嵌入式超长指令语音压缩处理器的VLSI实现

介绍了一款语音压缩专用处理器的设计思路，使用嵌入式FLASH超长指令字系统有效的提高了芯片的处理能力，同时将增强型算术逻辑单元、乘法器、乘累加器结合在一起，在改进的哈佛体系结构上实现了微控制器与DSP的单核设计。使用存储器操作指示寄存器、分层寄存器组，能够简化子程序调用方式。该微处理器采用0．25μm CMOS工艺实现，芯片面积为25mm^2。仿真结果表明，在20MHz工作频率下，芯片处理能力与50MIPS的通用DSP相当，同时能够保持原有编码质量。该处理器能够实现多种类型的语音压缩算法，可以达到对语音算法的高保密性、低复杂度、易开发性。     

一款专用可编程语音压缩芯片的设计

基于SELP算法模型原理,设计了一款高质量多速率语音专用处理器芯片。芯片使用可重构体系结构和超长指令字系统设计方法,将复杂度高的子程序进行优化,能够显著提高指令并行度。仿真结果表明,在该芯片上实现语音压缩编码算法,执行效率高于相同工艺水平的通用DSP,并保持原有编码质量。该处理器能够实现多种类型的语音压缩算法,可以达到对语音算法的高保密性、低复杂度和易开发性。     

一款专用可编程语音压缩芯片的设计

基于线性预测正弦激励算法模型原理,设计了一款高质量多速率语音专用处理器芯片。芯片使用可重构体系结构和超长指令字系统设计方法,将复杂度高的子程序进行优化,能够显著提高指令并行度。仿真结果表明,在该芯片上实现语音压缩编码算法,执行效率高于相同工艺水平的通用DSP,并保持原有编码质量。该处理器能够实现多种类型的语音压缩算法,可以达到对语音算法的高保密性、低复杂度、易开发性。     

一款可编程语音处理器的设计与应用

提出了一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法,把模糊理论和神经网络结合起来构造、训练模糊神经网络,弥补了神经网络结构复杂、网络训练时间长、结果表示不易理解等不足.经过模糊神经网络的建立和训练达到精度要求,实现了运用模糊神经网络方法从数据库中提取知识的目标.     

一款可编程语音处理器的设计与应用

为了提高通信系统的保密性,降低制造成本,需要进行专用处理器的设计.该文基于SELP(Sinusoidal Excitation Linear Prediction)算法模型原理,设计了一款高质量多速率语音专用处理器芯片.芯片使用可重构体系结构和超长指令字系统设计方法,将复杂度高的子程序进行优化,能够显著提高指令并行度.仿真结果表明:在该芯片上实现语音压缩编码算法,执行效率高于相同工艺水平的通用数字信号处理器,并保持原有编码质量.该处理器能够实现多种类型的语音压缩算法,使语音算法可以达到高保密性、低复杂度和易开发性.