

求取MFCC的主要步骤是：(1) 给每一帧语音加窗做FFT，取出幅度；(2) 将幅度和滤波器组中每一个三角滤波器进行Binning运算；(3) 求log，换算成对数率；(4) 从对数率的滤波器组幅度，使用DCT变换求出MFCC系数。

本文中采用12阶的MFCC，同时加过零率和delta能量共14维的语音参数。

1.2 DTW语音识别中的模式匹配和模型训练技术主要有DTW(Dynamic Time Warping，动态时间弯折)、HMM(HideMarkov Model，隐马尔科夫模型)和ANN(Artificial Neu-ral Network，人工神经元网络)。

语音信号处理技术

语音信号处理技术目录目录 (1)摘要 (2)Abstract (2)前言 (3)(一)课题介绍 (3)(二)文献综述 (3)一绪论 (4)(一)语音信号处理的研究意义 (4)(二)国内外语音信号的研究背景和现状 (5)(三)本设计的主要研究内容 (5)二语音信号概述 (6)(一)语音信号的特点 (6)(二)语音信号处理的理论基础 (6)(三)Matlab基础 (7)三基于MATLAB的语音信号短时傅里叶变换 (9)(一)语音信号频谱分析理论基础 (9)(二)短时傅里叶变换原理 (9)四基于Matlab的语音信号特效处理.............................................. 错误!未定义书签。

(一)语音信号常见的特效 (9)(二)语音信号特效处理的原理 (9)五设计实现(一) 系统设计流程图................................................................... 错误!未定义书签。

(二) 实时录放音实现方法........................................................... 错误!未定义书签。

(三) 信号延时的设计................................................................... 错误!未定义书签。

(四) 频谱搬移的设计................................................................... 错误!未定义书签。

(五) 短时傅里叶变换的设计....................................................... 错误!未定义书签。

(六)信号特效处理的设计........................................................... 错误!未定义书签。

基于DSP的语音编码实时实现

工程学院基于DSP的语音编码实时实现一、前言：DSP（digital signal processor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。

其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。

它不仅具有可编程性，而且其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。

它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。

DSP产业在约40年的历程中经历了三个阶段：第一阶段，DSP意味着数字信号处理，并作为一个新的理论体系广为流行；随着这个时代的成熟，DSP进入了发展的第二阶段，在这个阶段，DSP代表数字信号处理器，这些DSP器件使我们生活的许多方面都发生了巨大的变化；接下来又催生了第三阶段，这是一个赋能(enablement)的时期，我们将看到DSP理论和DSP架构都被嵌入到SoC类产品中。

” 第一阶段，DSP意味着数字信号处理。

80年代开始了第二个阶段，DSP从概念走向了产品，TMS32010所实现的出色性能和特性备受业界关注。

方进先生在一篇文章中提到，新兴的DSP业务同时也承担着巨大的风险，究竟向哪里拓展是生死攸关的问题。

当设计师努力使DSP处理器每MIPS成本降到了适合于商用的低于10美元范围时，DSP在军事、工业和商业应用中不断获得成功。

到1991年，TI推出价格可与16位微处理器不相上下的DSP芯片，首次实现批量单价低于5美元，但所能提供的性能却是其5至10倍。

到90年代，多家公司跻身DSP领域与TI进行市场竞争。

TI首家提供可定制DSP——cDSP，cDSP 基于内核DSP的设计可使DSP具有更高的系统集成度，大加速了产品的上市时间。

同时，TI瞄准DSP电子市场上成长速度最快的领域。

到90年代中期，这种可编程的DSP器件已广泛应用于数据通信、海量存储、语音处理、汽车电子、消费类音频和视频产品等等，其中最为辉煌的成就是在数字蜂窝电话中的成功。

WENJIAN

3．特效处理
3.1 音效简介
3.1.1 音频效果分类
音频效果可以分为回声，回响、混音、泛音、均衡、相位改变，左右移动、淡
入淡出等。
3.1.2 音频效果解释
（1）音量调节
可改变文件的音量大小，存放为另一音量不同的文件。
（2）回声
模拟产生出不同的听音环境（峡谷，大厅，小厅，太空）。
elseif mode == 3
scale = 0;delay_time = 0.06; % 小厅效果
else
scale = 0.65;delay_time = 0.18; % 太空效果
end
y_y1 = [y_original(:,1);zeros(floor(Fs*delay_time),1)];
（3）回响
多重的回声，模拟产生出不同的听音环境（峡谷，大厅，小厅，太空）。
（4）左右移动
使声音动态地从一边移到另一边。
（5）相位变化
左右声道的声音不同步，有延时。
（6）淡入淡出
声音由小变大，或由大变小。
3.2 各种音效的实现
3.2.1 音量调节
end
output = output(1:OLen);
在实际变换中，由于改变样点数目的话同时还会改变音频的时间，出现严重的延时
或者是话音严重不连续的现象。
实验效果显示，对1<rate<2 的情况，帧长变短，也就是会出现FL-FL’的空白，这
- 3 -
段时间可以使用之前的帧的倒放来填充；而对0.5<rate<1 的情况，可以只截取每帧的前
FL 个采样点，丢弃后面的 FL’-FL 个样点。由于帧长较短（20ms）对于这么短的时间

音频工程中的实时处理技术与算法

音频工程中的实时处理技术与算法随着现代科技的不断发展，音频处理在各个领域中变得越来越重要。

音频工程师们面临的一项挑战是如何在实时处理音频信号时保证高质量的声音输出。

为了解决这个问题，实时处理技术和算法应运而生。

本文将探讨音频工程中的实时处理技术和算法，并分析它们的应用。

一、实时处理技术1. 数字信号处理（DSP）技术数字信号处理技术是一种基于数字信号的实时处理方法。

通过将音频信号转换为数字形式，可以对其进行精确的处理和控制。

数字信号处理器（DSP）是实时处理数字音频的核心组件，它能高效地进行数学运算和算法处理。

DSP技术可以实现音频均衡、压缩、延迟等处理效果，使声音更加清晰、平衡和逼真。

2. 实时滤波技术实时滤波技术广泛应用于音频工程中。

滤波可以用于去除不需要的频率成分，改善音频信号的质量。

实时滤波技术可以根据具体需求进行频率选择性滤波、带通滤波、带阻滤波等处理，进一步提升音频的清晰度和逼真感。

3. 声学环境自适应技术声学环境自适应技术是一种能够根据环境条件自动调整音频输出的技术。

通过实时采集环境音频并对其进行分析，系统能够自动调整声音的均衡、音量等参数，以应对不同环境的需求。

这种技术广泛应用于会议室、剧院等场合，能够让听众获得最佳的音频体验。

二、实时处理算法1. 声音压缩算法声音压缩算法是一种能够将音频信号的动态范围减小的算法。

它通过调整音频信号的增益，使得较强的声音和较弱的声音之间的差异减小。

声音压缩算法可以避免音频过于尖锐或嘈杂，让声音更加平衡，同时提高声音的清晰度。

2. 实时混响算法实时混响算法是一种能够在音频输入之后模拟出特定空间环境下的混响效果的算法。

通过对音频信号进行延迟、滤波和混合等处理，实时混响算法能够使声音具有类似于在不同环境中传播的效果。

这种算法常用于音乐录制、电影制作等领域，为听众创造出更加逼真的听觉体验。

3. 实时降噪算法实时降噪算法是一种能够去除环境噪音的算法。

通过采集环境噪音并进行频谱分析，实时降噪算法可以对音频信号进行处理，将噪音成分减小或去除，从而使得声音更加清晰。

毕业设计(论文)-基于谱减法的语音增强及其dsp实现[管理资料]

基于谱减法的语音增强及其DSP实现摘要语音总会受到外界噪声不同程度的干扰和影响，噪声不但降低了语音质量和可懂度，而且还将导致语音处理系统性能的急剧恶化。

语音增强技术可以用来抑制噪声,提高抗噪声能力和输入信号的信噪比，改善语音质量、可懂度和系统的性能，并作为预处理或前端处理模块存在于语音处理系统中。

本论文首先从语音特性、噪声特性、人耳的感知特性以及语音信号分析得方法入手，重点研究了基于谱减法的增强算法并在MATLAB环境下对其进行了仿真，验证了谱减法在语音增强方面的有效性和可行性。

DSP(数字信号处理器)作为专用的数字信号处理芯片，具有在单机器周期内完成乘加运算、单机器周期内多次访问存储器以及丰富的片上外设等特点。

采用DSP进行语音信号处理代表未来语音信号处理的发展方向，在这种情况下，本文在研究谱减法的基础上，对算法进行了分析和实现，实现了基于DSP的语音信号采集与处理系统。

关键词：语音信号处理,语音增强,谱减法,DSPSPEECH ENHANCEMENT ALGORITHMS ANDIMPLEMENTATION ON DSPABSTRACTSpeech is inevitably interfered by noise. The noise not only degrades the quality and the intelligibility of speech, but also worsens the capability of the system. As speech enhancement technology can be used to reduce the noise, Improve anti-noise ability and the signal-to-noise ratio of the input signal , the input Signal-to-Noise Ratio of the speech processing system and improving the quality and intelligibility of speech, speech enhancement technology is usually used as the pre-processing module in the speech processing system.This paper first from speech characteristics, noise characteristics, the perception of the human ear characteristics and method of speech signal analysis, Focus on the based on the spectral subtraction enhancement algorithm and in the MATLAB environment of the simulation,Verify the spectral subtraction speech enhancement in the effectiveness and feasibility.DSP as special digital signal processor, has some unique features, such as Single-cycle multiply and accumulate (MAC)，multiple accessing memories in single cycle,a wide variety of on-chip peripherals. These features lead DSP applied widely in digital speech processing field. This paper studies the traditional Spectral Subtraction and improves it to reduce “music noise”. Then based on these theories, a practical speech enhancement processing system on DSP is designed and implemented.KEY WORDS:Speech processing,Speech enhancement,Spectral Subtraction,DSP基于谱减法的语音增强及其DSP实现 (I)摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 (1) (1) (2) (3)第二章语音增强的基础知识 (4) (4)人的听觉特性 (4)语音信号产生的数字模型 (5) (5) (5) (5) (6)、采样、A/D变换 (6) (6) (7) (7) (8) (8) (9) (9) (10)第三章谱减法的原理、算法及分析 (11) (11)谱减法的实现与仿真 (14) (16)第四章DSP介绍及基于DSP实时语音处理系统的设计 (17)DSP概述 (17)DSP芯片的基本结构 (17)DSP的运算速度 (19)DSP应用系统 (20) (21) (21) (21) (23)第五章基于谱减法的语音增强在DSP环境下的实现 (25) (25) (25)CCS (Code Composer Studio) DSP集成开发环境 (27) (27) (27) (29) (32) (32) (35)第六章结论与展望 (37) (37) (37)致谢 (38)参考文献 (39)附录外文文献 (39)第一章绪论当今世界正处在信息时代。

基于实时数据的音频信号处理技术

基于实时数据的音频信号处理技术随着数字化技术的不断发展和普及，音频信号处理技术也在不断地进步和完善。

其中，基于实时数据的音频信号处理技术成为当前研究的热点之一。

这种技术能够处理音频信号的各种问题，不仅能提高音质，还能实现更多的应用场景。

一、概述在传统的音频信号处理技术中，是先将音频信号采集下来，通过离线的方式对其进行处理和改变，最后再输出。

而基于实时数据的音频信号处理技术是指在音频信号还在源头时就对其进行处理，并同时输出处理后的信号。

这种技术需要在实时数据处理方面有较高的计算能力和响应速度。

基于实时数据的音频信号处理技术可以应用于很多领域，如音乐、电影、电视、广播等媒体，以及通信和安防等领域。

它能使音质更佳、噪音更少、声音更清晰、频率更准确，并且将音频信号与其他数据进行整合，实现更多的应用场景。

二、实时数据的处理方式基于实时数据的音频信号处理技术通常采用数字信号处理（DSP）来实现。

DSP将模拟信号转换为数字信号，然后对其进行处理和过滤。

数字信号处理有两个主要环节：采样和重构。

采样是将模拟信号转换为数字信号，将连续时间的模拟信号转化为离散时间的数字信号。

重构则是将数字信号转换为模拟信号，将离散信号还原为连续信号。

数字信号处理的优势是可以处理无限长的信号，而模拟信号则有噪音和频率漂移的问题。

基于实时数据的音频信号处理技术在处理过程中，会根据数字信号的数据，对其进行重构和改变，使得音频信号更加清晰和精准。

三、应用场景1. 音频编解码音频编解码是指将音频信号进行压缩和解压，以达到存储和传输的目的。

基于实时数据的音频编解码技术可以在数据采集过程中，对数据进行压缩和解压缩，并实现高质量的音频传输。

2. 语音识别和语音转换语音识别是指将口述语音转换为文字，而语音转换是指将一种口音转化为另一种口音。

基于实时数据的音频信号处理技术可以在采集数据时对其进行分析和处理，可以显著提高语音识别和语音转换的准确率和质量。

基于DSP和局域网的实时音频信号处理系统实现

据长度可以根据实际要求调整;校验字节:1 字节,确保数据传输
的安全性;报尾:1 字节,结束标志
5 服务器与客户终端机软件设计
5.1 网络通信模块软件总体设计思路网络通信模块软件采用服务器/客户端的模式, 和现有的 Internet 网络无缝连接。服务器和客户端都采用面向对象程序设计 C++语言编写,且基于微软的 MFC。网络通信部分均利用了 Windows Sockets(套接字)技术,所有的网络通信类都是继承于 MFC 的异步非阻塞类 CAsync－ Socket,利用的都是面向连接的网络协议 TCP/IP。CAsyncSocket 是其于 Windows 消息机制的,因此在非主线程(主线程是界面线程)里,必须自己创建消息循环分发消息。 5.2 服务器程序结构框图服务器主要模块有网络请求监听类 CServerSocket, 网络收发连接类 CConnectSocket, 接受请求连接列表结点类 CConnectNode,RS485 串口通讯 MSComm, 数据协议转换类 CComData, 线程池管理 threadConnect, 读写数据库 MSSQL 类 CMyRecordset , 进程管理类 CMyApp 和主界面类 CPC_DSPDlg。服务器程序结构框图见图 3。 5.3 客户端程序结构框图
客户端主要模块有网络通信类 CMySocket, 进程管理类 CMyApp,主界面类 CPC_DSPDlg。客户端程序结构框图见图 4。
图 3 服务器程序结构框图 Fig3. Program Structure Diagram on PC Server
图 4 客户端程序结构框图 Fig4. Program Structure Diagram on PC Client

基于DSP的实时语音压缩编解码系统的设计与实现

基于DSP的实时语音压缩编解码系统的设计与实现作者：李英华来源：《电子技术与软件工程》2017年第01期随着科学技术的不断革新，我国的通信行业也得到了蓬勃的发展，在这种大背景下，通信技术必须进行不断的更新换代才能满足时代的发展，这就要求从事通信专业的人员不仅要很好地掌握通信知识，更要有良好的创新能力，要充分开拓思维，不断学习新知识，为我国通信事业的发展做出贡献。

文章设计并实现了基于DSP的实时语音压缩编解码系统。

【关键词】DSP 实时语音压缩编解码系统设计实现信源是现代通信中最重要的组成之一，如果不做任何处理直接通过信道传输，就会因大量的冗余成分而给宽带造成非常大的浪费。

因此，在传输前必须要对信源进行压缩处理，也就是信源编码。

由于语音信号是模拟信号，所以在现代数字通信系统使用前要对其进行数字转换，然后压缩处理进行储存或者传输。

处理后的语音信号传输到接收端，再进行解压处理，然后将数字化信息还原成原始的模拟信号，整个过程就是实时语音压缩编解码技术。

目前通用的语音编解码技术有波形编码、参数编码以及混合编码三。

1 实时语音编解码系统硬件设计1.1 总体结构文章设计的实时语音压缩编解码系统基于DSP芯片的一路话音编译码器，总体结构见图1。

硬件系统由DSP系统模块、音频接口模块、USB接口模块、外围存储器扩展及地址译码CPLD模块、电源及复位电路模块等组成。

其工作过程为：首先通过音频接口芯片将模拟语音信号数字化，转换成8KHz，采样精度为16位的数字信号，然后通过McBSPO传送到DSP内部缓冲区，当缓冲区内的数据达到一定帧长后，编码算法就会将数字信号编成码流，码流通过数字接口输送到信道，信道会进行二次编码后传输。

同时，码流通过信道到达DSP后，在DSP内部接收缓冲区进行解码处理，然后传送给数模转换器将数字化的语音信息转换成原始的模拟语音信号，然后输出。

1.2 各功能模块的硬件设计1.2.1 DSP系统模块本系统的核心是DSP，语音压缩算法的实现以及控制外围器件都要靠DSP来进行，因此，DSP芯片的选择至关重要。

基于小波变换与DSP的实时音频视频处理系统

基于小波变换与DSP的实时音频视频处理系统
师小琳;师义民
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2006(29)4
【摘要】介绍一种新型嵌入式网络音频视频实时处理系统的设计方案.该系统可以将采集到的音/视频信号,经过主要由ADV611,CT8021和DSP芯片
TMS320C6201组成的系统实时处理后通过嵌入式微机控制器传送到互联网上.他可用于远程监控、视频会议、可视电话系统等低比特率通信系统.提出了该系统硬件结构以及软件设计方法.该系统具有硬件集成度高、语音图像传输实时性好、操作简便及适用面广等诸多优点.
【总页数】3页(P70-72)
【作者】师小琳;师义民
【作者单位】香港城市大学,香港;西北工业大学,陕西,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.基于DSP和DSP/BIOS的实时雷达信号采集与处理系统 [J], 孟凡志;索继东;于川;许小可
2.基于小波变换的语音实时去噪算法及其DSP实现 [J], 李亚楠
3.基于FPGA和DSP的高速实时轨道巡检图像采集处理系统 [J], 程雨;杜馨瑜;顾子晨;戴鹏;李海浪;王昊
4.基于FPGA+DSP的高速视频实时处理系统设计 [J], 张小永
5.基于FPGA+DSP的高速视频实时处理系统设计 [J], 张小永
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基于DSP的实时语音处理设计

基于DSP的实时语音处理设计摘要：基于TMS320VC5402的音频信号采集与处理系统。

介绍了该系统的总体方案和硬软件设计。

讨论了模/数(A/D)和数/模(D/A)转换电路的设计方法以及如何利用TMS320VC5402的多通道缓冲同步串口(McBSP)和PCM1800及PCM1744芯片接口来实现音频信号的采集和输出。

通过改变输入输出压缩比例自动控制增益的幅度，扩大了接收机的接受范围，它能够在输入信号幅度变化很大的情况下，使输出信号保持恒定或仅在较小范围内变化，不至于因为输入信号太小而无法正常工作，也不至于因为输入因为输入信号太大而使接收机发生饱和或阻塞。

实验证明：所设计的基于DSP的硬件和软件系统是一个很好的音频信号采集与处理系统。

关键词：DSP , TMS320VC5402 , 多通道缓冲同步串口, 音频信号, 采集与处理1.绪言近年来，随着DSP技术的普及和低价格、高性能DSP芯片的出现，DSP已越来越多地被广大的工程师所接受，并越来越广泛地被应用于各个领域，例如：语音处理、图像处理、模式识别及工业控制等，并且已日益显示出其巨大的优越性。

DSP是利用专门或通用的数字信号处理芯片，以数字计算的方法对信号进行处理，具有处理速度快、灵活、精确、抗干扰能力强、体积小及可靠性高等优点，满足了对信号快速、精确、实时处理及控制的要求。

对实时数字信号处理的应用需求和超大规模集成电路技术水平的飞速发展，推动着DSP性能不断提高。

DSP是一种专用的数字信号处理器。

随着超大规模集成电路技术上取得的突破进展，高度集成化的DSP数字信号处理器具有体积小、功耗低和运算速度快等诸多优点，因此非常适用于语音信号的压缩处理。

基于DSP的实时语音处理系统，它具有可选择的信号采样速率和高性能的数字信号处理能力，不仅可以用来对立体音频信号进行实时编解码处理，还可以用来作为高速的实时信号采集与处理板使用。

它包括多路语音实时采集，压缩处理，存储功能等基本功能。

基于小波变换与DSP的实时音频视频处理系统.

基于小波变换与DSP的实时音频视频处理系统基于小波变换与DSP的实时音频视频处理系统类别：消费电子目前，以远程监控、视频会议、可视电话及移动多媒体通信系统为代表的低比特率通信系统在实际中得到了重要应用。

面对庞大的音/视频数据量，作为语音及图像处理的压缩技术便在多媒体通信中显得极为重要。

随着多媒体通信技术和超大规模集成电路（VLSI）技术的飞速发展，这一技术将会在众多领域得到更为广泛的应用。

1 音/视频实时处理系统低码率视频通信的主要技术问题是音/视频压缩编码技术，即用来实现在满足足够质量和硬件成本的条件下降低所需的码率。

小波变换充分利用人眼的视觉特性，克服了重构图像会出现的块效应、蚊子效应、模糊等现象。

由于小波变换技术能充分地利用人眼的视觉特性，因此因而用小波变换视频编码将会获得比现在标准得多的压缩效果。

本文介绍一种基于ADV611，CT8021芯片同时结合TI公司的TMS320C6201芯片实现音/视频实时处理系统。

在该实时系统中，DSP芯片作为控制核心、一方面要管理ADV611，CT8021，存储器和通信接口，另一方面要对ADV611的图像压缩效果进行调解，对数据速率实时控制。

系统实现方案原理图如图1所示。

1.1 系统硬件结构系统主要功能是实现远程场景音视频的采集、数字化、音/视频的压缩和解压、摄像系统云台方位以及摄像头的控制、自动开机和关机等功能。

其中音视频数据的打包、解包、摄像系统云台方位以及摄像镜头的控制等功能DSP芯片TMS320C6201来完成。

远程场景及音频压缩信息通过入网设备在Internet上实现远程实时传输。

如图2中，原始制式PAL（720×288，50帧/s）的视频信号经过图像采集端的视频A/D转换成CCIR656（8位27MHz）的数据流，再通过ADV611进行小波压缩编码。

同时，原始的音频信号也经过音频采集端的A/D转换为PCM信号，再通过CT8021完成G.723.1压缩编码。

基于DSP的实时音频信号处理

基于DSP的实时音频信号处理随着科技的快速发展，音频信号处理的技术也在不断地提高和完善。

其中，基于DSP的实时音频信号处理成为了当前研究的热点。

本文将介绍基于DSP的实时音频信号处理的概念、原理和应用。

一、什么是DSP？DSP是数字信号处理（Digital Signal Processing）的英文缩写，它是一种基于数字信号的处理技术，旨在用数字信号代替传统的模拟信号，对信号进行精确的数学计算和处理。

DSP系统的核心是数字信号处理器（DSP Processor），它可以将模拟信号转换为数字信号，并利用数字信号进行信号处理。

二、基于DSP的实时音频信号处理基于DSP的实时音频信号处理主要是利用数字信号处理器对音频信号进行处理，以实现音频降噪、声音增强、声音变调等效果。

其原理大致如下：1. 信号采集：DSP系统接收外部的声音信号，并将其转换为数字信号。

2. 信号处理：数字信号处理器对所采集的音频信号进行处理，譬如去除杂音、增加低音等。

3. 处理后数据输出：DSP系统将处理后的数据输出给外部设备，以实现理想的音频效果。

基于DSP的实时音频信号处理主要是通过数字信号的精确计算，实现对音频信号的精确处理。

由于数字信号处理器计算速度快、计算精度高、可重复性好，因此它成为了实时音频信号处理的理想选择。

三、基于DSP的实时音频处理的应用1. 实时降噪：DSP系统可以通过分析音频信号中的杂音成分，从而实现实时降噪的效果。

在音频通话场景下，实时降噪可以大幅减少通话声音中的杂音，提升通话质量。

2. 声音增强：在不良的音频环境下，声音增强可以提高听音者的听力效果。

通过DSP系统对音频信号的增益调整和降噪处理，可以提高音频的清晰度和响度。

3. 声音变调：基于DSP的实时音频信号处理也可以实现声音变调，譬如实现变声、变调等音频效果。

例如，游戏、MV中常用的变声效果就是基于此技术实现的。

4. 音频编解码：数字信号处理器也可以实现音频信号的编解码，例如MP3、AAC等音频格式的编码，以及音频文件的解码。

基于DSP的实时语音检测的设计与实现

收稿日期:2007-08-24;修回日期:2007-10-15。

基金项目::陕西省科学技术研究发展计划项目(2005k04-G23)。

作者简介:杨永超(1982-),男,陕西西安人,硕士研究生,主要研究方向:DSP 及数字语音处理;　付中华(1977-),男,湖北十堰人,副教授,主要研究方向:语音信号处理、数字音频信号处理、多媒体信号压缩与编解码;　蒋冬梅(1973-),女,河南永城人,副教授,博士,主要研究方向:语音识别、语音压缩、模式识别。

文章编号:1001-9081(2008)02-0491-03基于DSP 的实时语音检测的设计与实现杨永超,付中华,蒋冬梅(西北工业大学计算机学院,西安710072)(yyc821103@s ohu .com )摘　要:提出了一种基于DSP 的实时语音检测的方法,通过设置中断服务程序实现DSP 与DMA 的并行处理,采用双缓冲加一缓冲的方法保持语音连续性,利用短时能量状态转换图的方法对语音进行检测及存储,最后利用自制控制板实现程序控制和状态显示。

实验结果表明,检测的语音数据和标注的语音数据相比较平均正确率可达94.98%,有效地实现了语音的实时处理。

关键词:数字信号处理器;中断服务程序;语音检测;短时能量中图分类号:TP912.11 文献标志码:AD esi gn and i m plem en t a ti on of rea l 2ti m e vo i ce acti v ity detecti on ba sed on D SPY ANG Yong 2chao,F U Zhong 2hua,J I A NG Dong 2mei(School of Co m puter Science,N orthw estern Polytechnical U niversity,X i πan Shanxi 710072,China )Abstract:I n this paper,a method of Real 2ti m e Voice Activity Detecti on (VAD )based on DSP was p r oposed .After configuring I nterrup t Service Routine (I SR ),the audi o data was saved thr ough parallel p r ocessing of DSP and DMA based on the method of Short 2ter m energy state 2s witch p r ocess .A contr ol board was designed t o i m p le ment p r ogra m contr ol functi on .Experi m ental result shows that the data of st orage account for 94.98%of the marked in the DSP syste m,s o as t o realize the real ti m e p r ocessing of voice .Key words:DSP;I nterrup t Service Routine (I S R );Voice Activity Detecti on (VAD );short 2ter m energy0　引言语音检测是语音分析、语音合成和语音识别中的一个重要环节。

基于语音流的实时语音转换技术研究

基于语音流的实时语音转换技术研究近年来，随着人工智能领域的不断发展，语音技术成为了热门的研究领域。

语音流的实时语音转换技术作为其中的一种关键技术，得到了越来越多的关注。

本文将针对这一技术进行一定深度的探讨。

一、语音流的实时语音转换技术语音流的实时语音转换技术是指通过对输入的语音流进行实时转换，将其转化为输出流的一种技术。

其主要应用于语音识别、语音合成、语音增强等领域。

在实现语音转换过程中，最重要的环节就是信号的采集与提取。

传统上，信号采集通常采用外置麦克风的方式，并通过滤波处理、傅里叶变换等方式对语音信号进行特征提取。

但是这种方式存在着很多限制，如需要使用专门的设备、容易受环境噪声等影响。

因此，现代语音转换技术普遍采用基于深度学习的语音信号处理方式，通过利用深度神经网络等技术，实现语音信号自动采集与提取。

二、基于深度学习的语音信号处理技术深度学习作为人工智能领域中的重要分支，通过建立深度神经网络模型对输入的信号进行刻画和分类，实现了对信号的自动处理。

在语音转换领域，深度学习技术的应用已经成为了主流。

在深度学习技术的基础上，语音信号处理技术得到了很大的提升。

如文艺复兴时期，一些优秀的艺术家通过积累并实践不断进步，从而创作出了许多经典的艺术作品。

同样，通过主动积累更多的语音信号数据，并不断完善深度神经网络模型，语音信号处理技术也会变得越来越出色。

三、基于语音流的实时语音转换技术的发展现状随着信息技术的不断发展，基于语音流的实时语音转换技术也在不断完善，应用范围也越来越广泛。

比如，语音识别、语音合成、语音增强等领域都已经广泛使用这种技术。

在实际的应用中，基于语音流的实时语音转换技术还存在一些问题，如多说一句、语速不稳等。

这些问题的解决需要继续进行深入的研究和实践。

只有在不断的探索中，我们才能更加深入并完善这一技术。

此外，由于这种技术主要基于语音信号处理，因此对于语音技术的深入研究也会对其应用范围的拓展有很大的帮助。

学位论文：：：虚拟3D声音技术研究和基于DSP技术的实时系统实现(精)

华东师范大学硕士学位论文虚拟3D声音技术研究和基于DSP技术的实时系统实现姓名：陆静艳申请学位级别：硕士专业：无线电物理指导教师：朱守正20070401论文摘要“虚拟现实”成为信息技术领域内一个十分活跃的研究方向，虚拟听觉空闻正是其中一个重要部分，利用虚拟声的方法可产生各种不同的声音空间听觉。

在许多重要的领，域精确的空间声音合成具有重要的价值，并日益显示出其重要性。

本文通过对头相关传输函数（Ｈｅａｄ－ＲｅｌａｔｅｄＴｒａｎｓｆｅｒＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＨＩ玎Ｆ）及其相关算法的深入的研究。

采用ＣＩＰＩＣ实验室公布的Ｉ玎玎Ｆ数据构建了一套基于耳机和基于扬声器的虚拟３Ｄ声音系统。

文章首先介绍了虚拟３Ｄ声音系统的整体架构。

为了实现虚拟３Ｄ声音系统，本文回顾了人耳的听觉特性，并根据目前的研究结果，总结了影响入耳方位辨别的主要因素。

然后介绍了传统的人耳定位理论，双工理论；最后引入了双耳听觉传输理论的核心部分——陬ＴＦ理论，并提出了应用１．翻ｒＦ理论实现本系统时的约束。

本文提出采用主成分分析（ＰｃＡ）对ＨＲＴＦ进行分析建模实现系统的构想。

模型的建立可以大幅度降低ＤＳＰ运算所需要的内存，从而避免在系统中使用外部高速内存，大幅度降低虚拟３Ｄ声音系统的成本．．针对ＨＲＴＦ的标准主成分分析法的结果进行误差分析，本文提出和采用了的归一化的主成分分析法，降低了采用主成分分析引入的误差。

在同样精度要求下，归一化的主成分分析法也可以进一步减少系统的主成分因素，从而降低虚拟３Ｄ声音系统对于ＤＳＰ系统的内存要求。

依据本文提出的ＨＲＴＦ的归一化ＰＣＡ模型，文章提出了虚拟３Ｄ声音耳机重发系统的算法设计：并提出和采用了生理特征数据与最大ＩＴＤ相关的数据库匹配算法，解决了ＨＲＴＦ数据的个性化问题；接着，本文实现了虚拟扬声器系统的算法设计。

最后本文完成了虚拟３Ｄ声音系统的软硬件设计，采用ＡＴＩ肥Ｌ公司的基于Ａ蹦７ＴＤＭＩ和４０位浮点ＤＳＰｍａｇｉｃ处理器ＤＩＯＰＳＩＳ，实现了实时虚拟３Ｄ声音系统，。