毕业论文基于DSP音视频矩阵控制的研究与实现.doc
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1、不要删除行尾的分节符,此行不会被打印- I -摘要IAbstractII第1章 绪论11.1 课题研究的目的和意义11.1.1 音视频矩阵概述11.1.2 语音端点检测检测的作用11.2 国内外研究现状31.2.1 端点检测算法的国内外研究现状31.2.2 数字信号处理器(DSP)的发展状况41.3 本论文主要工作内容和任务5第2章 语音端点检测算法的分析及其优化72.1 语音分析的一般方法72.1.1 时域分析法72.1.2 频域分析方法82.1.3 语谱分析法92.1.4 语音端点检测算法的分析92.2 小波分析的基本理论112.2.1 连续小波变换122.2.2 离散小波变换132.2.
2、3 多分辨率分析142.3 子带平均能量方差162.3.1 噪声与语音的频域差异162.3.2 利用小波分析进行端点检测192.3.3 实验结果比较232.4 小波系数方差242.4.1 语音的1/f小波模型242.4.2 小波系数方差算法实现272.5 算法优化及验证282.5.1 MATLAB仿真282.5.2 仿真结果302.6 本章小结32第3章 音视频矩阵控制系统的硬件设计333.1 系统整体设计333.2 TMS320C5402简介333.3 最小系统模块硬件设计343.3.1 电源电路353.3.2 时钟电路363.4 McBSP模块硬件设计363.4.1 多通道缓冲串行口373
3、.4.2 语音接口芯片TLC320AD50C393.5 音视频矩阵控制模块403.6 本章小结41第4章 系统软件实现424.1 软件开发工具介绍424.1.1 CCS的组成424.1.2 CCS的主要功能424.2 系统自举加载器的设计434.2.1 选择自举方式444.2.2 Flash的数据组织454.3 McBSP模块软件设计464.3.1 McBSP控制寄存器464.3.2 TLC320AD50C的控制寄存器484.3.3 McBSP模块驱动程序484.4 端点检测的实现504.5 本章小结50结论51参考文献52攻读硕士学位期间发表的学术论文55致谢56毕业设计(论文)原创性声明和
4、使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名: 日 期: 指导教师签名: 日期: 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务
5、;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名: 日 期: 学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名: 日期: 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论
6、文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名:日期: 年 月 日导师签名: 日期: 年 月 日指导教师评阅书指导教师评价:一、撰写(设计)过程1、学生在论文(设计)过程中的治学态度、工作精神 优 良 中 及格 不及格2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度 优 良 中 及格 不及格3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力 优 良 中 及格 不及格4、研究方法的科学性;技术线路的可行性;设计方案的合理性 优 良 中 及格 不及格5、完成毕业论文(设计)期间的
7、出勤情况 优 良 中 及格 不及格二、论文(设计)质量1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范? 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)? 优 良 中 及格 不及格三、论文(设计)水平1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有新意?设计是否有创意? 优 良 中 及格 不及格3、论文(设计说明书)所体现的整体水平 优 良 中 及格 不及格建议成绩: 优 良 中 及格 不及格(在所选等级前的内画“”)指导教师: (签名) 单位: (盖章)年 月 日评阅教师评阅书评阅教师评价:一、论文(设计)质量1、论文
8、(设计)的整体结构是否符合撰写规范? 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)? 优 良 中 及格 不及格二、论文(设计)水平1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有新意?设计是否有创意? 优 良 中 及格 不及格3、论文(设计说明书)所体现的整体水平 优 良 中 及格 不及格建议成绩: 优 良 中 及格 不及格(在所选等级前的内画“”)评阅教师: (签名) 单位: (盖章)年 月 日教研室(或答辩小组)及教学系意见教研室(或答辩小组)评价:一、答辩过程1、毕业论文(设计)的基本要点和见解的叙述情况
9、优 良 中 及格 不及格2、对答辩问题的反应、理解、表达情况 优 良 中 及格 不及格3、学生答辩过程中的精神状态 优 良 中 及格 不及格二、论文(设计)质量1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范? 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)? 优 良 中 及格 不及格三、论文(设计)水平1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有新意?设计是否有创意? 优 良 中 及格 不及格3、论文(设计说明书)所体现的整体水平 优 良 中 及格 不及格评定成绩: 优 良 中 及格 不及格(在所选等级前的内画“”
10、)教研室主任(或答辩小组组长): (签名)年 月 日教学系意见:系主任: (签名)年 月 日千万不要删除行尾的分节符,此行不会被打印。在目录上点右键“更新域”,然后“更新整个目录”。打印前,不要忘记把上面“Abstract”这一行后加一空行第1章 绪论1.1 课题研究的目的和意义1.1.1 音视频矩阵概述音视频矩阵在系统中介于音视频源与显示或复用终端之间,负责将不同的音视频信号按用户的选择进行集中调控。最简单的模拟音频矩阵系统是利用电子开关,来实现输入与输出的连接。在现代多媒体会议室,为了满足不同演示场合的需求,通常会具备多种不同的音视频信号源和显示终端,矩阵就可以把提供信号源的设备的任意一路
11、的信号送到任意一路的显示终端上。根据使用的需要,也可以在不同的显示终端上同时显示相同或不同的视频源内容可以做到音频和视频同步或者不同步。这样,既方便控制,又节约成本。但是传统音视频矩阵的功能单一,也不具备扩展功能。随着计算机多媒体技术和数字通讯技术的飞速发展,社会已进入了数字化时代。语音技术和数字信号处理技术的不断发展使矩阵控制从模拟技术向数字技术发展,数字化网络化成为信号处理的必然趋势。本文采用了语音端点检测的算法来实现音视频矩阵的智能语音控制1。1.1.2 语音端点检测检测的作用语音端点检测(Endpoint Detection),也被称为语音活跃检测(Voice Activity Det
12、ection,简称VAD),主要应用在语音处理中的语音编解码,语音识别、语音增强及语音监控等领域2。计算机语音识别过程与人对语音识别处理过程基本上是一致的。一个完整的语音识别系统可大致分为四部分:语音信号预处理,语音特征提取,声学模型与模式匹配,语言模型与语言处理。语音识别的对象是语音信号,端点检测的目的就是在复杂的应用环境下的信号流中分辨出语音信号和非语音信号,并确定语音信号的开始及结束。一般的信号流都存在一定的背景声,而语音识别的模型都是基于语音信号训练的,语音信号和语音模型进行模式匹配才有意义。因此从信号流中检测出语音信号是语音识别的必要的预处理过程。如图1-1所示3。图1-1 语音识别
13、系统流程图Fig.1-1 Speech recognition system diagram端点检测有两个过程:1基于语音信号的特征,用能量、过零率、熵(entropy)、音高(pitch)等参数以及它们的衍生参数,来判断信号流中的语音/非语音信号。2在信号流中检测到语音信号后,判断此处是否是语句的开始或结束点。在商用语音系统中,由于信号多变的背景和自然对话模式而更容易使句中有停顿(非语音),特别是在爆发声母前总会有无声间隙。因此,这种开始/结束的判定尤为重要。此外端点检测的目的还在于:1减少识别器的数据处理量。可以大量减少信号传输量及识别器的运算负载,对于语音对话的实时识别有重要作用。2拒绝
14、非语音的信号。对非语音信号的识别不仅是一种资源浪费,而且有可能改变对话的状态,造成对用户的困扰。3在需要打断功能的系统中,语音的起始点是必须的。在端点检测找到语音的起始点时,系统将停止提示音的播放,完成打断功能。在现代通信技术中,凡是涉及到语音通信的,都需要应用到语音端点检测这一技术,并且这一技术的重要性不仅体现在日常语音通信中,更体现在科研和国防建设上。在科研领域,如3G手机等通讯产品的研发上,这一技术是不容回避的问题,要求在不影响接收语音信号质量的前提下,尽可能地降低静音段的数据传输率,此时精确的端点检测就非常必要。另外,有关国家安全保密工作,常需对某些通信线路进行监控,在对众多的线路进行
15、监控时,为了节约人力物力并且不遗漏可疑信息,语音端点检测起到了至关重要的作用。由此可见,语音端点检测技术己经成为语音信号处理领域的重要课题之一,具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景。1.2 国内外研究现状1.2.1 端点检测算法的国内外研究现状语音端点检测算法经过几十年的发展,产生了很多方法,而且随着语音技术在现代科学中的重要性不断增大,也不断的有新方法被提出来满足需要。下面是语音端点检测近几年研究的发展介绍。1994年Erdal提出一种基于语音参数的分段方法。对于每个语音帧,计算其较为重要的8个参数:归一化的短时低通能量、归一化的短时高通能量、过零率、低频带的一阶、二阶反射系数、前向后向匹
16、配相关系数及它们的乘积。这些参数描述了此语音信号的重要的信息,继而用一定的算法进行推理,从而可以判定此信号是语音段还是非语音段。1998年Hongtao Hu应用小波变换的技术进行语音端点检测,在降低计算量的同时提高了算法的性能。1999年Sohn等人提出了基于统计模型似然比的端点检测算法。他们采用在离散傅立叶变换(DFT)系数域的统计模型,噪声环境下的语音和噪声谱分布均假设为联合高斯分布。2003年Gazor提出了利用拉普拉斯概率密度函数(PDF)为带噪语音和噪声谱建模,它被证明是一个更好的纯净语音分布的模型。2005年Shin等人提出的广义伽玛分布提供了一个比高斯、拉普拉斯和伽玛分布更好的
17、纯净语音谱的模型。2006年D.Ying等学者提出基于噪声特征空间投影的鲁棒性端点检测算法4。语音与噪音在能量域通常有不同的分布,如果我们能分清含有低功率噪音和高功率语音的成分,即使带噪语音的平均信噪比很低,我们也有可能提取更多可靠的语音信息。由此,首先,用主元分析(PCA)分析噪声观察值的估计协方差矩阵构造噪声特征空间。将带噪语音映射到噪声特征空间。在具有较小特征值得子特征空间中可以找到可靠的信息。与规模较小的特征值。因此,基于可靠信息就可以实现鲁棒性VAD。除了上述几种方法外,近些年来,还有短时分形维数的带噪声语音信号端点检测方法;应用倒谱系数作为判决特征的带噪语音端点检测方法,它包括应用
18、倒谱距离测量轨迹和应用循环神经网络的方法。经过研究发现,倒谱特征参数的语音信号端点检测方法5在噪声环境下具有传统的能量方法无法比拟的优越性。基于HMM模型的检测方法也是语音信号端点检测中的重要方法,用viterbi解码算法对待测信号进行分解,求出语音的哪些语音帧与模型相匹配,从而得出端点所在处。随着小波分析在信号处理领域的广泛应用,也有不少基于小波分析语音端点检测算法被提出,如:选择小波部分子带跟踪信号的能量变化以实现端点检测,将小波变换模极大值应用于信号突变点的检测等6。1.2.2 数字信号处理器(DSP)的发展状况DSP(Digital Signal Processing)是一种具有特殊结
19、构的微处理器,是建立在数字信号处理的各种理论和算法基础上,专门完成各种实时数字信息处理的芯片。与单片机相比,DSP有着更适合数字信号处理的优点。芯片内部采用程序和数据分开的哈佛结构,具有专门的硬件乘法器,广泛采用流水线操作,具有良好的并行特性,提供特殊的DSP指令,可以快速地实现各种数字信号处理算法。DSP发展历程大致分为三个阶段:70年代理论先行,80年代产品普及,90年代突飞猛进。在DSP出现之前数字信号处理主要依靠MPU(微处理器)来完成。但MPU较低的处理速度无法满足高速实时的要求。因此,直到70年代,有人才提出了DSP的理论和算法基础。随着大规模集成电路技术的发展,1982年世界上诞
20、生了首枚通用可编程DSP芯片TI公司的TMS32010。DSP芯片的问世是个里程碑,它标志着DSP应用系统由大型系统向小型化迈进了一大步。当时的DSP技术在医疗电子、生物电子、应用地球物理等领域获得应用。进入80年代后期,随着数字信号处理技术应用范围的扩大,要求提高处理速度,到1988年出现了浮点DSP,同时提供了高级语言的编译器,使运算速度进一步提高,其应用范围逐步扩大到通信、计算机领域。90年代DSP发展十分惊人,相继出现了第四代和第五代DSP器件。以DSP作为主要元件,再加上外围设备和特定功能单元综合成的单一芯片,加速了DSP解决方案(DSP Solution)的发展,同时产品价格降低,
21、运算速度和集成度大幅提高7。进入21世纪,DSP正向着高速,高系统集成,高性能方向发展。当前的DSP多数基于RISC(精简指令集计算机)结构,且进入了VLSI(超大规模集成电路)阶段。如TI公司的TMS320C80代表了新一代芯片集成技术,它将4个32位的DSP,1个32位RISC主处理器,1个传输控制器,2个视频控制器和50Kb SRAM集成在一个芯片上。这样的芯片通常称之为MVP(多媒体视频处理器)。它可支持各种图像规格和各种算法,功能相当强。而第六代TMSC6000系列则是目前速度最快,性能最高的DSP芯片,该系列芯片的发展中有高至5000MIPS,3G FLOPS的处理性能。按照CMO
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