2019-11-15 09:33:17
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大家都知道無(wú)線(xiàn)對講機可以分為模擬通信技術(shù)的模擬對講機(也就是常見(jiàn)的傳統對講機)以及采用數字技術(shù)進(jìn)行設計的數字對講機。數字對講機有許多優(yōu)點(diǎn)，首先是可以更好地利用頻譜資源。與蜂窩數字技術(shù)相似，數字對講機可以在一個(gè)頻點(diǎn)上承載更多用戶(hù)，提高頻譜利用率。其次是提高通話(huà)質(zhì)量，數字對講機可以在一個(gè)范圍更廣泛的信號環(huán)境中，實(shí)現更好的語(yǔ)音音頻質(zhì)量?；谶@些特點(diǎn)，使數字對講機成為對講機發(fā)展的必然趨勢。
數字對講機語(yǔ)音編碼算法的關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現問(wèn)題可以分為算法實(shí)現和硬件平臺實(shí)現。算法實(shí)現主要是指將低速率語(yǔ)音編碼算法應用于數字對講機，而硬件平臺實(shí)現主要是指將改進(jìn)后的算法正確有效地在硬件平臺上運行。
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數字對講機SELP語(yǔ)音編碼算法
●算法概述：
SELP算法是建立在傳統的線(xiàn)性預測模型的基礎上，即通過(guò)線(xiàn)性預測分析分離激勵貢獻和聲道貢獻，激勵信號則由清音成分和濁音成分在不同時(shí)間和不同頻率上的混合組成的，混合信號經(jīng)過(guò)一個(gè)慢時(shí)變的幅度調制得到激勵信號，其中清音成分用白噪聲很好的擬合，濁音成分在每個(gè)諧波處用一個(gè)頻率變化的正弦信號合成，整個(gè)激勵的濁音部分由一組不同幅度的正弦波信號疊加而成。
●編碼器原理
SELP聲碼器算法屬于參數聲碼器的范疇，此模型描述了5個(gè)語(yǔ)音參數，分別是：線(xiàn)性預測(Linear Prediction)系數、清濁音參數、激勵能量參數、基音周期參數和余量譜幅度參數，5 個(gè)參數均為每幀提取一次。如下圖所示，是SELP語(yǔ)音編碼器的編碼分析端框圖。
●激勵模型
假設Pn表示濁音成份，Vn表示清音成份， Hn 表示合成濾波器的沖擊響應。則最終的合成語(yǔ)音Xn 可以表示成：
其中 ? 表示卷積運算。
合成濾波器Hn通常采用極點(diǎn)模型來(lái)表示。假設Hn用M階的極點(diǎn)模型來(lái)表示，其相應的Z變換為：
語(yǔ)音信號中的濁音成份Pn具有周期性，可以看成是一系列正弦波經(jīng)過(guò)幅度調制后相互疊加的結果：
●解碼器原理
所有參數都經(jīng)過(guò)量化編碼傳輸到解碼端，解碼端經(jīng)過(guò)反量化后得到5個(gè)參數：線(xiàn)性預測系數、基音周期參數、能量參數、清濁音參數和10維譜幅度參數。采用分析端提取清濁音時(shí)的分帶方式，在各個(gè)子帶內分別合成激勵。每個(gè)子帶中，采用正弦信號合成濁音與白噪聲信號模擬的清音信號疊加，通過(guò)合成濾波器后得到合成語(yǔ)音。解碼器的合成框圖如圖所示:
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數字對講機簡(jiǎn)化SELP語(yǔ)音編碼算法
●低復雜度正弦波模型
SELP 算法里將譜幅度參數固定為10維矢量，采用矢量量化傳輸此參數。為了降低編碼器的復雜度，同時(shí)節省碼本的存儲資源，簡(jiǎn)化后的語(yǔ)音編碼器采用了一種簡(jiǎn)單正弦波幅度模型，避免了參數提取和矢量量化過(guò)程。
●分子幀參數提取
為了保證低復雜度下的語(yǔ)音合成質(zhì)量，采用分子幀的方法提取參數。在每個(gè)子幀內分別提取基音周期、清濁音信息和能量參數。而線(xiàn)性預測參數仍然在160點(diǎn)整幀內提取，階數設定為10階。
采用自相關(guān)方法求取基音周期，每次提取的窗長(cháng)為200個(gè)點(diǎn)，其組成如下圖所示。與整幀基音提取相同，子幀的基音周期也對應于自相關(guān)函數的極大值。預留子幀內5個(gè)極大值點(diǎn)作為備選基音周期，同時(shí)前瞻兩個(gè)子幀，通過(guò)動(dòng)態(tài)規劃方法得到最終的基音周期。然后將窗向右移動(dòng)80個(gè)點(diǎn)繼續提取下一子幀的基音周期。
基音周期窗
子幀能量參數是基于余量信號進(jìn)行提取的。語(yǔ)音信號經(jīng)過(guò)LPC逆濾波器后得到余量信號 r(n) ，將余量信號在時(shí)間上分為前后子幀，分別計算其能量參數的。
●參數插值
編碼器參數中的線(xiàn)性預測系數、清濁音信息和譜幅度參數，在幀間采用線(xiàn)性插值得到。設過(guò)去幀參數記為 par/old ，當前幀參數記為 par/new，則在合成第 k 點(diǎn)語(yǔ)音信號的參數值計算公式如式⑥所示。
對于對數域能量參數，首先將其轉換到線(xiàn)性域按照式⑥進(jìn)行插值，然后進(jìn)行激勵的合成。對于基音周期，則按(式⑦)進(jìn)行插值。
通過(guò)幀間插值，保證了幀間語(yǔ)音參數的平穩過(guò)度，從而保證了語(yǔ)音的合成質(zhì)量。
●基于分子幀方法的激勵信號合成
激勵由清濁音信號疊加而成，SELP 算法采用子帶清濁音度對清濁音信號進(jìn)行調制。清音信號由白噪聲發(fā)生器產(chǎn)生，濁音信號由一組正弦諧波信號疊加生成，如式⑧所示。
得到清濁音兩種激勵信號后，分別通過(guò)由清濁度信息調制的5個(gè)帶通濾波器，相加得到合成激勵信號:
其中 ? 表示卷積運算，hi(n) 表示5個(gè)子帶帶通濾波器的沖激響應e/p(n)和e/n(n)分別表示濁音激勵和清音激勵。
將兩種經(jīng)過(guò)增益調制后的信號分別通過(guò)由清濁度信息調制的帶通濾波器相加，即得到合成激勵信號。合成激勵信號激勵合成濾波器即得到合成語(yǔ)音。
數字對講機語(yǔ)音編碼算法的硬件平臺實(shí)現
●對代碼進(jìn)行優(yōu)化的必要性
程序中運算量最大的部分往往是循環(huán)，因此對循環(huán)的優(yōu)化效果直接決定整個(gè)程序的運算量。如果一條指令需要前一條指令的執行結果，而這時(shí)前一條指令的結果還未達到有效狀態(tài)，那么處理器就會(huì )等待?？梢酝ㄟ^(guò)調整指令順序的方法來(lái)避免流水線(xiàn)等待。另一方面，在函數調用時(shí)以及循環(huán)體內部這兩個(gè)最耗費流水線(xiàn)資源的地方存在大量跳轉語(yǔ)句，而跳轉時(shí)會(huì )清空處理器的水線(xiàn)，所以在一個(gè)循環(huán)體內部，應盡可能少出現或者不出現跳轉指令。
●對代碼進(jìn)行優(yōu)化的方法
首先是 C 語(yǔ)言級別上的優(yōu)化，主要的優(yōu)化方法有：
1、循環(huán)的調整。對循環(huán)的調整主要是進(jìn)行循環(huán)的展開(kāi)。由于采用循環(huán)則意味著(zhù)判斷和跳轉，從而耗費大量指令周期，直接采用順序結構雖然使代碼量有所增加，但指令周期數明顯減少。
2、一些函數接口的調整。為了節省寄存器資源，而需要減少傳遞的參數個(gè)數?？梢灾苯影岩恍┏Ｓ玫膮倒潭ㄔ诒徽{函數中，既節省運算量又節省了寄存器。對匯編代碼的優(yōu)化則牽涉到 ARM 匯編本身的細節：
?、倨谥噶?，雖然指令數增加了，但總的機器周期數可以減少。
?、诶弥噶铐樞虻恼{整來(lái)解決流水線(xiàn)互鎖的問(wèn)題。這種方法在循環(huán)的優(yōu)化中大量應用。
?、鄢浞掷猛ㄓ眉拇嫫?，盡量避免內存讀寫(xiě)，從而能夠提高程序的運行速度。
?、芾?ARM 提供的條件執行機制消除部分條件跳轉指令。
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數字對講機碼率控制算法
圖 1、2、3 分別是“foreman”，“mobile”，“news”各序列使用本文算法和JVT-G012所產(chǎn)生的比特率的比較圖，從各圖中可以看出本文算法在碼流輸出算法更加的平穩。
針對數字對講機的應用環(huán)境，改進(jìn)的低復雜度的 2.4 k 低速率語(yǔ)音編碼算法，對算法進(jìn)行了簡(jiǎn)化，并在 ARM 嵌入式平臺上對目標代碼的實(shí)現進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)采用低復雜度的正弦波模型以及幀間內插等方法降低了算法復雜度，又通過(guò)分子幀的參數提取方式以及分子幀的激勵信號合成保證了語(yǔ)音質(zhì)量;另一方面通過(guò)對程序代碼的優(yōu)化，使得算法能夠在 ARM 嵌入式平臺上達到實(shí)用化。通過(guò)試驗證明，經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的客觀(guān)語(yǔ)音測試結果略微有變化，而主觀(guān)聽(tīng)音效果幾乎未發(fā)生改變，但算法的復雜度得到了極大的下降。