基于Clarity CVC-HFK免提開發平臺的車載信號處理與
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它支持自適應噪聲消除功能，可降低麥克風(傳入)信號中的環境噪聲，并提取所需的語音，還可向遠端用戶傳輸清晰的話音(傳出)。
兩個因素決定了使用免提蜂窩電話系統的必要性，首先是由于目前的蜂窩電話系統的終端多為手持的，這就給司機造成了不便。司機常常要放下手機兩只手駕駛，如轉彎等，然后在轉回談話。電話交談的中斷很不方便，甚至還會造成經濟成本損失，因為移動電信收費相當高。再一個重要因素就是安全性。不妨設想一下只用一只手操縱方向盤、打著手機的司機。既然司機不能雙手操縱方向盤，那么再要什么防抱死系統和氣囊就顯得毫無意義了。因此，免提蜂窩電話系統正成為使用移動電話的司機的必備品。
圖1：免提套件開發平臺結構HFK開發平臺
HFK開發平臺是一套包含DSP在內的解決方案，提供了軟硬件設計，可實現最終產品的快速開發，并使其獨樹一幟。HFK開發平臺可通過 JTAG實現與 TI軟件開發環境Code Composer StudioTM(CCStudio)開發工具相連接。該開發環境與文檔相結合可實現TI DSP第三方軟件的快速集成，并能加速產品的上市進程。 HFK開發平臺適用于對成本及性能都要求很高的高質量汽車后市場免提套件，也適用于具備藍牙功能的 HFK。 用于免系統的回聲消除軟件
就車載免提廣播/電話系統而言，一個缺點就是會感到遠端揚聲器有回聲。要在車內營造一個舒適的全雙工免提通話環境，最重要的軟件環節就是回聲消除器(AEC)。歐洲電信標準學院(ETSI)目前正在制定有關AEC系統的標準。
回聲現象是由揚聲器與麥克風之間耦合造成的。在全雙工通信中，遠端揚聲器聽到自己的聲音會有延遲，延遲的長短取決于汽車內部與全球移動通信系統(GSM)的延遲。回聲路徑長度是AEC的關鍵參數。
圖2：CVC-HFK應用圖示
自適應濾波(更準確的說法是NLMS算法)是針對AEC最常見的解決方案之一。NLMS算法在計算量與性能之間實現了較好的折中。
和AEC有關的其他問題是兩人同時講話的模糊音(DT)情況。如果沒有檢測到的話，DT會造成自適應算法的發散。
AEC軟件利用NLMS算法來消除回聲，是通過C54x DSP匯編程序來執行的。
1. NLMS算法
NLMS算法可更新自適應有限脈沖響應(FIR)濾波器的系數，該濾波器用于預測回聲，隨后我們從實際回聲中減去預測值，就可給出殘留回聲。
2. 活動通道檢測
AEC算法的一個關鍵特性就是活動通道檢測。在遠端操作者靜默而近端操作者講話時，由于近端操作者不再是回聲，所以濾波器不用進行適配，通過計算信號能量，并將該能量與自適應閾值進行比較，可實現活動通道的檢測。
3. 模糊音(DT)檢測
在DT情況下，擴音器上的近端信號包括回聲與近端話音(即模糊音)。用于更新濾波器系數的殘留誤差包括近端講話，而如果算法仍在進行自適應，則算法可能開始發散，必須避免這種情況。DT檢測使用基于能量的算法，并配合一個變量閾值來解決此問題。
4. 基準
AEC軟件的基準(以16 位字表示)為：
代碼大小：154 字；
靜態RAM：527 字；
擦寫RAM：2 字；
最大計算時成本為4.7MIPS。計算消耗在ST時期最大，在DT時期降至2.4MIPS。ST時期占通話的主要部分，而DT時期則僅在較短的個別情況下出現。
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