（信號與信息處理專業(yè)論文）自適應噪聲控制方法的研究及其dsp實現(xiàn).pdf

引 言 . 在日常生活中，人們要面臨著在機器轟鳴的生產(chǎn)車間、施工現(xiàn)場等環(huán)境下進行通 信的問題。 因此， 在強機械噪聲背景下的噪聲控制是一個非常有實用價值的研究課題。 隨著自 適應信號處理理論的日益成熟和很多算法的實用化以及d s p 芯片的普及和性價 比的提高， 基于數(shù)字信號處理器 d s p的自適應噪聲控制方法的研究已經(jīng)受到了越來越 多的關(guān)注。本文應用 d c t / l ms算法設(shè)計了一種自適應噪聲控制的方法，并且進行了 計算機仿真，最后在t ms 3 2 0 v c 5 4 1 o d s p應用系統(tǒng)中實1 n . 一 - - - - - - -一 圖1 t m s 3 2 0 v c 5 4 1 0 d s p 系 統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖 f i g . l t h e b lo c k d ia g r a m o f t ms 3 2 0 v c 5 4 1 0 d s p s y s t e m t 本文研究的內(nèi)容屬于回聲及噪聲控制a e n c ( a c o u s t i c e c h o a n d n o i s e c o n t r o l )的 研究范疇。a e n c的研究對象主要可分為兩大類系統(tǒng):手持式電話系統(tǒng) ( h a n d - h e l d t e l e p h o n y s y s t e m ) 和非手持式電話系統(tǒng) ( h a n d - f r e e t e l e p h o n y s y s t e m ) 。 這兩類系統(tǒng)雖 然特點不同，噪聲控制的難點也不同， 但都是非常實際的問題， 所以均受到普遍關(guān)注。 手持式電話系統(tǒng)主要包括普通電話、移動電話等。在這些系統(tǒng)中，一般認為回聲 的影響并不明顯，其干擾的主要來源是進行通話時周圍環(huán)境中嘈雜的背景聲音。這類 噪聲的隨機性強、成份復雜、功率變化快，對這類系統(tǒng)的輸入噪聲建模比較困難。因 此，只能針對特定環(huán)境下有一定特點的噪聲進行控制。非手持式電話系統(tǒng)主要包括電 話會議音響/ 通信系統(tǒng)、車載音響/ 通信系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)的一個共同特征是在一個封 閉 空 間 內(nèi) 進 行 通 信 ， 通 信 終 端 通 常 為 揚 聲 器 和 話 筒 ， 所 以 又 被 稱 作 l o u d s p e a k e r - e n c l o s u r e - m i c r o p h o n e s y s t e m 。 在這些系統(tǒng)中，回聲的影響是比 較明顯 的，而且往往還涉及立體聲的問題。 就噪聲控制的要求而言，分為單向 ( s i n g l e t a l k ) 噪聲控制和雙向 ( d o u b l e t a l k )噪 聲控制。在進行噪聲控制的策略上，除了采取對電信號進行信號處理的方法之外，在 聲場中設(shè)置特定的聲音源進行聲學抵消的研究也非?；钴S。 目前，針對該問題的研究很多，但是在很多具體的問題上至今尚未出現(xiàn)令人滿意 的結(jié)果。由于這個問題所涉及的具體問題和方法很多，因此本課題僅選取了其中特定 的具體問題進行探討、研究。 本課題采用自適應信號處理的方法研究第一類系統(tǒng)的單向噪聲控制問題。其應用 背景是: 利用移動電話內(nèi)置的d s p芯片來實現(xiàn)噪聲抑制算法， 從而提高在強機械背景 噪聲的環(huán)境中進行通信時輸入語音信號的信噪比s n r ( s i g n a l - t o - n o i s e r a t i o ) . 本課題研究的步驟依次為:根據(jù)噪聲特點制定噪聲抑制策略;對有關(guān)的噪聲控制 算法進行計算機仿真， 根據(jù)分析評價結(jié)果決定取舍和進行改進; 在可編程 d s p芯片上 完成相應的硬件實現(xiàn)。 本課題進行研究的硬件基礎(chǔ)是圖1 所示的t ms 3 2 0 v c 5 4 1 0 - d s p 系統(tǒng)。整個系統(tǒng)由信 號處理部分、 輸入輸出部分、以及調(diào)試顯示部分組成。 信號處理部分的核心是t i 公司 最近推出的1 6 位定點d s p 芯片一t ms 3 2 0 v c 5 4 1 0 。它是t i 專為各種無線、有線通信終 端開發(fā)的， 具有性能高、 功耗低和物理尺寸小的特點。 其核心供電電壓僅為2 . 5 v , 1 / o 電壓為3 . 3 v， 運算能力可達1 0 0 mi p s ( mi l l i o n i n s t r u c t i o n p e r s e c o n d ) ; t ms 3 2 0 v c 5 4 1 0 的片內(nèi)資源十分豐富， 包括6 4 k 字s r a m. 1 6 k 字r o m. 3 個mc b s p ( m u t i - c h a n n e l b u ff e r e d s e r ia l p o rt ) 、1 個h p i ( h o s t p e r i p h e r a l i n t e r f a c e ) 和1 個定時器等。輸入輸出部分主要 由ma x i s m公司的四通道1 2 - b i t 可編程數(shù)據(jù)采集器件ma x1 2 4 6 和1 2 - b i t 數(shù)/ 模轉(zhuǎn)換器件 m a x 5 3 1 構(gòu)成。其中，m a x 1 2 4 6 的最高采樣率為1 3 3 k s / s ， 串 行時鐘s c l k 的 頻率范圍是 l 0 0 k h z 一 2 m h z , 1 - 6 0 k h z 采樣率范圍內(nèi) 有效比 特位e n o b ( e ff e c t i v e n u m b e r o f b it ) 不低于 1 1 .4 ， 增益誤差不超過0 .3 l s b ( l e a s t s i g n i f i c a n t b it ) , i n l ( i n t e g r a l n o n l i n e a r i t y ) 和d n l ( d i ff e r e n t i a l n o n l i n e a r i t y ) 均在 士 1 l s b 范圍內(nèi)， s i n a d ( s i g n a l - t o - n o i s e p l u s d i s t o rt i o n ) 不 低 于7 0 d b ， 無失真動態(tài)范圍可達8 0 d b 以上: m a x 5 3 1 串行時鐘s c l k 最高頻率為1 2 m h z , 輸出 電 壓建 立時間 的 典型 值為 2 5 p s , i n l不 超過 士 0 .5 l s b , d n l 不超過 士 1 l s b , s i n a d 的 典型 值為6 8 d b 。 調(diào)試顯示部分由計算機、x d s 5 5 1 0 仿真器、h p i 仿真接口及相應調(diào)試軟件組 成 。 德 州 儀 器 公 司( t e x a s i n s t r u m e n t s i n c o r p o r a t e d ) 的 簡 寫. 第一章 算法研究部分 自適應噪聲控制是語音信號處理的應用領(lǐng)域之一。語音信號是一種典型的時變、非平穩(wěn) 隨機過程。 但人的聲帶和聲道形狀在1 0 - 3 0 m s 內(nèi)相對穩(wěn)定， 所以語音信號的短時譜具有穩(wěn)定 性。因此，短時分析是語音信號處理常用的分析方法。本課題就是將 1 b m s的語音數(shù)據(jù)幀作 為分析和處理單位。 現(xiàn)實環(huán)境中的背景噪聲是隨機的、復雜的，所以從帶噪語音中提取出完全純凈的語音是 不可能的;而且，客觀上也不存在適應于各種噪聲環(huán)境下的通用消噪方法，因此必須針對不 同噪聲采用不同的策略。本課題著重研究的是強機械振動背景噪聲 下 的語音通信噪聲控制問 題。這類場景在日常生活中比比皆是。如運動中的飛機、汽車內(nèi)部的噪聲和某些機器轟鳴的 生產(chǎn)車間、施工現(xiàn)場等。這些環(huán)境下的噪聲源相對固定、噪聲特性的變化緩慢，因此比較容 易把握其特點進行噪聲控制。 目前采用的噪聲控制方法有固定濾波器法、減譜法、自 適應法、非線性變換法等。針對 本課題的研究對象，我們主要研究如何使用自 適應的方法進行語音噪聲控制;由于減譜法足 一種人們熟知的傳統(tǒng)方法，在本課題中我們把它作為評價算法性能的參照方法。 1 . 1基于 b o l l 準則的減譜法 如果語音信號s ( k ) 受到了 加性噪聲n ( k ) 的干擾，而所有噪聲控制算法都試圖從含噪語音 x ( k ) 一 s ( k ) + n ( k ) 中 恢復出 語音信號s ( k ) .顯 然，要想完全恢復出s ( k ) 是不可能的， 我們得到 的只能是語音信號的某種估計s ( k ) . 求幅度譜b o l l準則 x ( e m) 噪聲平均幅度譜 in ( 。 。 ) 9 ( e )( i x ( e n ) 卜 卜 ( e in ) ) e iv 圖1 - 1 塞于b o o l 準則的減譜法框圖 f i g . l 一 1 t h e b l o c k d i a g r a m o f s p e c t r a l s u b t r a c t i o n b a s e d o n b o o l c r i t e r i o n 減譜法 ( s p e c t r a l s u b t r a c t i o n ) 是 一種經(jīng)典的 噪 聲控制方法， 它主 要應用于從語音 信號中 消除譜特性變化緩慢的加性噪聲。本文將減潛 法作為評價所提出的“ 基于d c t / l m s算法的 自 適應噪聲控制方法”性能的對比算法。所謂 “ 減譜” 就是從輸入信號 的幅度譜中減去估計 得來的噪聲平均幅度譜，其效果相當于在變換域?qū)胄盘栠M行了某種均衡化處理。日iij 常 用的 減 譜法是 基于b o l l 準則2 的 ( 圖1 - 1 ) ， 其基 本步 驟如下 : 1 、估計噪聲的 平均幅度譜; 2 、計算含噪信號的幅度譜和相位譜; 3 .根據(jù)b o l l 準則， 求得語音信號 估計 的幅度譜; 4 、由語音信號估計的幅度譜和含噪信號 的相位譜經(jīng)反變換求得語音信號的估計值。 1 . 2 w i d r o w自適應噪聲消除方法 最早將自適應方法用于噪聲消除的是wi d r o w等人，他們于 1 9 7 4 年提出了用于噪聲消除 的自 適應方法。今天，自 適應噪聲消除技術(shù)己 成為自 適應濾波技術(shù)的一個重要分支并有著 泛的應用。例如:心電圖儀的干擾消除、語音信號噪聲消除、天線旁瓣干擾的消除等。 如圖1 - 2 所示，wi d r o w提出的方法需要兩個麥克:主麥克拾取含噪信號s ( n ) + v( 。 ) 作 為自適應濾波器的期望信號d ( n ) ; 參考麥克拾取參考噪聲信號v , ( n ) 作為自適應濾波器的 輸入信號x ( n ) .當s ( n ) 和 v , ( n ) 及v , ( n ) 不相關(guān)，而v , ( n ) 和v , ( n ) 強相關(guān)時，該方法可以 提高信號的信噪比。因為自 適應濾波的實質(zhì)是使e ( n ) = d ( n ) - y ( n ) - s ( n ) + v , ( n ) - v , ( n )的均方 值最小化。s ( n ) 未經(jīng)處理，故而功率未變;所以，使 e ( n ) 的均方值最小化就等價于使 v ( n ) - y ( n ) 的均方值最小化。而輸出噪聲平均功率的最小化就會帶來輸出信噪比的提高。 w i d r o w自 適應噪聲消除方法中輸入信噪比和輸出信噪比如下式。 s n r , p, p s ( n ) p v o ( n ) s nr p s ( n ) a r,tp ut = p v n ( n ) 一 y ( n )l e ( n ) = d ( n ) - y ( n ) = s ( n ) + v . ( n ) - v , ( n ) 圖1 - 2 w i d r o w自 適應噪聲消除方法 f i g . 1 - 2 t h e a d a p t i v e n o i s e - c a n c e l l a t i o n m e t h o d p r o p o s e d b y wid o w wi d r o w最早提出了橫向結(jié)構(gòu)f i r濾波器的自 適應算法一l ms算法 ( 表 1 - 1 ) ，并將其用 于圖1 - 2 的噪聲消除當中。由 于橫向結(jié)構(gòu)的簡單和靈活， f i r濾波器的永遠穩(wěn)定，以及l(fā) m s 2 所謂b o l l 準則就足將潛 相減結(jié)果中的負值當 作估計誤差d u 將1 1 強制為零。 算法的簡單和穩(wěn)健，所以在各種自 適應信號 處理應用中最常采用就是l ms自 適應濾波器。 l m s 算 法 系 數(shù) 調(diào) 整 的 原 則 是 使 輸 出 誤 差 序 列。 ( n ) 的 均 方 值j = e e 2 ( n ) 最 小 化 。 l m s s j 法系數(shù)調(diào)整的本質(zhì)是最速下降算法權(quán)系數(shù)向量w 的每 負 值 : 、 +一 。 + 告 u (一 、 ) 。 不現(xiàn)實的或不可能的。 計: v i , = - 2 e k x k: 所以， 次變化都正比于梯度向量v i * 的 然而，在實際中精確地求解每 一 步迭代時所需的梯度向量的值是 l m s算 法 用; * 二 。 ，代 替r , = e 卜 月 ， 并 得 到。 的 一 個 估 us 算法的 迭代方 程為: w k , i = w k + n e k x , 。 表 1 一 1 l m s 算法 t a b l e 1 一 1 p r o c e d u r e o f l ms a l g o r i t h m 參 數(shù) m= 抽頭數(shù) l x = 步長參數(shù); 1 1 的取值范圍 人， 0/r 2 抽頭輸入功率 。 其 中 ， 抽 頭 輸 入 功 率 一 藝 e jx (。 一 、 川 如果抽頭加權(quán)值向量w的有關(guān)先驗知識己知，那么利用該先驗知識為w的初始 值 w ,，選 擇 一 個 合 適 的 值 ; 否 則 ， 置 w二 0 ,0 , 0 , .二 , 0 i 初始化 數(shù) 據(jù) 給定:x = 時刻k 的 抽頭輸入向量; d ( k ) = 時刻k 的期望響應 待求: 對 k = 0 w , + 一 時刻( k + l ) 的抽頭 加權(quán)值向量 之估計值 鬢 2 , ， 訓算: e ( k ) = d ( k ) 一 w , x ,. w , 一w , + n - e ( k ) x , 在實際應用過程中，人們對l ms算法做了許多改進。由于l ms算法的穩(wěn)定性、收斂速 度和梯度噪聲，受輸入信號功率變化的影響顯著，因此經(jīng)常使用的一 種改進就是先對輸入信 號進行功率歸一化相應的算法稱做 “ 歸一 化 l ms算法” 。而我們這里應用的d c t / l ms算 法就是在歸一化l ms 算法的基礎(chǔ)上改進得到的。 1 .3一種基于d c 下 / as 算法的自適應噪聲控制方法 在個人通信應用中，直接采用wi d r o w的方法進行自 適應噪聲消除是達不到效果的。因 為空間范圍的限制使信號間的相關(guān)性要求很難得到滿足;此外，生產(chǎn)商們都還傾向于采 用 4 個麥克。因此，解決問題的關(guān)鍵就成了如何利用一個麥克并獲取到符合相關(guān)性要求 的參考噪聲信號v 1 ( n ) o 針對課題特點并在對幾種方案的驗證、 對比基礎(chǔ)上， 本文提出了一種基于d c t / l ms 算法的自 適應噪聲控制方法。其基本思路如下:因為在正式通話前一般都存在著5 - - 6 0 秒不等的靜音期， 所以可以考慮利用這段時間 ( 如5 秒) 來錄制一定數(shù)據(jù)量的背景噪聲。 正 式通話 時， 將錄制的 背景噪聲 循環(huán)播放作為 參考噪聲 輸入v i ( n ) 。因為 在一般 情況f , 產(chǎn)生機械背景噪聲的噪聲源相對固定而且噪聲特性變化也比較緩慢，所以錄制的背景噪 聲v i ( n ) 和正式通話時的背景噪聲v o ( n ) 具有較強的相關(guān)性。而機械背景噪聲通常 ， 人 類語音之間的相關(guān)性較低。因此，這種方法在理論土是可行的，仿真結(jié)果也表明這種方 法是確實有效的;并且這種方法在d s p上可以獲得實時應用。 圖i - 3 d c t / l m s 算 法框圖 f i g . 1 - 3 t h e b l o c k d i a g r a m o f d c t / l ms a l g o r it h m 在自 適應算法 r . ，我們選用的是d c t / l ms算法而不是基本的 d c t / l ms 算法由d c t 、功率歸一化和 l ms 濾波三部分組成。 1 . dc t: m _ , u k ( !) - 藝 t m ( i, 1) x , ， 二 0 ,1 . ， l ms 算法。女 fl 圖 1 - 3 所 具體步驟如下: 二 1 ( i x 0 ) 2 .功率歸一化: v , ( i ) = 其， ， u , u ) = j (; 一 : ) .凡 _ :(，) + : 刃 二 * 2 (i) + ( i = 0林1 ) m個 很 小 的 常 數(shù) ;y e 0 ,t 通 常 取 接 近。 。 3 . l ms濾波: m 一 【 e * 二 d * 一 藝v k mw 4 ( ) wk-l(t)=w k ( 0 + 刀 e k v k ( l ) 木課題選用 d c t / l ms算法的理論分析如下: l l ms算法的收斂速度受輸入信號自相關(guān)矩陣 r的特征值直接影響。 當r的特征值 分布的分散程度增大時，收斂時間將山r的最小特征值決定;此時，l ms算法的 收斂速率將嚴重變緩。 為了使算法保持相對穩(wěn)定的收斂特性， 必須對輸入自 相關(guān)矩 陣r進行正交化以降低輸入信號的相關(guān)性。雖然k l t ( k a r h u n e n - l o e v e t r a n s f o r m) 是 “ 正交化處理”的最佳選擇，但因為進行 k l t需要估計輸入信號的自 相關(guān)知 ， 陣 并對它進行對角化， 而且還要構(gòu)造變換所需的基向量; 而這些要求在實時信號 處理 中是不現(xiàn)實的， 所以通常是用d c t 來代替k l t 。本課題選用d c t / l ms 算法有利 于在非平穩(wěn)的信號環(huán)境下保持較一致收斂速度，同時也有助于提高噪聲控制方 法的魯棒性。 2 .從另一方面來講，d c t / l ms算法在木文應用中有著明確的物理意義。和 d f 丁 一 樣，d c t在頻域可以看作是 一 組正交的等帶寬的帶通濾波器。d c t / l ms算法 的作用是對輸入信號進行d c t分解， 并將得到的正交分量進行自適應線性組合 ( 加權(quán)系數(shù)按照 l ms算法調(diào)整) ， 使之跟蹤緩變的背景噪聲并最終達到抑制 噪聲的 目的。因此，d c t / l ms算法可以看作是一種子帶自適應的方法。 第二章 計算機仿真部分 2 . 1 仿真實驗設(shè)計 為了對所提出的噪聲控制方法進行有效性驗證和性能研究，在m a t l a b 5 .3 環(huán)境下設(shè)計 了一系列基于s i mu l i n k的實時仿真實驗 ( 包括減譜噪聲控制、d c t / l m s噪聲控制、累積 平均信噪比測量、短時信噪比測量等) 。 y =s=s+n 圖2 - 1 計算機仿真示意圖 f i g . 2 - i t h e b l o c k d i a g r a m o f s i m u l a t i o n 仿真思路如圖 2 - 1 所示。我們選取一段純凈語音信號 作為信號 源，采用錄制的 一 段機械 振動噪音作為背景噪聲源。信號源和噪聲源的持續(xù)時間都是5 s ，采樣率均為8 0 0 0 h z ，數(shù)據(jù) 類型為 1 6 - b i t 歸一化有符號數(shù)，保存于.w a v 文件當中。經(jīng)噪聲控制處理算法處理之后，司 一 以 進行信噪比的測量或者直接用” t o w a v e d e v i c e s i m u l i n k模塊經(jīng)由計算機聲卡播放出來。 語音信號的內(nèi)容及其時域波形如圖2 - 2 所示， 噪聲的時域波形如圖2 - 3 所示。 信號和噪聲 的 幅 度 統(tǒng) 計 特 性 參 見圖2 - 4 所 示的 直 方圖 。 語 音 信號 的 均 方 根r m s ( r o o t o f m e a n s q u a r e ) 值為0 . 1 5 8 7 ， 幅度取半后作為信號， 噪聲的r m s = 0 . 1 8 4 8: 這樣， 含噪信號的s n r = - 7 .3 4 3 d b o 信號s和噪聲n之間的相關(guān)系數(shù)為- 0 .0 0 2 0 ; 信號s和含噪信號x之間的相關(guān)系數(shù)為0 .3 9 2 1 ; 噪聲n和含噪信號x之間的相關(guān)系數(shù)為0 . 9 1 9 1 . s i g h ( 4 0 1 9 2 - b y - 1 r e a l , f s = 8 0 0 0 ) a : 喂. . . b : 喂，諸 找奧占 斯特 二 布維 聽電話. a :我就 是布 維。 憐 -ala i jl ll . 自份 。巴工oa 0 0 . 5 15 22. 5 丁i m e 3 5 4 4.5 5 圖2 - 2 語音信號的內(nèi) 容及其時域波形 f i g .2 - 2 t h e c o n t e n t a n d w a v e f o r m o f p u r e s p e e c h s i g n a l 2 .2減譜法仿真 減4 11 法的仿真實驗主要進行以卜_ 方面的研究: ( 1 ) 考察s 丁 f t的重建誤差。 即信號做完s t f t后， 不做任何處理直接進行反變換輸出。 輸出信號與原始信號之間的差稱為算法的“ 重建誤差” 。 仿真結(jié)果表明: 重建誤差的絕對值小 超過2 .5 x 1 0 - 1 6 ， 輸出信號與原始信號的相關(guān)度為1 。 在聽覺仁 無可察覺的誤差 ( 畸變) 。 這是 由于 ma t l a b中使用 6 4 - b i t 的雙精度數(shù)實現(xiàn)的。而我們在 d s p上的精度遠不及此，通?？?以在1 6 - b i t 定點d s p 上實現(xiàn)的雙精度運算為3 2 - b i t 。所以，必須考慮由 精度有限帶來的算法 誤差及其影響。 ( 2 ) 考察相位在減譜法中的影響。 按照b o o l 準則， 從含噪信號的幅度譜中 減去噪聲的 實時幅度譜， 利用含噪信號的相位譜進行反變換 ( 圖2 - 8 ) 。 恢復語音與原始信號的相關(guān)度為: 0 .8 3 0 9 .語音內(nèi) 含有少量 “ 毗啦” 聲， 但對語音可 懂度的影響并不大。 ( 3 ) 考察噪聲譜估計對減譜法的影響。 按照b o o l準則， 從含噪信號的幅度譜中減去噪 聲的平均幅度譜估計 ( 圖2 - 9 ) ,然后利用含噪信號的相位譜進行反變換。輸出語音的時域波 形如圖2 - 1 0 所示。 仿真結(jié)果表明: 噪聲的r ms = 0 . 1 1 5 0 ， 比處理前噪聲的r ms 值降低了3 8 %; 輸出信號的s n r = - 3 .2 2 3 d b ， 比處理前提高了4 . 1 2 0 d b . 累積平均信噪比的改善和短時( 3 2 m s ) 平均信噪比的改善分別見圖2 - 1 1 和圖2 - 1 2 . 5 l 日 n a l t o wo r k s p a c e 7 s i g n a l t o wo 比s p a c e s 圖2 - 8 b o o l 標準減去噪聲實時幅度譜的s i m u l i n k 仿真模塊 f i g . 2 - 8 t h e s i m u l i n k m o d e l f o r s p e c t r a l s u b t r a c t i o n u n d e r b o o l c r i t e r i o n 圖2 - 9 噪聲的平均幅度譜估計 f i g . 2 - 9 t h e e s t i m a t e f o r m e a n m a g n it u d e s p e c t r u m o f n o i s e 獄 . 。， 圖2 - 1 0 輸出語音的時域波形 f i g .2 - 1 0 t h e w a v e f o r m o f o u t p u t s i g n a l i n t i m e d o m a i n 弓 卜/ 了一 葉 一 圖2 - 1 1 累積平均信噪比的改善 f i g .2 - i 1 t h e i m p r o v e m e n t o f a c c u m u l a t e d m e a n s n r ，5 . : : 護 策 16 0 圖2 - 1 2 短時 ( 3 2 m s )平均信噪比的改善 f ig . 2 - 1 2 t h e i m p r o v e m e n t o f s h o rt - t i m e m e a n s n r 1 0 2 .3基于d c t / l m s 算法的自適應噪聲控制方法仿真 d c t / l ms 噪聲控制算法的s i m u l i n k模塊圖及其內(nèi)部? 1 - 構(gòu)圖參見圖2 - 1 3 i ll 圖2 - 1 4 0 f i 語音信號不變的情況下， 對d c t / l ms 算法做了兩組仿真。 組采用固定噪聲信號( n 0 2 . w a v ) , 研究不同 參數(shù)下算法的 性能 ( 數(shù)據(jù)見表2 - 1 ) 。 另一 組采 用固 定 算法參數(shù) ( m = 5 1 2 , 1 = 1 .0 ) , 在1 2 位偽隨機序列作為參考噪聲輸入下， 研究不同噪聲背景對算法性能的影響 ( 即研究該算 法噪聲控制的魯棒性，數(shù)據(jù)見表2 - 2 ) . fr o m w a v e f i l e 心 2 舊以) o l wl c h / 1 6 b ) 1卜-悶目洛 o u t p u t fr o m w a v e ft l e 5 01 困以 ) o h z i i c i v 1 6 b ) s l 創(chuàng)a l fr o m w a v e fi l e m. 山幻2 ( s o o o hi ) i c h / 1 6 b ) ou t p 丁決 月c 1 匆 e d c t l m s 2 5 6wa v r e f e r e nc e no i s e to w a v e bl o c k dct- lm s a d a p t i v e f i l t e r 圖2 - 1 3 d c t / l m s 噪聲控制算法的s i m u l i n k 模塊圖 f i g .2 - 1 3 t h e s i m u l i n k m o d e l f o r a d a p t i v e n o i s e c o n t r o l m e t h o d b a s e d o n d c t / l m s a l g o r i t h m l ms c o e ff ic ie n t u p d a t e 圖2 - 1 4 d c t / l m s 算法的內(nèi) 部結(jié)構(gòu)圖 f i g .2 - 1 4 t h e i n t e r n a l s t r u c t u r e o f d c t / l m s a l g o r i t h m 由 農(nóng)2 - 1 分析知，( 1 ) 隨著濾波器階數(shù)的增加， 信噪比 提高量有增加的趨勢。( 2 ) 在濾波 器階數(shù)相同的情況下，存在著最優(yōu)的收斂因子。( 3 )信噪比提高量主要由算法本身決定。提 高濾波器階數(shù)和優(yōu)化收斂因子只能獲得有限的性能提高。( 4 )對比不同參考噪聲信號 ( n 0 2 .w a v , 1 2 位偽隨機序列、 m a t l a b函數(shù): a n d ( ) 的輸出) 情況下算法的 性能，可以 看到 參考噪聲信號的功率譜越接近白噪聲， d c t正交分解得到的各頻段分量就越完備，相應的噪 聲控制效果就越好。附錄2 顯示了 這三種參考信號的語譜圖。 所以，考慮到d s p 實現(xiàn)的客觀 情況，可以用白噪聲替代真實噪聲。 表2 - 1 算法參數(shù)對性能的影響 一一一一 一一一 t a b le 2 - i t h e e ff e c ts o f p a ra m e te r s o n a lg o r ith m p e r fo rm a n c e d c t / l m s白 適應算法參數(shù) 平均信噪比的提高星 ( d b) 處理前含噪信號的信噪比為一 7 .3 2 6 3 d b ) 階數(shù) m ( 輸入幀k: ) 歸一化 收斂因子w (0 l. t 2 ) 噪聲信號 作為輸入 1 2 位偽隨機序列 作為輸入 ma t l a b函數(shù) r a n d q 輸出 作為輸入 5 . 0 8 5 6 5 . 41 7 0 5 . 5 4 1 8 4 . 4 4 8 7 5 . 5 8 7 1 5 . 2 3 6 0 5 . 4 3 9 8 5 . 5 4 2 3 4 . 4 6 8 9 5 . 5 9 8 8 5 . 7 2 4 9 5 . 1 7 5 8 5 . 4 4 9 3 5 . 5 6 5 7 4 . 4 7 4 9 5 . 6 1 4 3 5 . 7 1 1 3 5 . 7 2 4 3 5 . 7 4 0 0 5 . 7 5 3 7 n戶0110， .: 11()11 1 . 2 5 5 . 7 3 0 0 5 刀1 6 6 5 . 6 61 0 5 . 7 6 0 2 5 .7 4 9 2 5 . 7 4 8 9 64128256512512512512512512512 1 0 2 45 . 61 8 65 . 6 21 7 2 0 4 85 . 6 2 8 0 5 . 7 3 8 7 5 . 7 4 5 2 5 . 7 3 3 9 5 . 6 8 1 0 5 . 6 0 7 6 5 . 6 2 2 75 . 6 2 8 6 1314151.010 表2 - 2 不同 噪聲背景下的算法 性能 t a b l e 2 - 2 t h e a l g o r i t h m p e r f o r m a n c e s i n d i f f e r e n t n o i s e b a c k g r o u n d s 背景噪聲文f l 處理前的平均信噪比 ( d b) 處理后的平均信噪比 ( d 日) 平均信噪比的提高最 ( d b) n 0 2 . wa v n 0 3 . wa v - 7 . 3 2 6 3 - 7 . 4 9 0 0 - 7 . 5 0 8 0 一 1 1 . 8 0 0 0 - 7 . 9 7 7 9 一 1 . 1 3 9 25 . 5 8 71 - 3 . 9 3 7 93 . 5 5 21 n ol . wa v mo d c a r 0 2 . wa v - 0 . 5 4 9 2 6 . 9 5 8 7 - 8 . 51 613 . 2 8 3 9 mo t o r 0 l . wa v - 2 . 3 5 8 8 5 石1 91 選取 參 數(shù)為m = 5 1 2 , 1 1= 1 .0 的d c t / l m s 算 法與 幀長 為1 2 8 點的 減譜 法進 行 噪聲 控 制 性能 對比。 由圖2 - 1 5 和圖2 - 1 6 可以得出如下結(jié)論:( 1 ) 從平均信噪比的改善情況看， 基于d c t / l ms 算法的噪聲控制效果比 減譜法有所提高 一平均信噪比的提高量提高了2 0 % 左右; ( 2 )圖2 - 1 6 表明d c t / l ms處理后的短時平均信噪比的提高量比減譜法更加平穩(wěn)，因此在算法魯棒性方 面有所改進。此外，d c t / l m s 處理在結(jié)構(gòu)選取、參數(shù)優(yōu)化等方面還可做進一步研究。 0 c o mp a r i s o n o f a c u mu l a t e d m e a n s n r 5卜 芯 1 0 rj 口p)比ns 2 0日一: _ _ _ : 25 一 a ms n r o f i n p u t 一 a m s n r a ft e r s p ir c t r a l- s u b t r a c t i o n ams nr a ft e r dc t i l ms 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 0 0 1 2 0 1 4 0 1 6 0 1 8 0 2 0 0 2 2 0 2 4 0 2 6 0 2 8 0 3 0 0 3 2 0 n u mb e r 圖2 - 1 5 累積平均信噪比的對比 減譜法幀長1 2 8 ; d c t / l m s 參 數(shù)m = 5 1 2 , u = 1 . 。 ) f i g . 2 - 1 5 t h e c o m p a r i s o n o f a c c u m u l a t e d m e a n s nr b e t w e e n d c t / l ms p r o c e s s i n g a n d s p e c t r a l s u b t r a c t i o n ( f r a m e s i z e = 1 2 8 , m = 5 1 2 , 1 t = 1 . 0 ) 2 0 c o mp a r is o n o f s h o rt - t ime m e a n s n r i m p r o v e m e n t s n r i mp r o v e me n t s n p i mp r o v e me n t s p e c t r a l- s u b t r a c t i o n d c t i l ms 切切 1 5 1 0 (山p)欄a巨jd任1比25 v 狠 腳滬川尸 0卜牛 5 02 o406 0 8 0 n u mb er 1 0 01 2 01 401 6 0 圖2 - 1 6 短時平均信噪比提高量的對比 ( 參數(shù)同 上圖) f i g .2 - 1 6 t h e c o m p a r i s o n o f i m p r o v e m e n t o n s h o r t - t i m e m e a n s n r b e t w e e n d c t / l m s p r o c e s s i n g a n d s p e c t r a l s u b t r a c t i o n ( t h e p a r a m e t e r s a r e id e n t ic a l t o t h o s e in f ig .2 - 1 5 ) 1 3 第三章 d s p 實現(xiàn)部分 可編程d s p芯片為各種復雜的實時信號處理算法在嵌入式系統(tǒng)中的應用提供了強大的硬 件支持。但 d s p程序開發(fā)以匯編語言為主，所以開發(fā)出高效率的d s p程序也并非易事。由 于在本課題中采用的是定點 d s p芯片，因此定點d s p的實時算法設(shè)計也是非常重要而且有 相當難度的。 這部分主要給出了d s p 系統(tǒng)的一些關(guān)鍵設(shè)置、有關(guān)實時信號處理要求下編程的 思路和一些主要程序的思路和核心片段。系統(tǒng)初始化程序清單可參照附錄4 0 3 . 1 d s p 系統(tǒng)設(shè)置 本課題所應用的d s p系統(tǒng)( 除不含 e p r o m外)在結(jié)構(gòu)上與圖3 - 1 的典型 d s p系統(tǒng)是 一致的。這里主要說明一下如何在程序中完成對d s p 系統(tǒng)的存儲器映射、中斷、工作頻率、 采樣頻率、定時器及等待狀態(tài)的設(shè)置。 1 、存儲器映射 c 5 4 x將所有可用的片內(nèi)外存儲器資源映射 到3 個獨立空間一程序空間、 數(shù)據(jù)空間和1 / o空 間。 在處理器模式寄存器p ms t中， 下列狀態(tài)位 決定存儲器映射:mp / mc ( 微處理器模式/ 微計 算機模式選擇位，決定能否使用片內(nèi) r o m) , o v l y ( r a m覆蓋位，決定d a r a m能否映射 到程序空間) 和d r o m( 數(shù)據(jù)r o m位， 決定片 內(nèi)r o m能否映射在數(shù)據(jù)空間) 。 為充分利用 d s p芯片內(nèi)部提供的存儲器資 源， 我們選擇d s p工作在o v l y = 1 、 d r o m = o 圖3 - 1 典型d s p系 統(tǒng)框圖 f i g . 3 - 1 t h e b l o c k d i a g r a m o f a t y p i c a l d s p s y s t e m 的微計算機模式 ( mp / m c = o ) 下。這樣，v c 5 4 1 0內(nèi)部的 r o m 、s a r a m 1 、s a r a m 2和 d a r a m都被利用上了:此時s a r a mi 和d a r a m被程序/ 數(shù)據(jù)空間共享，因此要注意避免 程序和數(shù)據(jù)相互覆蓋。而系統(tǒng)擴展的2 5 6 k s r a m映射到擴展程序空間。具休情況見表3 - 1 . 2 、中斷設(shè)置 v c 5 4 1 0 的中斷資源很豐富， 本課題根據(jù)需要使用了 r e s e t , s i n t 1 7 , d m a c 4 , d ma c 5 , r i n t o , h p i i n t , x i n t 1 等中斷。中斷服務程序的位置 ( 中斷向量) 在中斷向量表中進行設(shè) rw. v c 5 4 1 0 中斷向量表的大小為一頁 ( 1 2 8 w o r d ) ，每個中斷向量占用4 個字。 中斷向量表的 入口地址由p ms t 中的i p t r 字段后加7 個零得到。該地址處存放的是0 號中斷向量，即硬件復 位 c r s )向量或軟件復位 ( r e s e t )向量。 器件上電時，d s p 要自 動執(zhí)行硬件復位 ( r s )。山于i p t r 的復位值= l l l l l l l l l b ， 所以硬 件復位的服務程序永遠駐留在程序存儲空間的第5 1 1 頁 ( f f 8 0 h ) 。 在硬件復位完成之后， 在應 3 . 2 實時信號處理的實現(xiàn)方案 “ 實時信號處理” 就是要求d s p系統(tǒng)在保證精度的前提下， 在有限時 一 ,h j-r 內(nèi)完成對信號的 處理。一般而言， : 是相鄰兩個 ( 或兩幀) 輸入數(shù)據(jù)之間的時間間隔; 所以只要信號處理的速 率不低于信號更新的速率就能保證實時性。 在對延遲有明確、 嚴格限制的場合， ， 必須保證不 能大于給定的延遲。實現(xiàn)實時信號處理主要依賴d s -p 芯片的性能和算法的優(yōu)化設(shè)計。 圖3 - 5 課題采用的信號處理框圖 f i g . 3 - 5 t h e b l o c k d i a g r a m o f s i g n a l p r o c e s s i n g 我們選用的 t m s 3 2 0 c 5 4 x 器件是 t m s 3 2 0 系列產(chǎn)品中的定點數(shù)字信號處理器， 它能滿足電 信等實時嵌入式應用系統(tǒng)的特殊要求。它的c p u 采用了改進哈佛結(jié)構(gòu) ( m o d i f i e d h a r v a r d a r c h i t e c t u r e ) 。這種結(jié)構(gòu)的特點是功耗小、并行度高.:而且，它的尋址方式和命令集也豐富多 樣，這都有助于提高整個系統(tǒng)的性能。 d s p 系統(tǒng)要實現(xiàn)實時信號處理除依賴d s p 芯片本身的處理能力之外，正確選擇數(shù)據(jù)的吞 吐方式和處理方式也是非常重要的。本課題選擇 d ma輸入輸出方式和雙緩沖區(qū) ( p i n g 區(qū) 和p o n g區(qū))幀處理方式，其具體思路如圖3 - 5 所示。 1 . m c b s p和。 m a 配合的輸入輸出方式及其實現(xiàn) m c b s p 是一種高 速全雙工串口 接口，它提供了 非常強大而靈活的串口 通信功能 一其傳輸 數(shù)據(jù)長 度、 時鐘信號、 幀同步 信號等均可編程控制。 t m s 3 2 0 v c 5 4 1 0片內(nèi)集成了 三個m c b s p， 每個m c b s p 都可直接和t i / e l 成幀器、串行a / d 轉(zhuǎn)換器、串行d / a 轉(zhuǎn)換器、 c o d e c 等串行器件 進行通信。它提供了和s p i 器件直接接口的s p i 工作模式。mc b s p 獨立于c p u 運行，當c p u 處 于i d l e 模式時，mc b s p 依然可以讀、寫片內(nèi)存儲器的數(shù)據(jù)。 匕v c 5 4 1 0 運行在i o o mi p s 時， m c b s p 的吞吐量 ( t h r o u g h p u t ) 為5 0 m b i t s / s e c . m c b s p 不僅支持同步 / 異步中斷方式的輸入輸 出，而且也支持同步/ 異步d m a 方式的 輸入輸出。由 于 d m a 所具有的后臺 操作的 特點， 所以 本課題的 輸入輸出 采用了同步的d m a 方式: d m a c 4 的同步事件由 m c b s p o 觸發(fā)， d m a c 5 的 同步事件由 m c b s p i 觸發(fā)。 d m a ( d i r e c t m e m o r y a c c e s s ) 是 在沒有c p u 的 干預下 直接在內(nèi) 存映射區(qū) 域進行數(shù) 據(jù)存 取 的技術(shù)。t ms 3 2 0 v c 5 4 1 0的d ma 控制器是通過6 個獨立可編程的通道 ( d ma c o 一 d ma c 5 ) 來進行d m a 傳送的。d m a 可訪問的范圍包括片內(nèi)存儲器、片內(nèi)外設(shè)和片外存儲器 ( 參見附 錄) 。1 6 - b it d ma 傳輸由一次讀和一次寫組成。所需時間由 數(shù)據(jù)源/ 目的所在的位置、外部接 口的情況 ( 等待狀態(tài)和邊界切換周期)， 在運行的d ma 通道數(shù)以及h p i 的活動情況有關(guān)。 次 內(nèi)的d m a 傳輸需要