dsp实现语音噪声滤波设计
9-利用DSP实现语音噪声的滤波

利用DSP实现语音噪声的滤波由于环境的原因,我们采集到语音信号经常含有不同程度的噪声,例如夏天空调的风扇噪声,所以要对语音信号中的噪声滤除。
这些噪声的频谱遍布整个音频频带之内,所以不能采用通常的FIR或IIR滤波器进行滤除。
本设计要求利用DSP的DMA方式进行信号采集和信号输出,并对语音信号进行频谱滤波,滤波后进行输出。
1.实验目的掌握DSP集成开发环境CCS的使用和调试方法。
掌握DSP片上资源和片外资源访问的基本方法。
通过对DSP处理器及CODEC的编程,培养学生C语言编程能力。
掌握利用DSP实现语音信号噪声的滤波可使学生更加透彻的理解信号的采集方法和滤波方法,提高学生系统地思考问题和解决实际问题的能力以及使用DSP硬件平台实现数字信号处理算法的能力。
2.技术指标及设计要求基本部分(1)使用MATLAB产生混有白噪声的语音信号。
(2)使用DMA程序实现语音信号的采集和回放。
(3)在DMA中断服务程序编写频谱滤波算法程序,实现混有白噪声语音信号的实时滤波。
发挥部分(1) 根据频谱分析结果自动计算白噪声频谱门限。
(2) 利用小波分析方法滤除语音信号中的噪声。
3.设计思路外部输入的语音信号先进行A/D转换后,利用CCS的频谱分析工具对输入信号进行频谱分析;然后调用DSPLIB中的FFT和IFFT算法,对信号进行FFT计算和逆运算。
从FFT计算结果中去除噪声的频谱,再将剩余的频谱进行IFFT逆变换,并将变换结果利用DMA方式送到D/A转换器转换为模拟信号。
本设计可以分为两部分:(1)噪声信号产生使用MATLAB编程产生带白噪声的语音信号。
(2)利用Emulator以及DSP实验板,采用DMA方式实现信号采集与传输。
(3)在DSP实验板上,利用FFT和IFFT算法实现含白噪声语音信号的频谱滤波。
4.要求完成的任务(1)掌握CCS的安装、设置,工程的建立、工程设置、编译运行和调试方法(2)编写C语言程序实现设计要求,并在CCS集成开发环境下调试通过,实现设计所要求的各项功能。
基于dsp的语音采集及滤波器设计

基于DSP的语音采集与FIR滤波器的设计与实现摘要: 介绍了一种基于TMS320C5402的语音采集与FIR数字滤波器的设计与实现, 采用TLC320AD50作为语音CODEC模块的核心器件, 简述了FIR数字滤波器的特点,以及其在DSP上实现的原理。
利用TMS320C5402对采集到的语音信号进行FIR滤波, 该系统具有较强的数据处理能力和灵活的接口电路,能够满足语音信号滤波的要求, 可以扩展为语音信号处理的通用平台.关键词: 语音采集; FIR滤波器; TMS320C5402数字信号处理是把数字或符号表示的序列, 通过计算机或专用处理设备, 用数字的方式去处理, 以达到更符合人们要求的信号形式。
而语音处理是数字信号处理最活跃的研究方向之一, 在IP电话和多媒体通信中得到广泛应用. 一个完备的语音信号处理系统不但要具有语音信号的采集和回放功能, 还要能够进行复杂的语音信号分析和处理。
通常这些信号处理算法的运算量很大, 而且又要满足实时的快速高效处理要求, 随着DSP技术的发展, 以DSP为内核的设备越来越多, 为语音信号的处理提供了优质可靠的平台. 软件编程的灵活性给很多设备增加不同的功能提供了方便, 利用软件在已有的硬件平台上实现不同的功能已成为一种趋势。
本文设计了一个语音处理系统, 采用定点DSP芯片TMS320C5402作为CPU, 完成对语音信号的采集和滤波处理.1 语音采集系统的设计1. 1 系统总体设计语音采集与处理系统主要包括3个主要部分: 以TMS320C5402 为核心的数据处理模块; 以TLC320AD50为核心的语音采集与编解码( CODEC)模块; 用户根据需要扩展的存储器模块. 系统硬件结构如图1所示.1. 1. 1 CODEC模块本设计选用TLC320AD50( 以下简称AD50) 完成语音信号的A/ D转换和D/ A转换. AD50是TI公司生产的一款集成有A/ D和D/ A的音频芯片, DSP与音频AD50连接后, 可使用一个缓冲串行口来同时实现语音信号的采集和输出, 从而可以节省DSP的硬件开销. AD50使用过采样技术提供从数字信号到模拟信号和模拟信号到数字信号的高分辨率低速信号转换. 该器件包括2个串行的同步转换通道, 分别用于各自的数据传输. 语音信号直接从AD50的模拟信号输入端输入, AD50对其进行采样, 并将采样后的数据传送至DSP. DSP应用相应的算法对数据进行处理, 并将处理后的数据传送到AD50的D/ A输入端. AD50再对DSP处理后的数据进行数模转换, 变为语音信号后输出到音响设备.本系统中TLC320AD50与TMS320C5402之间采用串行通信, 通过DSP芯片的MCBSP串口实现.接口电路如图2所示.1. 1. 2 MCBSP的工作原理TMS320C5402有2个McBSP 多通道缓存串行口. McBSP提供了全双工的通信机制, 以及双缓存的发送寄存器和三缓存的接收寄存器, 允许连续的数据流传输, 数据长度可以为8、12、16、20、24、32; 同时还提供了A律和L律压扩. 数据信号经DR和DX引脚与外设通讯, 控制信号则由CLKX、CLKR、FSX、FSR等4个引脚来实现[ 4]. CPU和DMA控制器可以读取DRR[ 1, 2] 的数据实现接收, 并且可以对DXR[ 1, 2] 写入数据实现发送. 串行口控制寄存器SPCR[ 1, 2] 和引脚控制寄存器PCR用来配置串行口; 接收控制寄存器RCR[ 1, 2] 和发送控制寄存器XCR[ 1, 2]用来设置接收通道和发送通道的参数; 采样率发生器寄存器SRGR[ 1, 2] 用来设置采样率. TMS320C5402芯片串口控制寄存器功能强大, 用户通过编程不但可以设置时钟信号的极性及输入输出方向, 还可以设置同步信号的极性及输入输出方向.1. 1. 3 AD50与DSP的同步通信在应用中, 将TLC320AD50C接至DSP的同步串口, 并将TLC320AD50设置在主动工作模式下, 即由TLC320AD50 提供帧同步信号和移位时钟,TMS320C5402的管脚电压为3. 3V, 可以与AD50直接相连. 串口的移位时钟SCLK由AD发出, 串行数据在SCLK的驱动下经DIN、DOUT 移进、移出, 在SCLK的下降沿采样DIN 数据, 在SCLK下降沿送出数据到DOUT. XF控制首次或二次通信, XF为低时是AD50的首次通信, 是正常的AD、DA的数据; XF为高时是AD50的二次通信, 这时可以读写AD50的4个寄存器. 进入二次通信有软件的方法, 即把AD50设为15+1位数据模式, 最后一位标记下一个数据是否为二次通信数据, 1表示是, 0表示否.一次通信格式的16位都用来传输数据. DAC的数据长度由寄存器1的D0位决定. 启动和复位时, 默认值为15+ 1模式, 最后一位要求二次通信. 如果工作在16位传输模式下, 则必须由FC产生二次通信请求. 二次通信格式则用来初始化和修改TLC320AD50C内部寄存器的值. 在二次通信中可通过向DIN写数据来完成初始化.二次通信格式如图3所示, D13= 1表示读DIN的数据, D13= 0表示向DIN 写数据.系统复位后, 必须通过DSP 的DX接口向TLC320AD50C的DIN 写数据, 因为采用一片TLC320AD50C, 只需初始化寄存器1、寄存器2、寄存器4. 由于通信数据长度为16位, 初始化是应通过RCR1和XCR1设置McBSP的传输数据长度为16.2 语音采集语音信号的采集, 是通过话筒经模拟放大输入到AD50, AD50作相应的低频滤波并进行A/ D转化, 再通过MCBSP通道输入DSP芯片. 语音信号采集程序包括以下几个部分:( 1) DSP初始化. 对DSP的寄存器以及缓冲串口进行初始化.( 2) AD50初始化. 通过DSP的缓冲串口和XF引脚对AD50进行初始化, 再设置AD50的4个控制寄存器; 确定AD50的4个控制寄存器设置正确后,AD50才能开始采集数据. 此时, 可以用示波器检测AD50的DOUT引脚, 能发现引脚是否有连续的信号输出.( 3) 设置DSP的中断, 从缓冲串口读取数据. 如果此时在缓冲串口连续读取数据, 就可以在仿真软件CCS中查看读取的数据是否正确.( 4) DSP存放数据. 可以将缓冲串口读取的数据存放到DSP的RAM单元, 连续存放, 可通过CCS的图形显示功能判断AD50采样的数据是否正确.3 语音滤波语音去噪在语音信号上应用较多, 在实质上和普通的数字信号去噪没有什么区别, 使用滤波器和各种算法均可以实现语音信号的去噪, 使得含有噪声的信号更加清晰. 但语音信号的去噪和一般的数字信号去噪又存在着很大的差别, 因为语音信号的频谱覆盖在100Hz~3. 4kHz, 较为丰富的信号主要集中在1kHz 附近, 所以一般的滤波去噪时必须考虑语音信号的自身特征.本系统中应用的AD50内置了低通滤波器, 可以通过设置来有效滤除信号中混杂的高频干扰信号, 而对于低于100Hz的干扰信号, 则无能为力. 因此, 要用DSP进行编程设计一个软件可实现高通滤波器, 由处理器来完成信号的去噪, 采用FIR滤波.3.1 FIR滤波器的基本结构及特点有限冲激响应( FIR)滤波器的基本结构是一个分节的延时线, 把每一节的输出加权累加, 得到滤波器的输出. 数学上表示为y(n) =EN-1n=0h(n)x(n-m), (0[ n[ N- 1) (1) 对(1)式进行Z变换, 整理后可得出FIR滤波器的传递函数为H(z) = EN-1n=0h(n)z-n, (0[ n[ N- 1) (2)由( 2)式可知FIR滤波器的一般结构如图1所示.图1 FIR数字滤波器直接实现形式3.2 FIR滤波器的DSP实现原理由( 1)式可知, FIR滤波器的冲激响应为h(0), h(1), ,, h(N- 1). x(n)表示滤波器在n时刻的输入, 则n时刻的输出为y(n) = h(0)x(n) +h(1)x(n- 1) + ,+ h(N- 1)x[ n- (N- 1) ],这是一个乘、加的过程, 可以使用DSP中的MAC 指令实现该运算. 图2说明了使用循环寻址实现FIR滤波器的方法. 为了能正确使用循环寻址, 必须先初始化BK, 块长为N. 同时, 数据缓冲区和冲激响应( FIR滤波器的系数)的开始地址必须是大于N的2的最小幂的倍数. 例如, 当N= 11时, 大于N的最小2的幂为16, 则数据缓冲区的第一位地址应该是16的倍数, 因此数据缓冲区起始地址的最低4位必须是0.在图2中, 滤波系数指针初始化时指向h(N- 1), 经过一次FIR滤波计算后, 在循环寻址的作用下,仍然指向h(N- 1). 而数据缓冲区指针指向的是需要更新的数据, 如x(n). 在写入新数据并完成FIR运算后, 该指针指向x(n- (N- 1)) , 所以, 使用循环寻址可以方便地完成滤波窗口数据的自动更新.4 FIR滤波器设计实例给定FIR数字带通滤波器的技术指标为: 2个通带截止频率分别为4kHz和6kHz, 2个阻带截止频率分别为3kHz和7kHz, 采样频率均为25kHz. 输入为一个混合信号f = [ cos(2000Pt) + cos(10000Pt) + cos(20000Pt)] /6,利用Matlab设计FIR带通滤波器的系数, 将得到的滤波器系数乘以32768(即215)后舍尾取整可得DSP中滤波器系数列表. 用. word汇编命令将各滤波器系数直接输入到DSP程序中; 模拟输入数据由C语言程序实现, 然后用. copy命令将C语言程序生成的数据文件firinput拷贝到DSP程序中. DSP程序实现读入数据、滤波、显示波形等方面的任务. 完成FIR滤波器的程序框图如图3所示, 可知FIR滤波器的DSP实现主要由以下4方面的内容组成.4.1 模拟输入数据的生成用C语言程序生成输入数据, 通过. copy汇编命令将生成的数据文件拷贝到汇编程序中, 作为FIR滤波器的输入数据. C语言程序运行后所生成的数据文件名为firinpu,t 生成firinput数据文件的C语言程序如下所示:#include"stdio. h"#include"math. h"main( ){int ;idouble f[ 256];FILE*fp;if( ( fp= fopen( "e: \ \ firinput", "wt") ) = =NULL){printf( "canct openfile! \n");}for( i=0; i< =255; i++ ){f[ i] =( cos( 2* 3. 14159265* *i 1000/25000) + cos( 2* 3. 14159265* *i 5000/25000) +cos( 2* 3. 14159265* *i 10000/25000) ) /6;fprintf( fp, " . word %ld\n", ( long) ( f[ i]* 32768) );}fclose( fp);}4.2 DSP初始化程序 DSP初始化程序包括了对堆栈指针( SP)、软件等待状态寄存器( SWWSR)、中断寄存器( IFR)、中断屏蔽寄存器( IMR)以及处理器工作状态寄存器( PMST)的初始化; 另外还对各变量赋值, 具体的程序如下: . def _c_int00. mmregsswcr . set 2bht_ar2 . set 066ht_ar3 . set 067hout_wave_buf . set 0d00hdata_in . set 0f00hN . set 51fir_coef_buf . set 100hfir_data . set 200h. textrs b_c_int00_c_int00:stm#2020h, pmstssbx intmssbx sxmssbx frctstm #10h, 26hstm #10h, 36hstm #0ffh, spld #0, dpstm #0ffffh, ifrstm #20h, imrstm #02492h, swwsrstm #0, swcr可看出, FIR滤波器的系数列表将存在100h开始的单元中, 输入数据将存在200h开始的单元中, 而输出数据将存在0d00h开始的单元中.4.3 滤波系数以及输入数据的调入由于滤波器系数一开始是存在程序存储器中, 输入数据则是存在程序外的文件中, 程序对这2组数据进行处理时, 需要把两者都调到数据存储器中, 具体实现程序如下:stm #fir_data, ar6rpt #255mvpd #inpu,t*ar6+stm #fir_coef_bu,f ar6rpt #N-1mvpdfir_coe,f*ar6+stm #fir_coef_bu,f t_ar2stm #fir_data, t_ar3这段程序实现的是把输入数据调到以200h开始的单元, 而把滤波系数调到从100h开始的单元.4.4 滤波子程序一次滤波的过程实质上就是对2组数进行有规律的乘加计算, 具体程序如下:fir:mvdm #t_ar2, ar2 ; 将起始滤波系数地址100h 赋给ar2mvdm #t_ar3, ar5 ; 将起始输入数据地址200h 赋给ar5stm #data_in, ar3 ; ar3=0f00hstm #255, brc ; 定义块循环次数rptbdloop-1 ; 定义块循环结束地址stm #N, bk ; 定义循环缓冲器大小ld *ar5+, a ; 将新数据读到累加器a中 stl a,*ar3+% ; 将新数据读入栈顶rptz a, #(N-1) ; 定义循环次数, 之前先将a累加器清0mac *ar2+0%,*ar3+0%, a ; a=ar2*ar3+a, 每完成一次计算ar2、ar3 ; 指针所对应地址+1sth a, * ar6+ ; 将计算结果保存输出loop这个程序段将重复执行256次, 从而实现对于数据的读入、处理、输出等功能.5 结语本文介绍了一个实时数据采集处理系统的设计和实现, 系统以DSP芯片和TLC320AD50芯片为核心,有很强的数据处理能力和灵活的外围接口电路, 实验证明, 可较好地实现语音的滤波. 该系统可扩展为3G手机语音识别系统, 也可以作为语音信号处理算法研究和实时实现的通用平台参考文献: :[ 1] 邹彦. 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DSP课程设计参考题目
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DSP课程设计任务书钱满义高海林编北京交通大学电工电子教学基地2006年1月目录一、综合设计性实验题目 (2)二、《DSP应用课程设计》教学大纲 (16)三、实验报告格式 (19)四、评分标准格式 (21)一、综合设计参考题目1.DSP系统定时及其应用2.DSP系统的自举设计3.任意信号发生器的设计4.DTMF信号的产生及检测5.信号的调制与解调6.语音压缩、存储与回放7.语音噪声滤波8.语音识别9.利用DSP实现信号滤波10.利用DSP实现自适应滤波11.实时信号的谱分析12.DCT离散余弦变换的DSP实现1. D SP系统定时及其应用定时器是DSP处理器最基本的片上外设,使用定时器可以构建系统程序基本的定时单元,为周期性执行某些程序提供时间基准,或者为片外有时钟要求的电路,如A/D和D/A电路提供定时时钟。
本设计要求采用DSP的片内定时器实现应用程序的周期性运行。
1.设计要求及目标基本部分:(1)对定时器进行初始化(2)编写定时服务程序实现3个LED指示灯分别以1秒、2秒、4秒的周期进行闪烁(3)编写定时服务程序实现3个LED指示灯以流水灯的形式进行闪烁,流水周期在0.6秒~6秒之间进行循环改变发挥部分:使用定时器在Tout输出引脚产生频率为10K~100KHz连续可调的方波信号,实现方波信号发生器的功能。
2.设计思路首先使用DSP的定时器实现最基本的定时功能,例如当DSP的系统时钟为100MHZ时,基本定时时间可确定为10ms。
然后可使用查询方式或中断方式编写定时器的定时服务程序,在服务程序中设置定时变量进一步计算时间。
根据设计要求编写定时服务程序。
Tout引脚即XTOUT引脚,已连接到扩展板接口上,可以使用示波器来测量所产生的信号波形,如果要求产生方波信号,还要增加一点附加电路。
3.要求完成的任务(1)编写C语言程序,并在CCS集成开发环境下调试通过。
(2)实现设计所要求的各项功能。
(3)按要求撰写设计报告。
DSP实现噪声消除
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Adaptive noise cancellation is used to remove background noise from useful signals.This is an extremely useful technique where a signal is submerged in a very noisy environment.DSP is a kind of high speed and performance professional digital signal ing DSP in ad aptive noise cancellation system,real-time control and high precision ca n be achieved.In this paper,an adaptive noise cancellation system base d on DSP is designed,and noise in the signals is decreased efficiently.Keyword:adaptive;noise cancellation;DSP;LMS;RLS摘要:自适应噪声消除技术在信号处于噪声很强的环境中时,可以非常有效地将噪声去除掉。
而DSP是一种高速、高性能的专业数字信号处理器,用DSP实现自适应噪声消除,其具有很好的实时性和处理精度。
在此完成了基于DSP的自适应噪声消除系统,有效地消除了信号中的噪声。
关键词:自适应;噪声消除;DSP;LMS;RLSDSP(Digital Signal Processor,数字信号处理器)是在模拟信号变换成数字信号以后进行高速实时处理的专用处理器件,DSP具有接口简单、方便;精度高、运算速度快、稳定性好;编程方便,容易实现复杂的算法;集成方便等优点,已经被广泛的应用于通信、雷达、语音、图像、消费类电子产品等领域。
基于DSP的高性能语音信号FIR滤波
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基金项 目 :江西省科技 厅科技计 划指导性 资助项 目。项 目编
图 1 硬 件 结 构 图
号 :2 0 Z G 3 0 ;江 西 省 教 育厅 青 年 科 学 基 金 项 目 。项 目 09 D 090
由 图 1可 知 ,5 0 S 5 9D P与 A C 3之 间有 两 种 接 口 :控 制 I2
T ¥ 2 VC5 0 M 30 59
CLK x
一
TL 2 AI 3 V3 0 C2 B
特性可分为有 限冲激 响应 (I )滤波器 和无 限冲激响应 ( FR I —
I) 滤 波 器 两类 。其 中 ,FR滤 波 器 可 以 在满 足 幅度 特 性 随 意 R I 设 计 的 同时 ,保 证 严 格 精 确 的 线 性 相 位 。 因此 ,FR滤 波 器 在 I
设 为 2 0 H , 以将 20 H 40 Z 4 0 Z以上 的 高 频 噪 声 滤 掉 。采 样 频 率 设 为 4 0 0 Z 主 要 程序 代 码 如 下 : 80 H 。 根 据 设 定 的滤 波参 数 ,通 过 调 用 fwn ( 函数 可 获 得 滤 i i ) r
音 被 消 除 ,声 音 质 量 得 到 了 明 显 的改 善 , 同 时 还 能 满 足对 于
初始化系统 、 T作变量和语音缓冲区
滤波算法高性能的要求 。
{ 来 獬 h t n 离 确 定 H aa mi g
i频 率 / I
VOi fi1 n( N. d ’ w{ i nt doub
FS R
LRCOUT
称为 A C 3 ,利用 AI2 I2 ) C 3采集到语音信 号后 ,再经高效率 的
FR滤波 ,最 终输 出高 质 量 的 语 音信 号 。 I
数字信号处理技术在语音识别中的应用
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数字信号处理技术在语音识别中的应用语音识别是指通过计算机技术,将人类的语言信息转化为计算机能够理解和处理的形式,以实现自然语言的输入和控制。
作为人工智能技术中的重要应用之一,语音识别技术一直处于快速发展和成熟应用的阶段。
而数字信号处理技术,正是在这一领域中扮演着重要的角色。
本文将探讨数字信号处理技术在语音识别中的应用,并介绍一些相关的算法和技术。
数字信号处理技术概述数字信号处理技术(DSP)是一种利用数值计算方法处理信号的技术。
在数字信号处理中,首先对连续的模拟信号进行采样,然后将其离散化为数字信号。
数字信号处理技术主要涉及滤波、变换、编码、解码、特征提取和模式识别等方面。
数字信号处理技术在语音信号处理中的应用语音信号是一种波形信号,通常由时域和频域两个方面的特征组成。
而数字信号处理技术对语音信号的处理主要涉及以下几个方面:一、语音信号的采样和量化在语音信号的数字化过程中,首先需要对语音信号进行采样和量化。
采样是指对模拟信号进行定时采样,得到一系列离散的数据点。
量化是指对采样后的数据点进行编码,将其离散化为数字信号。
在语音信号采样和量化过程中,要考虑到采样频率和量化精度的影响,以保证数字信号的准确性和可用性。
二、数字信号滤波数字信号滤波主要涉及数字滤波器设计和应用。
在语音信号处理中,数字滤波器可以用于滤除背景噪声、去除信号中的杂散信息、滤波语音信号等。
数字滤波器主要分为IIR滤波器和FIR滤波器两大类。
其中IIR滤波器主要用于语音信号的预加重和语音数据的解析处理;FIR滤波器则主要用于数字信号的去噪(如语音去噪),提取相关的特征。
三、数字信号变换数字信号变换是指将离散信号转化为频率域、时频域等数学变换的操作。
在语音识别和处理中,傅里叶变换和小波变换是数字信号变换常用的方法。
其中,傅里叶变换可以提取出变换信号中不同频率的信息,而小波变换则可以提取出信号在时间和频率上的局部特征,从而更好地识别语音信号中的不同词汇。
DSP滤波算法设计与实现
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DSP滤波算法设计与实现DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)滤波算法在信号处理领域中起到了至关重要的作用。
滤波算法可以对信号进行分析、处理和改善,去除噪音、增强信号等。
本文将介绍DSP滤波算法的设计和实现原理,以及常见的滤波器类型和应用场景。
一、滤波算法设计原理1. 数字滤波器的基本原理数字滤波器将离散时间的输入信号转换为输出信号,其基本原理是通过对输入信号进行离散化和加权求和的过程来实现。
滤波器的核心是滤波器系数的选择和滤波器结构的设计。
2. 滤波器设计方法常用的数字滤波器设计方法包括频率抽样法、模拟滤波器转换法、窗函数法和优化算法等。
频率抽样法根据滤波器的频率响应特性进行设计,模拟滤波器转换法则是将模拟滤波器的设计方法应用于数字滤波器设计。
窗函数法通过选择适当的窗函数对滤波器的频率响应进行修正。
优化算法通过数学优化模型对滤波器进行设计。
二、常见的滤波器类型1. FIR滤波器FIR(Finite Impulse Response,有限冲激响应)滤波器是一种常见的数字滤波器类型。
它的特点是只有有限个非零响应值,不存在反馈路径。
FIR滤波器具有线性相位和稳定性,适用于广义线性相位要求的应用领域。
2. IIR滤波器IIR(Infinite Impulse Response,无限冲激响应)滤波器是另一种常见的数字滤波器类型。
它的特点是存在反馈路径,具有无限长的冲激响应。
IIR滤波器具有较小的滤波器阶数,可以实现较小的延迟,适用于实时性要求较高的应用领域。
三、滤波器的应用场景1. 语音信号处理在语音信号处理中,滤波器可以用于降噪、语音增强、语音识别等任务。
通过采用合适的滤波器设计和优化算法,可以提高语音信号的清晰度和可理解性。
2. 图像处理在图像处理中,滤波器可以用于图像去噪、边缘检测、图像增强等任务。
通过采用适当的滤波器类型和参数设置,可以去除图像中的噪音,提高图像的质量和细节。
基于DSP的自适应滤波器的设计与实现
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基于DSP的自适应滤波器的设计与实现作者:贡镇来源:《现代电子技术》2013年第17期摘要:论述了基于TMS320F28234的自适应滤波器系统的设计。
自适应滤波器能够在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下,达到最优滤波的目的。
根据自适应滤波的原理,主要论述和分析了易于实现的最小均方差算法,通过比较IIR结构和FIR结构滤波器的优缺点,采用横向FIR结构的自适应滤波器来实现。
为了满足自适应滤波的实时性要求,采用TMS320F28234芯片的系统设计,并设计了其硬件最小系统和软件系统,最后用TMS320F28234实现自适应滤波器。
仿真结果表明,自适应滤波器滤波效果优越。
关键词:自适应滤波器; LMS算法; TMS320F28234; FIR结构中图分类号: TN713⁃34 文献标识码: A 文章编号: 1004⁃373X(2013)17⁃0062⁃030 引言滤波是信号处理领域的一种最基本而又极其重要的技术。
利用滤波技术可以从复杂的信号中提取所需要的信号,同时抑制噪声或干扰信号,以便更有效地利用原始信号。
滤波器在电子电路系统中应用很多,技术也较为复杂,有时滤波器的优劣直接决定产品的性能,所以滤波器的理论研究和产品开发非常的重要。
自适应滤波器是相对固定滤波器而言的,当固定的设计规范是未知的,或者采用时不变滤波器不能满足设计的要求设计规范时,就需要采用自适应滤波器。
严格地讲,自适应滤波器是一种非线性滤波器,因此不满足齐次性和叠加性条件,如果在某个给定的时刻固定的滤波器参数,则其输出信号是输入信号的线性函数。
自适应滤波器是在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下,自适应滤波器利用前一时刻已获得的滤波器参数来自动调节现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知或随机变化的统计特性,从而实现最优滤波,所以其适用范围更广。
1 基于DSP的自适应滤波器的方案设计本系统采用利用数字信号处理器来完成自适应滤波器的设计,系统如图1所示。
基于DSP的音频信号处理与放大系统设计(毕业设计)

基于DSP的音频信号处理与放大系统设计一、前言数字信号处理(DSP)技术在音频处理中得到了广泛的应用。
本文旨在设计一个基于DSP的音频信号处理与放大系统,实现对音频信号的处理、调节和放大。
该系统采用了TMS320C6713 DSP芯片作为核心处理器,能够实现高效率、高精度的数字信号处理。
本文将从系统设计的需求出发,分析系统架构、设计参数、算法实现和系统性能等方面进行详细阐述。
二、系统需求分析输入/输出该系统的输入为音频信号,一般来自音频采集器、CD、MP3等设备。
输出为音频放大信号,一般连接至功放、扬声器等设备。
为保证音频信号质量,系统应具有输入阻抗高、噪声低、失真小的特点。
放大输出信号应具有高保真度、低失真度、大输出功率等特点。
系统性能该系统应满足以下要求:(1)输入阻抗:> 10kΩ(2)噪声:< 0.1mV(3)失真:< 0.1%(4)输出功率:> 50W(5)频率响应:20Hz-20kHz(6)信噪比:> 90dB(7)总谐波失真:< 0.5%系统算法系统应支持以下算法:(1)音频采集(2)滤波处理(3)音量调节(4)均衡器(5)混响效果三、系统设计系统架构该系统采用了TMS320C6713 DSP芯片作为核心处理器,外围连接音频采集器、音频处理器、音频放大器等模块。
系统框图如下所示:+--------+ +--------+ +--------+|音频采集器|------->| DSP芯片|------->| 音频放大器|+--------+ +--------+ +--------+|+--------+| 音频处理器|+--------+系统参数(1)输入阻抗:系统采用运放作为输入级,输入阻抗可达到10MΩ以上。
(2)噪声:系统采用低噪声运放,噪声可控制在0.1mV以下。
(3)失真:系统采用高精度ADC/DAC芯片和高质量音频放大器,失真可控制在0.1%以下。
DSP课设语音噪声滤波

DSP课程设计报告语音噪声滤波滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。
在实际应用中 由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器 或者设计规则会在滤波器正常运行时改变 因此我们需要研究滤波器。
凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时 滤波器可以提供一种吸引人的解决方法 而且其性能通常远优于用常方法设计的固定滤波器。
此外滤波器还能提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力对语音噪声滤波的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。
语音噪声处理技术是指当语音信号被各种各样的噪声(包括语音)干扰、甚至淹没后 从噪声背景中提取、增强有用的语音信号 抑制、降低噪声干扰的技术。
语音增强技术无论在日常生活中 还是在其它的领域 或者对语音信号处理技术本身来说都很有应用价值。
随着现代科学的蓬勃发展 人类社会愈来愈显示出信息社会的特点。
通信或信息交换已成为人类社会存在的必要条件 正如衣食住行对人类是必要的一样。
语音作为语言的声学表现 是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段之一。
然而 人们在语音通信过程中不可避免地会受到来自周围环境和传输媒介引入的噪声、通信设备内部电噪声、乃至其他讲话者的干扰。
这些干扰最终将使接收者接收到的语音不再是纯净的原始语音 而是被噪声污染过的带有噪声的语音信号。
例如 汽车、街道、机场中的电话 常受到强背景噪声的干扰 严重影响通话质量。
而环境噪声的污染使得许多语音处理系统的性能急剧恶化。
例如 语音识别已取得重大进展 正步入使用阶段。
但目语音识别系统大多都是在安静环境中工作的 在噪声环境中尤其是强噪声环境 语音识别系统的识别率将受到严重影响。
由于环境的原因,我们采集到语音信号经常含有不同程度的噪声,因此要对语音信号中的噪声滤除。
利用ICETEK–VC5509-A 板上语音codec 芯片TLV320AIC23,将语音信号输入大盘DSP的CPU进行滤波,滤波后的结果通过耳机输出。
DSP工作原理

DSP工作原理DSP(数字信号处理)是一种通过数字计算来处理和分析信号的技术。
它广泛应用于通信、音频、视频、雷达、医学图象处理等领域。
本文将详细介绍DSP的工作原理,包括信号采样、数字滤波、快速傅里叶变换等关键概念和算法。
1. 信号采样信号采样是将连续的摹拟信号转换为离散的数字信号的过程。
在DSP中,采样频率是一个重要参数,它决定了信号的频率范围和分辨率。
采样定理规定,采样频率必须大于信号最高频率的两倍,以避免采样失真。
常用的采样定理包括奈奎斯特采样定理和香农采样定理。
2. 数字滤波数字滤波是DSP中常用的一种信号处理方法,用于去除信号中的噪声、干扰和不需要的频率成份。
常见的数字滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
数字滤波器可以通过差分方程、频域变换或者滤波器系数等方式实现。
3. 快速傅里叶变换(FFT)快速傅里叶变换是一种高效的算法,用于将时域信号转换为频域信号。
它可以快速计算出信号的频谱信息,包括频率和幅度。
FFT算法的核心思想是将信号分解为多个频率分量,并通过递归计算来提高计算效率。
FFT广泛应用于频谱分析、信号合成、滤波器设计等领域。
4. 数字信号处理器(DSP芯片)DSP芯片是专门设计用于执行数字信号处理任务的集成电路。
它具有高性能、低功耗和丰富的外设接口等特点,适合于实时信号处理和嵌入式系统。
常见的DSP芯片包括TI的TMS320系列、ADI的Blackfin系列和Freescale的DSP56800系列等。
5. 应用案例DSP在通信领域的应用非常广泛。
例如,手机中的语音信号经过DSP处理后可以实现降噪、回声抑制和语音编解码等功能。
在音频领域,DSP可以实现音频信号的均衡、混响和音效处理等。
此外,DSP还被广泛应用于雷达信号处理、医学图象处理和视频编码等领域。
总结:DSP工作原理涉及信号采样、数字滤波、快速傅里叶变换和DSP芯片等关键概念和算法。
通过采样将连续的摹拟信号转换为离散的数字信号,然后利用数字滤波器去除噪声和不需要的频率成份,最后通过快速傅里叶变换将信号转换为频域信号。
DSP实现噪声消除

Adaptive noise cancellation is used to remove background noise from useful signals.This is an extremely useful technique where a signal is submerged in a very noisy environment.DSP is a kind of high speed and performance professional digital signal ing DSP in ad aptive noise cancellation system,real-time control and high precision ca n be achieved.In this paper,an adaptive noise cancellation system base d on DSP is designed,and noise in the signals is decreased efficiently.Keyword:adaptive;noise cancellation;DSP;LMS;RLS摘要:自适应噪声消除技术在信号处于噪声很强的环境中时,可以非常有效地将噪声去除掉。
而DSP是一种高速、高性能的专业数字信号处理器,用DSP实现自适应噪声消除,其具有很好的实时性和处理精度。
在此完成了基于DSP的自适应噪声消除系统,有效地消除了信号中的噪声。
关键词:自适应;噪声消除;DSP;LMS;RLSDSP(Digital Signal Processor,数字信号处理器)是在模拟信号变换成数字信号以后进行高速实时处理的专用处理器件,DSP具有接口简单、方便;精度高、运算速度快、稳定性好;编程方便,容易实现复杂的算法;集成方便等优点,已经被广泛的应用于通信、雷达、语音、图像、消费类电子产品等领域。
基于DSP的声音降噪算法设计分析

基于DSP的声音降噪算法设计分析第一章:引言声音降噪是数字信号处理(DSP)领域中一个重要的研究方向。
在许多应用场景中,如通信系统、语音识别和音频处理等,降低背景噪音对语音质量和语音信号分析的影响至关重要。
本文将介绍基于DSP的声音降噪算法的设计与分析。
第二章:噪音分析与建模为了有效降低噪音对语音信号的干扰,首先需要对噪音进行分析与建模。
噪音可以来自多个源头,如环境噪声、设备噪声等。
在进行噪音建模时,一般使用统计模型或信号模型来描述噪音的概率分布特性。
第三章:语音信号与噪音分离在进行声音降噪处理之前,需要对语音信号与噪音进行分离。
常见的语音信号与噪音分离方法包括基于频域的方法、基于时域的方法以及基于统计特性的方法。
这些方法可以通过DSP技术实现对语音信号与噪音的有效分离。
第四章:DSP声音降噪算法设计原理DSP声音降噪算法设计的核心是对语音信号和噪音信号进行分析与处理。
常见的DSP声音降噪算法设计原理包括频域滤波算法、时域滤波算法以及基于自适应滤波的算法。
这些原理可以应用于降低噪音的幅度、改善语音信号的频谱特性以及提高对语音信号的可感知性。
第五章:基于频域的DSP声音降噪算法设计基于频域的DSP声音降噪算法以傅里叶变换为基础,将语音信号和噪音信号从时域转换到频域。
通过对频谱进行滤波、消除噪音的能量,实现声音降噪的效果。
该算法主要包括窗函数设计、频谱分析与处理以及逆变换等步骤。
第六章:基于时域的DSP声音降噪算法设计基于时域的DSP声音降噪算法主要通过直接对语音信号进行时域滤波处理来降低噪音的影响。
常见的时域滤波算法包括均值滤波、中值滤波和自适应滤波等。
这些算法在实时性要求高的应用场景中具有较好的效果。
第七章:基于自适应滤波的DSP声音降噪算法设计基于自适应滤波的DSP声音降噪算法通过对语音信号和噪音信号的自适应建模实现对噪音的减弱。
该算法通过计算自适应滤波器的系数来根据输入信号的统计特性动态调整滤波器的响应特性。
基于DSP的语音去噪技术研究

基于DSP的语音去噪技术研究在现实生活中,我们常常会遇到噪声扰乱语音信号,给我们带来不便和困扰。
那么,如何有效地去除这些噪声,提取出清晰的语音信号呢?这时就需要用到基于数字信号处理(DSP)的语音去噪技术。
本文将针对这一技术展开研究。
一、数字信号处理(DSP) 概述数字信号是在时间上对信号的离散取样。
DSP是指各种数字信号处理技术和方法的总称。
在语音处理中,DSP技术有着广泛的应用,如语音识别、语音合成、语音编码和语音去噪等等。
二、语音信号的特征我们先来了解一下语音信号的特征。
语音信号是一种复杂而且变化多端的信号,由多个频带和声音分量组成。
它的变化可以用“时-频”和“功率对数谱”来描述。
而我们在进行语音去噪时,往往需要考虑到语音信号的噪声来源和信噪比(SNR)。
三、语音去噪技术语音去噪技术是基于DSP技术的分析和处理。
目前,主流的语音去噪技术有两种:基于谱减法和基于Wiener滤波。
我们先来了解一下这两种技术的特点。
1.基于谱减法基于谱减法是目前应用最广泛的一种语音去噪技术。
它利用FFT将时域语音信号转换为频域信号,然后对频谱做一些处理,最后再将处理后的频谱转换回时域语音信号。
谱减法的处理主要分为两个阶段:辨识和滤波。
在辨识阶段,我们需要对噪声进行模拟和建模,然后对语音信号进行在该模型下的频谱估计。
在这个过程中,我们可以通过比较频率上的能量来估计语音和噪声的频率差异。
在滤波阶段,我们主要利用一些滤波算法消除不必要的噪音,从而得到清晰的语音信号。
基于谱减法的优点是算法简单、效果明显,可以处理很多类型的噪声。
但也存在一些缺点,如不同的噪声类型需要不同的参数设置,高频噪声难以去除等等。
2.基于Wiener滤波基于Wiener滤波是另外一种常用的语音去噪技术。
其主要思想是通过对噪声功率谱和语音功率谱进行估计,来实现信号的恢复。
相比于基于谱减法,基于Wiener滤波更加普适,能够适应各种噪声类型的处理需求。
dsp实现语音噪声滤波设计

DSP课程设计实验报告语音噪声滤波院(系):电子信息工程学院指导教师:杨恒小组成员:目录一、绪论 (1)二、设计任务书 (5)三、设计方案、算法原理说明 (10)四、程序设计、调试与结果分析 (15)五、设计(安装)与调试的体会 (25)六、参考文献 (26)七、附录源程序 (16)一、绪论随着语音技术研究的深入和实际应用的增多,各种语音处理系统都面临着进一步提高性能的问题。
语音增强是其中的关键技术之一。
从20世纪60年代开始,对语音增强的研究就一直没有停止。
20世纪70年代由于数字信号处理理论的成熟,加速了语音增强技术的研究,使该技术走向成熟。
20世纪80年代以后,超大规模集成电路技术的发展为语音增强的实时实现提供了可能。
语音增强即语音噪声处理的目的是从带有噪声的语音信号中提取纯净的原始语音。
但由于噪声信号都是随机产生的,完全消除噪声几乎不可能,因此实际语音增强的目的主要有:改进语音质量,消除背景噪声,使听者乐于接受,不感到疲倦,同时提高语音信号的可懂度,方便听者理解。
语音增强不但与语音处理理论有关,而且涉及到人的听觉和语音学。
再者,噪声的来源众多,应用场合不同,它们的特性也各不相同。
因此在不同的噪声场合中应采用不同的语音增强方法。
语音噪声处理的应用背景语音噪声处理技术是指当语音信号被各种各样的噪声(包括语音)干扰、甚至淹没后,从噪声背景中提取、增强有用的语音信号,抑制、降低噪声干扰的技术。
语音增强技术无论在日常生活中,还是在其它的领域,或者对语音信号处理技术本身来说都很有应用价值。
在日常生活中,我们经常会遇到在噪声干扰下进行语音通信的问题。
如:使用设置在嘈杂的马路旁或市场内的公用电话,或在奔驰的汽车、火车里使用移动电话时,旁人的喧闹声、汽车和火车的轰鸣声等背景噪声都会干扰语音通讯的质量。
对受话人来说,收听夹杂着各种干扰噪声的语音,至少会引起听觉疲劳,严重一点就会错误地识别或根本无法听清对方的语音。
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DSP课程设计实验报告语音噪声滤波院(系):电子信息工程学院指导教师:杨恒小组成员:目录一、绪论 (1)二、设计任务书 (5)三、设计方案、算法原理说明 (10)四、程序设计、调试与结果分析 (15)五、设计(安装)与调试的体会 (25)六、参考文献 (26)七、附录源程序 (16)一、绪论随着语音技术研究的深入和实际应用的增多,各种语音处理系统都面临着进一步提高性能的问题。
语音增强是其中的关键技术之一。
从20世纪60年代开始,对语音增强的研究就一直没有停止。
20世纪70年代由于数字信号处理理论的成熟,加速了语音增强技术的研究,使该技术走向成熟。
20世纪80年代以后,超大规模集成电路技术的发展为语音增强的实时实现提供了可能。
语音增强即语音噪声处理的目的是从带有噪声的语音信号中提取纯净的原始语音。
但由于噪声信号都是随机产生的,完全消除噪声几乎不可能,因此实际语音增强的目的主要有:改进语音质量,消除背景噪声,使听者乐于接受,不感到疲倦,同时提高语音信号的可懂度,方便听者理解。
语音增强不但与语音处理理论有关,而且涉及到人的听觉和语音学。
再者,噪声的来源众多,应用场合不同,它们的特性也各不相同。
因此在不同的噪声场合中应采用不同的语音增强方法。
语音噪声处理的应用背景语音噪声处理技术是指当语音信号被各种各样的噪声(包括语音)干扰、甚至淹没后,从噪声背景中提取、增强有用的语音信号,抑制、降低噪声干扰的技术。
语音增强技术无论在日常生活中,还是在其它的领域,或者对语音信号处理技术本身来说都很有应用价值。
在日常生活中,我们经常会遇到在噪声干扰下进行语音通信的问题。
如:使用设置在嘈杂的马路旁或市场内的公用电话,或在奔驰的汽车、火车里使用移动电话时,旁人的喧闹声、汽车和火车的轰鸣声等背景噪声都会干扰语音通讯的质量。
对受话人来说,收听夹杂着各种干扰噪声的语音,至少会引起听觉疲劳,严重一点就会错误地识别或根本无法听清对方的语音。
对电话来说,干扰主要来自电话信道的回波干扰。
还有一种叫无线信道干扰,它来自信道对外界干扰屏蔽能力的强弱。
比如雷雨天收听收音机,会听到阵阵噪声。
它是由于雷电引起信道附近强电流的骤变,导致强大的电磁波串入信道,并传送到接受端而引起的噪声干扰。
这些随机性的干扰也严重影响了语音的传输质量。
再有一类需要用到语音增强技术的方面就是处理旧的录音磁带。
由于早年录音技术不完善,磁带质量不高,加上长久存放,使磁带发生霉变、机械损伤、磁粉脱落、磁化等问题,使得重放语音产生噪声。
对于那些极具研究或收藏价值的宝贵录音资料来说,语音增强技术是一个较好的恢复手段。
在通信过程中,语音质量的好坏显得格外重要。
如语音质量很差,接收方难以听清对方的语音信息,轻者可能延误时间、贻误时机,重者可能错误地识别对方的语音,因而错误地下达或执行命令,导致对工作造成不可估量的损失。
在机械制造领域,声音环境一般都比较恶劣,除了各种机械内部产生的噪声,工作中还不时地充满了各种冲击性噪声,使得工作者的语音经常被部分或全部淹没在一片强噪声中,即使花九牛二虎之力也常常难以收听到对方准确可靠的语音信息。
因此,机械制造领域也迫切需要语音增强技术。
随着现代科学的蓬勃发展,人类社会愈来愈显示出信息社会的特点。
通信或信息交换已成为人类社会存在的必要条件,正如衣食住行对人类是必要的一样。
语音作为语言的声学表现,是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段之一。
然而,人们在语音通信过程中不可避免地会受到来自周围环境和传输媒介引入的噪声、通信设备内部电噪声、乃至其他讲话者的干扰。
这些干扰最终将使接收者接收到的语音不再是纯净的原始语音,而是被噪声污染过的带有噪声的语音信号。
例如,汽车、街道、机场中的电话,常受到强背景噪声的干扰,严重影响通话质量。
而环境噪声的污染使得许多语音处理系统的性能急剧恶化。
例如,语音识别已取得重大进展,正步入使用阶段。
但目语音识别系统大多都是在安静环境中工作的,在噪声环境中尤其是强噪声环境,语音识别系统的识别率将受到严重影响。
在上述情况下,必须加入语音增强系统,或者抑制背景噪声,以提高语音通信质量,或者作为预处理器,以提高语音处理系统的抗干扰能力,维持系统性能。
因此,语音增强技术在实际中有重要价值。
目前,语音增强已在语音处理系统、通信技术、多媒体技术、数字化家电等领域得到了越来越广泛的应用。
二、设计任务书:1、设计背景:语音通信的目的是传递声音信息。
位于甲地的通信者发出的声音经语音传感器变换成为电信号,经发送端设备变换为适合传输的形式,通过传输信道传输到乙地。
在乙地经接收端设备恢复出原来的语音信号,经耳机或者喇叭转换为接收者可以听到的声音信号。
这就是最基本的语音通信系统,但是由于周围环境的原因,我们采集到语音信号经常含有不同程度的噪声。
典型语音通信系统中的噪声来自三个方面:①信号处理设备产生的电噪声及传输信道中的电噪声;②信号发送端空间环境中的音频噪声信号经麦克风变换为电信号之后,与有用信号其同传递到接收端;③信号接收端空间环境中的音频噪声对信号接收者的影响。
噪声是由于发生体作无规则振动产生的。
在很多情况下,环境中的背景噪声是通信系统中噪声干扰的主要来源。
当语音信号受到背景噪声干扰时语音通信质量变得不可接受,因此要对语音信号中的噪声滤除。
DSP利用直接存储器访问方式DMA(Direct Memory Access)采集数据时不打扰CPU,因此利用DMA方式工作时,CPU 可以对语音信号进行实时地滤波。
本设计要求利用DSP的DMA方式进行信号采集和信号输出,对语音信号进行数字编码,滤波后进行解码。
2、设计要求及目标:基本部分:(1)对DMA进行初始化;(2)对A/D、D/A进行初始化;(3)编写DMA中断服务程序和滤波算法程序,实现语音信号的实时滤波;发挥部分:(1)使用DSP产生带回波的语音信号;(2)利用自适应滤波实现语音信号的回波对消。
3、设计思路:首先利用DSP的DMA方式对外部含噪声的语音信号进行实时采集,语音信号先经过A/D转换为数字信号,利用MCBSP的接收寄存器接收数据。
编写滤波算法程序,或调用DSPLIB中的滤波函数,对信号进行滤波。
滤波后的数据利用DMA方式送到D/A转换器转换为模拟信号。
4、要求完成的任务:(1)编写C语言程序,并在CCS集成开发环境下调试通过;(2)将包含噪声的语音信号进行滤波,从扬声器输出端口输出,比较滤波前后的信号的变化;(3)按要求撰写设计报告。
三、设计方案、算法原理说明:语音噪声滤波是个很宽泛的题目,虽然从老师给的要求来看,主要是想让我们熟悉CODEC、DMA 和简单的数字滤波器设计,但我们认为语音噪声的处理远远不止于此。
既然我们要进行语音滤波滤掉噪音,我们就要将我们的注意力聚焦在各种噪声的处理上。
我们将分门别类的处理各式各样的噪声。
不同的噪声有不同的处理方法。
噪声的种类根据与输入语音的关系,噪声可分为加性噪声和非加性噪声两类。
对某些非加性噪声而言,可以通过一定的变换转换成加性噪声。
例如乘性噪声可以通过同态变换转换为加性噪声。
某些与信号相关的量化噪声也可以通过随机噪声扰动的方法转换成与信号独立的加性噪声。
因此,为简化讨论,下面主要分析加性噪声的干扰。
语音处理中的加性噪声大体上可以分为周期噪声、脉冲噪声、宽带噪声和同声道其它语音干扰等。
(1)周期性噪声周期性噪声主要来源于发动机等周期性运转的机械,电气干扰也会引起周期性噪声。
其特点是频谱上有许多离散的线谱。
实际信号受多种因素的影响,线谱分量通常转变为窄带谱结构,而且通常这些窄带谱都是时变的,位置也不固定。
必须采用自适应滤波的方法才能有效地区分这些噪声分量。
(2)脉冲噪声脉冲噪声主要来源于爆炸、撞击、放电及突发性干扰等。
其特征是时间上的宽度很窄。
消除脉冲噪声通常可以在时域内进行,其过程如下:根据带噪语音信号幅度的平均值确定阈值。
当信号幅度超出这一阈值时判别为脉冲噪声。
然后对信号进行适当的衰减,就可以完全消除噪声分量,也可以使用内插方法将脉冲噪声在时域上进行平滑。
(3)宽带噪声宽带噪声来源很多,热噪声、气流(如风、呼吸)噪声及各种随机噪声源、量化噪声也可视为宽带噪声。
宽带噪声与语音信号在时域和频域上基本上重叠,只有在无话期间,噪声分量才单独存在。
因此消除这种噪声比较困难。
对于平稳的宽带噪声,通常可以认为是高斯白噪声。
(4)同声道语音干扰在实际生活中经常遇到很多人同时说话的情况,此时不需要的语音就形成了同声道干扰。
入耳可以根据需要分辨出其中某个人的声音,这种能力来源于人的双耳输入效应和人类语音中包含的“声纹’’特征,这是人体内部语音理解机理的一种感知能力表现。
通常情况下语音经双耳输入,人们根据两路输入的不同时延特性进行分离。
同时由于人的发声器官生理结构的差异,每个人都有自身独特的“声纹’’,因此即使双耳效应不显著(例如单声道传输时)人耳也可以借助声纹对信号进行分离。
(5)背景噪声背景噪声破坏了信号原有的声学特征及模型参数,因此减弱了不同语音间的差别,使语音质量下降,可懂度降低。
强噪声会使人产生听觉疲劳,从而影响人耳的听觉特性。
同时,较强的背景噪声也会使讲话人的发音方式发生变化,即使发相同的语音,其语音的特征参数也会与安静环境下的发音有所不同。
这种效应称为Lombard效应。
(6)单频噪声它主要源于无线电干扰。
因为电台发射的频谱集中在比较窄的频率范围内,因此可以近似地看作是单频性质的。
另外,像电源交流电,反馈系统自激振荡等也都属于单频干扰。
它的特点是~种连续干扰,并且其频率是可以通过实测来确定的,因此在采取适当的措施后就有可能防止。
以上的噪声有的离我们很远,有的对我们来讲太难。
经过我们的总结,我们准备将重点放在语音通信中的三种噪声上。
1、信道干扰它来自信道对外界干扰屏蔽能力的强弱。
比如雷雨天收听收音机,会听到阵阵噪声。
它是由于雷电引起信道附近强电流的骤变,导致强大的电磁波串入信道,并传送到接受端而引起的噪声干扰。
这些随机性的干扰也严重影响了语音的传输质量。
2、回波噪声声回波是指在语音通信中,远端的语音信号通过近端扬声器-房间-近端麦克风路径,又随着近端说话者的声音一同通过通信线路传播到了远端。
然而,远端听话者是不愿听到自己声音回波的。
3、脉冲式噪声这种噪声主要是仿真当我们语音通话时突然外界传来巨大声响的情况,比如在施工现场。
这种情况下,听者的听觉和心情会被突入的巨大声响严重损害。
应对方式:对于信道干扰,往往会上尖峰或者工频脉冲。
这种噪声的特点就是与语音信号的频率差异很大。
所以,我们应用滤波器将4000HZ频率以上的声音滤除,即可一定程度上消除电噪声或其他信道干扰。
对于回波噪声就不能应用这种方法,因为噪声本体就是声音信号,频率于我们的语音信号一样,对于这种噪音,我们应用自适应滤波方式进行滤除。