基于DSP的音频实时处理系统设计
来源： 作者： 发布时间：2014-12-06 09:31:28 浏览量：在远端语音不存在的时候，没有必要进行回声消除，只需要进行本地的噪音消除，若本地语音不存在则不需要做任何处理。
结合VAD 系统更有效地减少了对噪音和回音估计的误差范围，通过对滤波器系数更新的学习和调整功能使得在双方通话过程中音频信号具备更好的信噪比。
通过非线性信号检测模块加强了整体消除回音的能力。
2 基于DSP 的音频处理系统实现
2. 1 硬件平台
DSP 的选型需要考虑运算速度、成本、硬件资源以及程序的可移植性等多个问题。由于算法的浮点特性,本文采用了美国德州仪器( T I) 的TMS320C6713B 浮点DSP 作为核心处理器，通过使用JT EG 标准测试接口、EDMA 控制器、GIPO 通用输入输出端口以及多共模电感器通道音频缓冲串口( McASP) 等主要片外设备来完成系统的设计。
TMS320C6713B 可以工作在225 MHz 主频上，片内有8 个并行处理单元，分为相同的两组，其体系结构采用甚长指令字( V LIW) 结构，单指令字长为32 b，8 个指令组成一个指令包，总字长为256 b。L1 支持4 KB的程序缓存以及4 KB 的数据缓存，L2 支持64 KB 的缓存。32 b 的外部存储器接口( EMIF) 。与SDRAM 等无缝连接，可以寻址256 MB。
由于系统运行过程中需要实现的算法较多，仅依靠TMS320C6713B 的192 KB片内RAM 来执行程序是很困难的。本文光电感器使用了EMIF 的接口扩展了SDRAM 作为算法和数据的存储区域。采用TLV320AIC23B 实现音频输入和输出，AIC23 支持48 kHz 带宽、96 kHz 采样率的双声道立体声A/ D，D/ A，音频输入包括了*输入和线路输入。
系统的硬件平台如图3 所示。
图3 硬件平台结构图2. 2 基于DSP 的软件实现
基于DSP 的实时处理的实现，本文将AIC23 采集到的数据先存储到SDRAM 中，在需要处理的时候利用EDMA 实现Ping Pong 缓冲，将待处理的数据分批搬运到片内存储器，结合高速缓存和片内内存设计合适的数据结构，并将数据对齐，这样大大减小了数据搬移带来的开销。
DSP 处理主流程图如图4 所示。
图4 DSP 处理主流程
基于Ping Po n插件电感器g 缓冲结构的音频处理流程如图5所示。
图5 基于Ping Po ng 缓冲结构的音频处理流程
通过对音频处理算法中数据结构的调整和优化，将Ping Pong 缓冲架构的数据进行合理的安排，使得EDMA的数据传输和Process AEC 线程更好地并行处理。将当前需要处理的*信号和扬声器信号的数据保存在片内地址内，并将回声消除中用到的FFT 和扬声器参考数据均放在片内地址处理。将算法的其他辅助数据结构均放在SDRA模压电感M。这使得片内资源得到最大化利用，并且很大程度地提升了整个系统的运算效率。
参考TI DSP 相关优化资料，T I 的编译器选项使用-m一体成型电感v6700,-O3，-oiO，-pm 开关，使得编译的代码能更多地利用TMS320C6713B 的硬件资源和浮点指令，参考了TI 带的FFT 加速函数，结合实际算法做了局部的改进，使得所有算法最终在TI TMS320C6713B 上均能实时高效的运行。
3 结 论
声学回声消除以及噪音抑制等算法在多媒体通信的音频处理中起着至关重要的作用。
本文通过结合相关的自适应滤波器以及非线程处理和噪音抑制等算法，并在基于TI 的T MS320C6713B上实现和优化，实现了高效率的声学回声、噪声消除实时处理系统。通过实际应用表明，该系统对噪音消除可达40 dB以上，对回音消除可达50 dB 以上，并具备良好的双工处理能力。目前在本系统的基础上已经延伸扩展出了多路输入/ 输出的专业数字音频处理器，并实际应用在视频会议系统中，取得了较好的体验效果。
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