自适应语音抗噪技术的实时实现

在对自适应语音抗噪技术实时实现的可行性分析的基础上 ,提出了实时处理所需的基于TMS32 0 C32 (DSP)的硬件平台 ,采用两块 TL C32 0 44 CN(A/ D,D/ A转换器 )做成了与 TMS32 0 C32的接口板 ,实现了两路无相差信号的采集 ,形成了语音处理工作站样机。通过对几种自适应算法的分析比较 ,最后选择恰当的算法和滤波器结构实现了语音抗噪的实时处理 ,对信噪比的改善达 12 d B.     

G.723.1语音编解码算法分析及DSP实现

本文分析了G.723.1双速率语音编解码算法的基本原理,讨论该算法在TI公司的TMS320C54X系列定点DSP上的实现策略和关键技术。通过和PC平台上的实现结果相比较,证明G.723.1算法在TMS320C54X系列定点DSP上能够正确实现,并且具有较大的现实意义,可以应用于网络上的低速率语音传输。     

基于LMS算法的自适应语音除噪性能研究

语音除噪是自适应信号处理研究的重点,通过利用matlab分别实现了基于时域定步长LMS算法、时域变步长LMS算法、基于FFT技术的LMS频域快速算法(FLMS)的自适应语音除噪仿真,并成功应用到带噪语音信号除噪方面.经实验表明,时域变步长LMS算法比时域定步长LMS算法的改善性噪比高1dB左右,与FLMS算法除噪性能相当,但FLMS算法的速度明显快于传统时域算法,而具体时间比的大小与总的样本数目有相关联系.     

CVSD语音编解码的DSP实现

连续斜率可变增量调制（CVSD）语音编码简单且具有良好的抗信道误码能力,擅长处理丢失和被损坏的语音采样,较其他编码方法语音效果更清晰,可靠性更高,降低带宽的同时保证了语音质量．利用DSP芯片研制开发基于语音压缩编码技术的语音产品已经成为一大研究热点．选用TMS320VC5509芯片作为硬件平台,用C语言实现了CVSD语音编解码,能较好实时实现语音编解码．     

基于DSP的语音采集与处理系统的设计与实现

介绍了一种基于TMS320C5402的语音采集与处理系统的设计与实现,采用TLC320AD50作为语音CODEC模块的核心器件,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.     

基于DSP的回波抵消技术

语音通信中的回波导致通信质量下降,信道中加入自适应FIR数字滤波器以实现回波抵消.自适应滤波器采用最小均方算法(LMS)进行滤波器系数和输出的计算,使用数字信号处理器TMS320C5402芯片完成最小均方算法和回波抵消,实现语音通信质量的提高.     

双微处理器数字信号处理技术用于汽车振动分析

介绍了采用双CPU结构（TMS320VC5402和AT89C52）及数字信号处理技术，对振动信号实现高速实时处理。以便用于结构简单，高性能／价格比的便携式汽车振动分析仪器。     

基于TMS320C31的双通道实时DSP系统

提出了一种双通道实时数据采集处理系统的设计与实现方案.该系统以TI公司的DSP芯片TMS320C31和TLC320AD50C为核心器件,实现了32位浮点计算和16位数据采集与回放,而且具有两个独立的A/D和D/A通道.将该系统嵌入到单边带电台接收机中,构成的单边带电台接收机自适应抗干扰系统,实现了实时自适应噪声抵消,能够显著提高信噪比.     

基于TMS320VC5509的核磁共振噪声自适应对消系统的实现

核磁共振成像系统强噪声的环境,使得语音通信系统无法正常工作,患者只有在系统停机的前提下才能与医生交流。针对强噪声环境,为了解决医生与患者交流的技术问题,采用最小均方误差自适应对消算法,设计基于TMS320VC5509的DSP语音信号处理硬件系统,针对实际环境和硬件进行编程,同时,分析了核磁共振噪声特性,对系统实时性进行优化,在保证系统信号流畅的前提下尽力提高消噪效果。实验环境信噪比接近0dB,通过实际场景测试,采集原始噪声与消噪后对比、分析,此设计能将信噪比提高到30dB以上。     

CVSD语音编解码的DSP实现

连续斜率可变增量调制(CVSD)语音编码简单且具有良好的抗信道误码能力,擅长处理丢失和被损坏的语音采样,较其他编码方法语音效果更清晰,可靠性更高,降低带宽的同时保证了语音质量.利用DSP芯片研制开发基于语音压缩编码技术的语音产品已经成为一大研究热点.选用TMS320VC5509芯片作为硬件平台,用C语言实现了CVSD语音编解码,能较好实时实现语音编解码.     

一种高识别精度的实时语音识别系统

本文介绍一种识别精度较高的实时语音识别系统。该系统由带有缓存区的A/D转换器与TMS320信号处理器构成并行操作,并用IBM—PC实行通讯、控制与判决。为了实现高精度实时语音识别,还根据TMS320芯片的特点采用某些定点运算技巧。整个分析和识别软件均用汇编语言实现。实验结果表明:单词识别率为93～95％;词组识别率达98.5％以上。字与字之间平均匹配时间为20ms。     

G.729语音编码器定点DSP的实时实现

介绍了G.729语音编码器算法和定点数字信号处理芯片TMS320VC549,重点讨论了低速率语音编码器在TMS320VC549上实时实现过程中软、硬件设计中的关键技术。采用了定点数字信号处理器芯片实时实现G.729语音编解码算法,结果表明,得到了预期的8 Kb/s的低码速率、较低的算法时延和极高的语音音质。     

利用DM642的G729A音频压缩研究及实现

介绍了G729语音编码器算法及其附录A和定点数字信号处理芯片TMS320DM642,讨论了低速率语音编码器的算法优化及其在TMS320DM642上实现过程中的代码优化方法。算法的优化主要依据G729标准中各个过程计算量分布的特点及实时语音信号的固有特征,代码优化充分利用TMS320DM642芯片软件流水等特点。系统硬件平台采用定点数字信号处理器芯片实时实现G729A语音编解码算法,得到了预期的8kb/s的低码速率,并且且有较低的算法时延和极高的语音音质。     

基于小波变换的静音与语音分割新算法

含噪语音信号的静音与语音分割，即端点检测问题是语音识别至关重要 的一步，为了提高语音分割对环境的适应性，提出了一种利用小波变换分割含噪语音信号中静音与语音的新算法，该算法首先将语音信号进行小波变换，利用小波系数去噪，然后选择小波部分子带跟踪信号的能量变化以分割语音与静音，仿真实验表明该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

基于DSP的VolP语音压缩编解码器的研究与实现

在当前网络状况下，高效的语音压缩编解码器可节省网络传输带宽，解决网络拥挤问题。通过对语音特性的分析，结合共扼结构代数码本激励线性预测（coniugate structure algebraic codeexcited linear prediction，CS—ACELP）算法，提出了一种运算量较小但行之有效的话音激活检测算法，设计出了一种基于TMS320VC5409数字信号处理器的语音压缩编解码器。实验结果表明，利用该语音压缩编解码器可将平均比特率降低到约4kb／s，能很好地满足VoIP中全双工实时语音通信的要求，得到了较好的实际效果。     

G.729语音编解码算法实现方法研究及DSP实现

为减小编解码运算复杂度,提出了一种基于DSP的G.729语音编解码算法实现方法,重点对DSP的代码优化作了论述．仿真结果表明,运算复杂度大大降低,在单片TMS320VC5410上完全能够实现G．729语音编解码算法．重建语音具有符合标准的编解码效果．     

基于DSP的G.729语音编解码器的实时实现

随着信息技术的发展,需要在有限的带宽下传送更多的数据,数据压缩技术日趋重要.国际电信联盟（ITU）推出的G.729协议是基于共扼结构——代数码激励线性预测的语音编解码算法.提出了基于TMS320VC5402的硬件实现方案,设计与实现了G.729语音采集与处理系统,并针对算法进行了软件优化,优化后的算法复杂度为48.5MIPS,达到了在目标系统上实时实现的目标.     

高质量散布脉冲CELP算法的定点DSP实时实现

为了将低比特率语音编码算法应用于实际的语音处理系统,开发了一种基于TMS320VC5410定点DSP 的实时低速率语音压缩系统．语音编码方法采用一种高质量的4 kb／s散布脉冲CELP算法．用汇编语言编写的定点DSP程序能在目标平台上实时完成语音数据的采集、处理和回放功能．整个系统大约占用31 K存储空间, 算法复杂度达到指令数为5．42×107条／s．客观质量测试结果显示,DSP定点程序处理后的语音质量非常接近于浮点C语言处理后的结果,表明该语音处理系统能满足实时语音压缩的需求．     

基于嵌入式系统的IP电话高效语音压缩技术

G．729A算法是国际电信联盟（ITU）在G．729基础上，进行简化后的一种共轭结构代数码激励线性预测（CS—ACELP）的8kbit／s语音编码算法。通过改变了传统的采用DSP来实现语音压缩的方法，提出在基于ARM7系统架构的嵌入式微处理器芯片S3C4510B上实现G．729A编解码过程的新方法，对保证VoIP实现的简洁性和廉价性有重要意义。     

基于DSP的LMS自适应滤波器的实现

在通用DSP芯片TMS320C5402上实现了基于LMS算法的自适应滤波器,并对调试运行结果进行了分析讨论,其结果为将来硬件实现LMS自适应滤波器提供了可靠保证,为自适应滤波器在实际中的应用提供了参考.