一種基于ARM+DSP的音頻處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

ght: 24px; ">rptz a，#(N-1) ;重復(fù)執(zhí)行N-1級(jí)的乘加運(yùn)算

mac *ar2+0%，*ar3+0%，a ;ar2為系數(shù)指針，結(jié)果在累加器高位中

sth a，temp ;保存計(jì)算結(jié)果

ld temp，a ;結(jié)果放入累加器低位 ……

stlm a，dxr10 ;將累加器地位中的數(shù)據(jù)送至串口發(fā)送寄存器

……

基于前述對(duì)AIC23和DSP的相應(yīng)設(shè)置，采用21級(jí)系數(shù)對(duì)稱FIR數(shù)字濾波，對(duì)經(jīng)由麥克風(fēng)輸入的語音信號(hào)進(jìn)行濾波處理，濾波結(jié)果由耳機(jī)輸出，實(shí)際效果良好。所采集到的音頻數(shù)據(jù)還可通過HPI接口傳送至ARM供應(yīng)用程序調(diào)用。

3.3語音識(shí)別應(yīng)用測(cè)試

語音識(shí)別的基本原理是對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行特征提取。目前常用的語音識(shí)別算法有基于模式匹配的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)正法(DTW： Dynamic Time Warping)、基于統(tǒng)計(jì)模型的隱馬爾柯夫模型法(HMM： Hidden Markov Model)以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別法(DNN、NPN、TDNN)等[7].為便于系統(tǒng)應(yīng)用測(cè)試，本文采用一種最簡(jiǎn)易的方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試，即對(duì)英文元音的識(shí)別?；驹硎翘崛≡糇帜傅念l率特征，各元音在其頻域響應(yīng)中都有三個(gè)明顯的共振峰頻率，而最容易識(shí)別的是第一共振峰，由此可進(jìn)行有效的元音識(shí)別。在提取第一共振峰頻率特征時(shí)采用“零交越”法(統(tǒng)計(jì)單幀信號(hào)波形穿越零點(diǎn)的次數(shù)——過零率)，將信號(hào)頻率特征的分析轉(zhuǎn)換為時(shí)域分析，計(jì)算得到的過零率與理論值進(jìn)行比較即可實(shí)現(xiàn)元音的識(shí)別。圖4所示分別為元音“A”的時(shí)域和頻域圖。

圖4元音A的時(shí)域圖和頻域圖

由頻域采樣圖可以看到很明顯的第一共振峰，此時(shí)計(jì)算時(shí)域采樣中信號(hào)的過零率可較為準(zhǔn)確的識(shí)別元音A，過零率的計(jì)算中近似等于零的采樣點(diǎn)通常是微弱的干擾，可以忽略不計(jì)。經(jīng)驗(yàn)證，這種簡(jiǎn)易單元音識(shí)別法的識(shí)別率在80%以上，由此證明本系統(tǒng)音頻處理的實(shí)用性。

4結(jié)束語

本文闡述了基于信號(hào)處理和嵌入式應(yīng)用的音頻處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。論述了系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)、軟件編程及其應(yīng)用。通過ARM對(duì)音頻芯片AIC23的控制和DSP與AIC23的通信，實(shí)現(xiàn)了音頻信號(hào)采集、處理、輸出的功能以及簡(jiǎn)單的語音識(shí)別。構(gòu)建了基于ARM和DSP的音頻處理系統(tǒng)應(yīng)用框架，對(duì)進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理、控制應(yīng)用等提供了切實(shí)可行的軟硬件方案。

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