วิธีการใช้อัลกอริทึมการยกเลิกเสียงสะท้อนเสียงโดยใช้ DSP

ยอ ในฐานะซัพพลายเออร์ DSP ฉันได้พูดคุยเกี่ยวกับวิธีการใช้อัลกอริทึมการยกเลิกเสียงก้องอะคูสติก (AEC) โดยใช้ DSP AEC มีความสำคัญอย่างยิ่งในระบบเสียงมากมายเช่นโทรศัพท์แบบแฮนด์ฟรีการตั้งค่าการประชุมทางโทรศัพท์และผู้ช่วยเสียง มันช่วยกำจัดเสียงสะท้อนที่น่ารำคาญที่สามารถทำให้ประสบการณ์ด้านเสียงของคุณยุ่งเหยิง

ก่อนอื่นเรามาพูดถึงสิ่งที่ AEC ทำจริง เสียงสะท้อนเกิดขึ้นเมื่อเสียงจากลำโพงตีกลับผนังเพดานและพื้นผิวอื่น ๆ จากนั้นก็ถูกไมโครโฟนหยิบขึ้นมา สิ่งนี้สามารถสร้างลูปข้อเสนอแนะที่ทำให้เสียงเข้าใจยาก อัลกอริทึม AEC ทำงานเพื่อประเมินเส้นทาง Echo แล้วลบเสียงสะท้อนโดยประมาณจากสัญญาณไมโครโฟน

ตอนนี้เมื่อพูดถึงการใช้อัลกอริทึม AEC โดยใช้ DSP มีขั้นตอนสำคัญสองสามขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 1: ทำความเข้าใจพื้นฐานของ DSP

DSP หรือการประมวลผลสัญญาณดิจิตอลล้วนเกี่ยวกับการจัดการสัญญาณดิจิตอลเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเฉพาะ ในกรณีของ AEC เราใช้ DSP เพื่อประมวลผลสัญญาณเสียงแบบเรียลไทม์ ชิป DSP ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ พวกเขาสามารถทำงานได้เช่นการกรองการขยายและการวิเคราะห์สัญญาณเร็วกว่าคอมพิวเตอร์อเนกประสงค์ทั่วไปมาก

หากคุณกำลังมองหาผลิตภัณฑ์ DSP คุณภาพสูงลองดูขายดีที่สุด Disodium Phosphate (DSP) เกรดอาหาร NA2HPO4 DSP- ผลิตภัณฑ์เหล่านี้เป็นที่รู้จักกันดีในเรื่องความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพซึ่งมีความสำคัญเมื่อใช้อัลกอริทึม AEC

ขั้นตอนที่ 2: การเลือกอัลกอริทึม AEC ที่ถูกต้อง

มีอัลกอริทึม AEC หลายอย่างที่นั่นแต่ละอันมีข้อดีและข้อเสียของตัวเอง บางส่วนที่พบบ่อยที่สุดรวมถึงอัลกอริทึมกำลังสองน้อยที่สุด (LMS) อัลกอริทึมกำลังสองค่าเฉลี่ยน้อยที่สุด (NLMS) และอัลกอริทึมกำลังสองน้อยที่สุด (RLS)

• อัลกอริทึม LMS: นี่เป็นหนึ่งในอัลกอริทึม AEC ที่ง่ายที่สุด เป็นเรื่องง่ายที่จะนำไปใช้และต้องการพลังการคำนวณที่ค่อนข้างน้อย อย่างไรก็ตามมันสามารถมาบรรจบกันได้ช้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงรบกวนระดับสูง
• อัลกอริทึม NLMS: อัลกอริทึม NLMS เป็นการปรับปรุงอัลกอริทึม LMS มันปรับขนาดขั้นตอนตามสัญญาณอินพุตซึ่งจะช่วยให้เข้ากันได้เร็วขึ้น เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับแอปพลิเคชัน AEC จำนวนมาก
• อัลกอริทึม RLS: อัลกอริทึม RLS นั้นซับซ้อนที่สุดในสาม มันมาบรรจบกันอย่างรวดเร็วและสามารถจัดการเส้นทางเสียงสะท้อนที่เปลี่ยนแปลงเวลาได้ดี อย่างไรก็ตามมันต้องใช้พลังงานและหน่วยความจำในการคำนวณจำนวนมาก

เมื่อเลือกอัลกอริทึม AEC คุณต้องพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เช่นความซับซ้อนของเส้นทาง Echo ระดับเสียงรบกวนในสภาพแวดล้อมและทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่

ขั้นตอนที่ 3: การใช้อัลกอริทึม AEC บน DSP

เมื่อคุณเลือกอัลกอริทึม AEC ที่ถูกต้องแล้วก็ถึงเวลาที่จะนำไปใช้กับ DSP สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเขียนโค้ดในภาษาการเขียนโปรแกรมเช่น C หรือภาษาแอสเซมบลี คุณจะต้องใช้ฟังก์ชั่นและไลบรารีในตัวของ DSP เพื่อทำงานเช่นการกรองการคูณและการเพิ่มเติม

นี่คือตัวอย่างง่ายๆของวิธีที่คุณจะใช้อัลกอริทึม LMS ใน C:

#include <stdio.h> #define n 100 // ความยาวตัวกรอง #define mu 0.01 // ขนาดขั้นตอนลอย w [n]; // ค่าสัมประสิทธิ์ตัวกรองลอย x [n]; // อินพุตสัญญาณบัฟเฟอร์เป็นโมฆะ LMS (ลอย D, ลอย U) {float y = 0; int i; // เลื่อนบัฟเฟอร์สัญญาณอินพุตสำหรับ (i = n - 1; i> 0; i--) {x [i] = x [i - 1]; } x [0] = u; // คำนวณเอาต์พุตของตัวกรองสำหรับ (i = 0; i <n; i ++) {y+= w [i] * x [i]; } // คำนวณข้อผิดพลาด float e = d - y; // อัปเดตค่าสัมประสิทธิ์ตัวกรองสำหรับ (i = 0; i <n; i ++) {w [i]+= mu * e * x [i]; }} int main () {// เริ่มต้นค่าสัมประสิทธิ์ตัวกรองสำหรับ (int i = 0; i <n; i ++) {w [i] = 0; } // ตัวอย่างอินพุตและสัญญาณที่ต้องการลอย d = 1.0; ลอย u = 0.5; // เรียกใช้อัลกอริทึม LMS LMS (D, U); กลับ 0; -

รหัสนี้แสดงการใช้งานพื้นฐานของอัลกอริทึม LMS ในสถานการณ์จริงคุณจะต้องปรับให้เข้ากับสัญญาณเสียงจริงและข้อกำหนดเฉพาะของระบบ AEC ของคุณ

ขั้นตอนที่ 4: การทดสอบและการเพิ่มประสิทธิภาพ

หลังจากใช้อัลกอริทึม AEC บน DSP สิ่งสำคัญคือต้องทดสอบอย่างละเอียด คุณสามารถใช้สัญญาณทดสอบและการบันทึกเสียงในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบ AEC มองหาสิ่งต่าง ๆ เช่นอัลกอริทึมที่จะยกเลิกเสียงก้องได้ดีเพียงใดวิธีการทำงานในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันและส่งผลกระทบต่อคุณภาพเสียงโดยรวมอย่างไร

หากคุณพบว่าการแสดงไม่ถึงเท่ากันคุณอาจต้องเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึม สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการปรับความยาวตัวกรองขนาดขั้นตอนหรือพารามิเตอร์อื่น ๆ คุณอาจต้องพิจารณาใช้อัลกอริทึมหรือเทคนิคขั้นสูงเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

ขั้นตอนที่ 5: การรวมเข้ากับระบบเสียง

เมื่อคุณพอใจกับประสิทธิภาพของระบบ AEC ก็ถึงเวลาที่จะรวมเข้ากับระบบเสียงขนาดใหญ่ สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อ DSP กับอุปกรณ์อินพุตเสียงและเอาต์พุตเช่นไมโครโฟนและลำโพง คุณจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบ AEC ทำงานได้ดีกับส่วนประกอบอื่น ๆ ของระบบเสียงเช่นแอมพลิฟายเออร์และตัวแปลงสัญญาณเสียง

ข้อพิจารณาอื่น ๆ

• การใช้พลังงาน: ชิป DSP สามารถใช้พลังงานจำนวนมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อน หากการใช้พลังงานเป็นข้อกังวลคุณอาจต้องเลือกชิป DSP ที่ออกแบบมาสำหรับการทำงานที่มีกำลังต่ำหรือเพิ่มประสิทธิภาพรหัสของคุณเพื่อลดการใช้พลังงาน
• ข้อกำหนดของหน่วยความจำ: อัลกอริทึม AEC มักจะต้องใช้หน่วยความจำจำนวนมากในการจัดเก็บค่าสัมประสิทธิ์ตัวกรองสัญญาณอินพุตและข้อมูลอื่น ๆ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าชิป DSP ที่คุณเลือกมีหน่วยความจำเพียงพอที่จะรองรับการใช้งาน AEC ของคุณ

โดยสรุปการใช้อัลกอริทึมการยกเลิกเสียงสะท้อนเสียงโดยใช้ DSP เป็นกระบวนการที่ซับซ้อน แต่คุ้มค่า โดยทำตามขั้นตอนเหล่านี้และเลือกส่วนประกอบที่เหมาะสมคุณสามารถสร้างระบบ AEC ที่ให้เสียงคุณภาพสูงพร้อมเสียงสะท้อนน้อยที่สุด

หากคุณสนใจที่จะซื้อผลิตภัณฑ์ DSP สำหรับการใช้งาน AEC ของคุณหรือหากคุณมีคำถามใด ๆ เกี่ยวกับกระบวนการอย่าลังเลที่จะติดต่อ เราอยู่ที่นี่เพื่อช่วยให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับระบบเสียงของคุณ ไม่ว่าคุณจะทำงานในโครงการขนาดเล็กหรือแอปพลิเคชั่นเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่เรามีความเชี่ยวชาญและผลิตภัณฑ์เพื่อตอบสนองความต้องการของคุณ

การอ้างอิง

• Proakis, John G. และ Dimitris G. Manolakis การประมวลผลสัญญาณดิจิตอล: หลักการอัลกอริทึมและแอปพลิเคชัน เพียร์สัน, 2018
• Benesty, Jacob, Jingdong Chen และ Yiteng Huang คู่มือ Springer ของการประมวลผลคำพูด Springer, 2008