一種基于DSP的人工耳蝸語音處理器設計
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1 帶自適應噪聲消除技術的CIS算法
1．1 自適應噪聲消除原理
在低信噪比的環境下，耳聾患者的語音識別率大幅下降。基于自適應濾波器的噪聲消除法能有效的增強語音，消除背景噪聲，從而提高患者的語音識別率。本文中語音采集部分利用了兩個麥克風接收語音，經過采樣后作為兩個通道的輸入信號，輸入信號中均包括語音信號成分s和噪聲成分n。假設麥克風1的采樣結果為s1+n1，麥克風2的采樣結果為s2+n2。由于麥克風1和麥克風2分別對同一環境中的聲音進行采樣，s1和s2為相關信號，n1和n2為相關信號。假設麥克風1和麥克風2收到的語音信號一樣，即s1等于s2。通過兩路信號相加得到主通道輸入信號x1=2s1+n1+n2，通過兩路信號相減得到參考通道輸入信號x2=n1-n2。由于主通道語音中的噪聲n1+n2與參考噪聲n1-n2是相關的，參考通道中的自適應濾波器在接收n1-n2以后使輸出在最小均方誤差下最接近主通道噪聲n1+n2。輸出端e得到了消除噪聲后的增強語音信號。本文中自適應濾波器采用了歸一化LMS算法，當信噪比較大時，采用較小的收斂因子，減少穩定失調誤差；當信噪比較小時，采用較大的收斂因子，加快算法的收斂速度。自適應噪聲消除原理如圖1所示。本文引用地址：http://www.j9360.com/article/241710.htm
1．2 帶自適應噪聲消除技術的CIS方案
文中設計的人工耳蝸語音處理器采用CIS方案，即連續間隔采樣方案(Continuous Interleaved Sampling，CIS)。語音信號先經過預加重處理，以補償語音信號中的高頻成分，然后做FFT變換，經n個帶通濾波器后劃分為與刺激電極相對應的通道，對各個通道能量求和并利用對數或指數函數壓縮已提高患者的聽力動態范圍。帶自適應噪聲消除技術的CIS方案如圖2所示。
2 硬件結構與設計
本系統以TMS320VC5509A DSP為核心，TLV320AIC23語音Codec芯片等其他外設為輔助設備。TMS320VC5509A控制系統的外設和處理CIS算法程序，TLV320AIC23對外部聲音進行采樣和A／D轉換。TMS320VC5509A是TI公司推出的一款高性能低功耗的16位定點數字信號處理器，它擁有豐富的片內資源，能方便的控制其他設備，輸出處理結果等。TLV320AIC23具有很低的功耗，在ADC和DAC的噪音可分別達到90 dB和100 dB。此外TLV320AIC23支持MIC和LINE IN兩種輸入方式，內部ADC和DAC轉換模塊均帶有完整的數字濾波器，可以在8 kHz到96 kHz的采樣頻率范圍內傳輸數據寬度為16位，20位，24位，32位的數據。
語音采集芯片TLV320AIC23與主處理芯片TMS320VC5509A的接口電路如圖3所示。
DSP與AIC23的接口有兩個，一個是控制接口采用I＾2C模塊，通過編程完成對AIC23的配置；一個是數據音頻接口，通過MCBSP0傳輸數據。
AIC23的控制接口有SPI／和I＾2C兩種工作方式，由于VC5509A片內外設含有I＾2C模塊．因此使用I＾2C方式控制AIC23更為方便。此時VC5509A作為I＾2C總線的主設備，AIC23作為從設備。在I＾2C總線上AIC23有7位外設地址，9位寄存器的設置值。SCL和SD1分別是AIC23的控制端口和數據輸入端，分別和VC5509的I＾2C模塊端口SCL，SDA相連。TLV3320AIC23的數據音頻接口支持右判，左判，I＾2S和DSP 4種接口模式。本系統采用DSP模式，把AIC23設為主模式，DSP設為從模式，即MCBSP0的移位時鐘和幀同步時鐘全部由AIC23提供。在幀同步脈沖到來時第一個數據字即為左通道數據，右通道數據緊跟著左通道數據。
語音是時變的，非平穩的隨機過程，但由于語音的形成過程與與人類發音系統的生理結構密切相關，通常假設語音信號是短時平穩的，即在10至30 ms的時間段內其頻譜特性和一些物理特征參量可近似的看作是不變的。因此語音信號要進行分幀處理，在采樣率為8 kHz時可將幀長取為N=256較為合適。
3 系統軟件設計
本系統中語音信號由LINE IN輸入，LLINE IN和RLINEIN分別對應自適應噪聲消除原理圖中的麥克風1和麥克風2，語音信號分別經過AIC 23內部的A／D轉換后，通過MCBSP0通道傳送到VC5509A內。VC5509A對這些語音數據進行CIS算法處理，得到各個通道的刺激脈沖。
系統軟件設計分為系統初始化，系統中斷處理程序和CIS算法程序。系統的初始化包括設置時鐘發生器，MCBSP初始化，I＾2C初始化以
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