自適應抵消器設計

馬令坤，程林波

（陜西科技大學 電氣與信息工程學院，陜西 西安 710021）

自適應抵消器設計

馬令坤，程林波

（陜西科技大學 電氣與信息工程學院，陜西 西安 710021）

聲音是傳遞信息的一種重要途徑，但是無處不在的噪聲嚴重影響著信息的傳遞，傳統濾波方法很難把信號從復雜的噪聲中分離出來。本設計在TMS320VC5502硬件平臺上完成了LMS算法，通過處理淹沒在噪聲中的信號，有效消除了噪聲，信噪比增益可達12.9 dB，驗證了抵消器有很好的效果和應用價值。

抵消器；濾波算法；DSP；SNR

在過去的35年，自適應抵消器引起了研究學者的廣泛關注，自適應抵消器已經廣泛應用于通信系統、控制系統、生物醫學等領域。目前完成自適應抵消算法的硬件平臺［1］主要有專用集成電路（ASIC）、現場可編程門陣列（FPGA）和數字信號處理器（DSP）,ASIC實現雖然可靠性高、體積小、專用性強，但成本高、設計不靈活、開發周期長和算法移植性困難等特點制約了它的推廣。FPGA采用并行處理方式、使用靈活和可靠性高等特點，但在處理時延時大、開發難度大和調試復雜，一般在實驗室階段應用。DSP獨特結構和采用了很多提高處理速度的關鍵技術使得它具有很強的數據運算能力，算法容易實現和移植，是目前應用廣泛的硬件平臺。本文是以TMS320VC5502（下文簡稱5502）為處理器的硬件平臺上完成自適應濾波算法，5502是TI公司推出的低功耗、高性能、高速的定點處理器，最高時鐘頻率可達300 MHz，采用哈弗結構并且擁有豐富的總線，片內具有雙乘法器和累加器，可以滿足抵消器實時性的要求。

1　抵消器的原理

自適應抵消器的原理［2］通過圖1說明，自適應抵消器有兩個通道——主通道和參考通道。主通道是有用信號s和噪聲信號n0的共同輸入，參考通道輸入噪聲n1，n0和n1來自同一個噪聲源，所以n0和n1有一定相關性，但是它們和s是不相關的，并且要盡量避免信號源對參考通道的影響［3］。參考通道的主要作用是檢測干擾，通過自適應濾波器參數調整使輸出y在最小均方誤差的準則下最接近主通道干擾，將主通道的噪聲干擾分量n0對消掉，系統的誤差輸出就是有用信號s。

濾波器輸出為y,系統輸出為：

系統輸出均方值為：

因為s和n0、n1無關，所以s和n0、y無關，得出：

代入式（2）得：

通過調整自適應濾波器的系數，使E［e2］變得最小，由于只有n1進入了濾波器的輸入端，所以最小的E［e2］就會變成：

在最小均方誤差的意義下，自適應濾波器輸出y越接近主通道的噪聲n0會使系統信噪比大大提高［4］，系統輸出e就會越接近有用信號s。

2　硬件設計

自適應抵消器主要由控制處理單元、語音輸入輸出單元和數據存儲等單元組成，處理器選擇TI公司的高性能、低功耗的5502，語音采集和輸出采用芯片TLV320AIC23B（下文簡稱AIC23B），存儲器FLASH采用存儲容量為512K16的SST39VF800A，存儲器 SDRAM采用存儲容量為 2M32的HY57V643220C。

圖1　自適應抵消器原理圖

2.1前置放大濾波電路

本系統話筒采用邦華電子的ED-21，該型號是鵝頸式電容話筒，話筒靈敏度為-45 dB，采集頻率范圍為 80 Hz～13 kHz，輸入阻抗為600 Ω，參考拾音距離為20～50厘米，話筒由兩節1.5 V電池供電。由于話筒輸出電壓只有幾毫伏，為了滿足AIC23B動態范圍設計了前置放大電路，采用NE5532構成兩級放大電路，放大倍數可以通過可變電阻改變，經過放大的語音信號經過濾波輸入到AIC23B芯片LINE輸入端，由于兩路語音采集信號前置放大濾波電路相同，下面就對其中一路進行分析。

圖2　自適應抵消器硬件框圖

通過調節R3和R6的阻值大小改變放大倍數，A/D滿量程輸入為1VRMS，設計最大放大倍數為100倍。經過放大后的信號經過由R7、C7、R8和C8組成濾波網絡去除干擾和噪聲后輸入AIC23B左聲道線路輸入端（主通道），另外一路經過同樣的放大濾波后輸入AIC23B右聲道線路輸入端（參考通道）。

圖3　放大濾波電路

2.2A/D和D/A電路

AIC23是TI公司生產的一種高性能立體聲音頻編解碼芯片，芯片內部集成ADC和DAC轉換模塊，采用先進的多比特sigma-delta過采樣技術［5］。語音信號的頻率范圍一般在300～3 400 Hz，為了滿足奈奎斯特采樣定理設置A/D采樣頻率為8 kHz。A/D采樣數據寬度設置為16位。設計采用LINE IN輸入方式，獨立使用LINE接口的兩個通道，將左右聲道輸入當成兩路單聲道通道，左通道輸入被噪聲干擾的語音信號，右通道輸入噪聲信號。AIC23和DSP有兩個接口，一個是控制口，用于設置AIC23的采樣頻率、數據位寬、工作方式、通道增益等參數。另一個是數據口，用于傳輸AIC23的A/D、D/A數據，可以和DSP外設MCBSP實現無縫連接。

控制接口采用IIC模式，由DSP外設IIC完成設置芯片，所以引腳MODE接地。數據接口采用DSP mode和5502外設MCBSP0連接，設置AIC23B工作在主模式下，MCBSP0的發送時鐘和接收時鐘均由AIC23B提供，輸入輸出幀同步信號LRCIN、LRCOUT分別和MCBSP0幀同步信號FSX0、FSR0相連，數據輸入輸出DIN、DOUT分別和MCBSP0數據接口DX0、DR0相連。傳輸數據時，先傳輸左聲道數據然后緊接著傳輸右聲道數據的順序與DSP進行通信。

2.3DSP存儲空間擴展

5502的程序/數據空間采用統一編址，整個尋址空間為16M字節，其中片內DARAM占64K字節，ROM占32K字節，其余被影射到4個片選子空間CEO-CE3，5502可以通過外部存儲器接口（EMIF）實現和片外存儲器無縫連接。系統擴展FLASH主要用于存儲自適應抵消器的程序，當系統上電時可以通過片內ROM中固化的引導加載程序（Bootloader），將外部程序加載到片內RAM中運行,以提高程序運行速度，實現脫機運行。由于片內ROM的Bootloader程序是以字地址0x200000為首地址開始加載程序，FLASH片選端CE應該與CE1連接。擴展SDRAM主要用于大量語音緩存數據的存儲，映射在DSP的CE2和CE3子空間中。

3　軟件設計

3.1算法原理

自適應抵消器的抵消算法采用LMS算法，LMS是一種易于實現、性能穩健、應用廣泛的算法［6］。LMS算法的步驟可以歸納如下：

圖4　音頻芯片外圍電路

1）確定濾波器長度L、步長u和濾波器系數w（0）,w（0）為開始時刻濾波器的初始化值。

3）計算誤差信號：e（n）=d（n）-y（n）

4）通過LMS算法更新自適應濾波器的權重：

3.2軟件流程

本系統是在代碼集成開發環境CCS中完成抵消代碼的開發和調試，圖5是抵消器的軟件流程圖。

圖5　軟件流程圖

4　實驗驗證

4.1實驗條件

本次試驗的數據分為兩種，一種是模擬產生的數據，s（n）=0.5*sin（2*pi*T*n）的正弦信號，T=f0/Fs,其中f0=100 Hz,Fs= 1 000 Hz,x（n）=3.5*（rand（1,N）-0.5）的白噪聲，白噪聲經過低通濾波后為x1（n）,期望信號為d（n）=s（n）+x1（n）,參考輸入為白噪聲x（n）,主輸入為期望信號d（n）,經過抵消過后的誤差信號e（n）就是接近的正弦信號s（n）。另外一種是真實采集的語音數據，數據采集采用了兩個話筒，話筒2采集噪聲，噪聲是用信號發生器產生1 500 Hz正弦信號經過音響放大后的周期信號，話筒1采集被正弦信號污染的音樂《時間都去哪了》，其中參考輸入為話筒2采集的正弦信號，主輸入為話筒1采集的被噪聲污染的音樂。

4.2實驗結果和分析

圖6的上半部分是被白噪聲干擾的正弦信號，完全看不出正弦形狀，下半部分是抵消過后的結果，收斂后抵消效果非常好，可以看到正弦形狀。經過多次試驗，低信噪比情況下抵消前后的信噪比從-0.66 dB提高到12.26 dB，信噪比增益為12.92 dB。不同信噪比情況下抵消結果如表1所示。

圖6　模擬數據的抵消結果

表1　不同信噪比的抵消結果

圖7　采集數據的抵消結果

圖7的上半部分是被正弦信號嚴重干擾的音樂，音樂信

5　結論

從實驗結果分析，無論是模擬數據還是真實采集數據在經過自適應抵消器處理后都有很好的抵消效果，可以把被噪聲嚴重干擾的有用信號提取出來，大大提高了信噪比。

［1］成利香.基于DSP聲回聲抵消系統的研究［D］.中南大學,2010.

［2］王偉軍，左東廣.一種基于自適應濾波的語音降噪方法研究［J］.現代電子技術,2012（2）:84-86，90.

［3］姜達,屠慶平.自適應噪聲抵消技術的應用研究與仿真［J］.計算機仿真,2007（2）:311-314.

［4］韓剛,孟慶輝.兩種自適應噪聲抵消算法的性能仿真［J］.艦船電子工程,2014（2）:79-81，135.

［5］Texas Instruments.TLV320AIC23B Stereo Audio CODEC,8-to 96-KHz,with integrated headphone amplifier［EB/OL］. （2002）.http://www.ti.com

［6］John G.Proakis.數字信號處理-原理、算法與應用［M］.方艷梅,劉永清等譯.電子工業出版社，2014.

Adaptive canceller design

MA Ling-kun,CHENG Lin-bo
（College of Electrical and Information Engineering，Shanxi University of Science and Technology，Xi'an 710021,China）

The voice is an important way to convey message,but the ubiquity of noise seriously affects the transmission of information,the traditional filtering methods are difficult to separate signal from the complex noise.The design is completed the LMS algorithm on TMS320VC5502 hardware platform,by processing the signal drowned in the noise,effectively eliminates the noise and the SNR gain up to 12.9dB,verify the Canceller has a good effect and application value.

canceller；filter algorithm；DSP；SNR

TN911.7

A

1674－6236（2016）13-0140-03

2015-07-17稿件編號：201507127

馬令坤（1967—），男，陜西咸陽人，博士，副教授。研究方向：自適應信號處理、陣列信號處理。