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基于DSP的语音滤波系统研究

范文

杨素珍吴兰兰

摘要：基于FIR滤波算法，利用DSP处理芯片TMS320F2812，音频处理芯片TLV320AIC23设计了一种语音滤波系统，并在DSP集成开发环境中实现了窗函数法设计的FIR滤波器，该语音滤波系统实时性好，并有效抑制了高频噪声，仿真和实际硬件系统实验结果表明该系统的有效性。

关键词：语音滤波系统；TMS320F2812；FIR滤波器；窗函数法

引言

语音信号中的噪声不仅降低了语音通信的语音质量，更容易导致语义理解错误。语音滤波是语音系统的一个重要组成部分，其作用是通过语音预处理来改善语音信号质量，通过语音滤波可以尽可能多地提取语音通信过程中的有效信号，抑制背景噪声，从而获得高质量的语音通信质量。数字滤波器主要有无限脉冲响应（IIR）和有限脉冲响应（FTR），和IIR相比，FIR无需进行递归预算，仅存在零极点，为有限长稳定，幅度特性可随意设计，线性相位严格，在信息通信、图像处理、数字信号分析和谱分析等领域都有广泛的应用。数字信号处理器DSP由于性能优越，数据处理能力强，是数字信号处理领域最常用的处理芯片之一，其在处理复杂的滤波算法时，具备良好的实时性。语音系统的应用日益广泛，研究其处理系统和信号处理方法意义重大。本文将构建以高性能DSP处理器TMS320F2812为核心的语音滤波系统，并研究其FIR语音滤波算法的实现。

1FlR滤波算法

1.1FIR滤波器原理

数字滤波器的功能就是经过一定运算，将输入变换成输出，FIR滤波器网指的是用有限冲激响应进行数字滤波，通过有限加法、乘法、延时等操作实现相应的滤波功能。其传输函数为式中：N为滤波器的阶数：h（k）为系统的单位冲激响应，这由选择的滤波特性决定。一个理想的滤波器其单位冲激响应是一个无限长的序列，而FIR滤波器的阶数是有限的，这就要通过一定的附加函数逐步逼近理想的滤波特性，X（n-k）是通过k个延时后的数字输入信号。

FIR滤波器的基本结构如图1所示，其可以理解为一个分节的延时线，把每一节的输出加权累加，便可得到滤波器的输出。

1，2FIR数字滤波器的设计方法

本文FIR数字滤波器设计采用窗函数法，该方法也称为傅里叶级数法，从单位取样响应的观点来看，就是使所设计滤波器的h（n）逼近理想的滤波器单位取样响应h（n）。设计过程为：先用傅氏反变换求出理想滤波器的单位抽样响应h（n），然后加时间窗w（n）对h（n）截断，以求得FIR滤波器的单位抽样响应h（n）。可见，窗函数的形状及长度的选择就尤为关键。语音信号长度一般已给定，只需选择合适的窗函数，语音滤波处理时常用汉明窗和汉宁窗，汉明窗由于部分抵消作用优于汉宁窗，且泄露很小，容易获得，因此选取汉明窗为窗函数进行语音滤波处理。

2硬件系统设计

滤波器硬件系统的总体构成如图2所示。图2中，系统由DSP高速处理芯片TMS320F2812最小系统，语音编解码芯片TLV320AIC23，以及其他扩展电路构成。

最小系统由TMS320F2812主芯片、有源晶振、电源电路、复位电路、JTAG下载接口和扩展存储器构成，TMS320F2812采用先进的哈佛总线和高性能CMOS技术，其CPU主频高达150MHz，时钟周期为纳秒级，采用低功耗设计，外设资源丰富，具备高速的帧处理能力，为了更好满足实时语音处理的需求，本系统对TMS320F2812片外扩展了256Kx16位SRAM作为外部数据存储器，512Kx16位FLASH作为外部程序存储器。TLV320AIC23是一款∑-A型高性能的立体声音频编解码芯片，信噪比高，功耗低，内部集成了16位A/D、D/A转换器，采样速率可通过DSP编程设置，高速实现语音信号的接收、发送。

TMS320F2812外设多通道缓冲串口（McB-SP）支持全双工通信机制，并提供双缓存的发送和三缓存的接收寄存器，允许连续的数据流传输，数据长度通过编程设置，可与工业标准的解码器（CODEC）、模拟接口（AIC）等直接进行串行连接，如图3所示。图3中，TMS320F2812使用McBSP与AIC23进行无缝连接，其中，LRCIN为数字音频接口DAC方向的帧信号，LRCOUT为数字音频接口ADC方向的帧信号，DIN为数字音频接口DAC方向的数据输入，DOUT为数字音频接口ADC方向的数据输出，SDIN和SCLK用于对AIC23写入命令字，实现芯片功能的配置和控制，DOUT和BLCK组成的数字音频接口，DSP从这个接口收发数字音频信号。TLV320AIC23需要外接11，2896MHz的晶振作為工作时钟。

3软件系统设计

语音信号滤波器整体结构如图4所示，该系统的主通道输入信号主要具有高频和低频信号的混合语音信号，输入信号送入核心处理器之后进行滤波算法处理，高频信号经低通滤波器后被滤去。最后通过数模转换器把低通滤波后的数字信号经过重构滤波变成模拟信号，从而得到高频抑制之后的音频信号。

软件系统的总体流程如图5所示。主函数实现如下：

程序首先初始化语音缓冲区和工作变量，等待MCBSP传送结束之后，进入工作状态，然后传送到MCBSP，MCBSP在其中断服务程序中读取语音数据，接着将MCBSP接收数据保存到左右声道缓冲区，此时即可调用FIR算法滤波输出，滤波后的结果存放于左右声道缓冲区，并将滤波后的信号输出到MCBSP接口，随后将得到的该信号传送到TLV320AIC23中，经过D/A转换后输出给耳机口。

4实验

FIR滤波器采用64阶滤波参数，低通滤波，窗函数选用汉明窗，截止频率1000Hz，采样频率48000 Hz，增益1dB。原始声音信号如图6所示。

在实际硬件系统上，利用硬件仿真器和DSP集成开发环境CCS的观察窗口观察到带噪声的声音信号频谱图如图7所示。由图7可知，存在高频干扰，经过DSP下FIR滤波器滤波后，声音信号的频谱如图8所示，可见，输入波形中的低频波形通过了滤波器，而高频部分则被衰减，输出音频的高频噪声部分被较好的滤除了。

5结束语

通过MATLAB仿真环境和本文设计的DSP语音滤波系统硬件平台对相同语音信号测试证明，在录制的语音信号未进行滤波处理之前，声音中含有杂音，影响听觉效果。但通过FIR滤波之后，杂音被消除，声音质量得到了明显的改善。语音滤波系统运行稳定，算法处理快速，可以满足各类环境下的应用需求。

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