語音信號識別基于盲源信號分離的實現(xiàn)
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3．2 軟件實現(xiàn)
Matlab仿真成功后，還需要用硬件來實現(xiàn)。這里以選用ADSP_BF533為例進行闡述。其流程圖如圖3所示。在用DSP編程實現(xiàn)時，其常見問題首先是白化處理中要用到特征值分解，采用的方式是進行多次QR分解。本文引用地址：http://www.104case.com/article/156086.htm
為了使人耳可以分辨出不同的聲音，觀測時間應該足夠大，在AD1836采集頻率為48kHz時，采集約為22s的聲音信號，其需要處理的數據長度為48K×22b，約為一百萬個點。在常規(guī)的程序設計中，對此信號的處理就需要定義長度為一百萬的數組，這遠遠的超出了內存容量，故其解決方案是直接訪問(包括讀寫)存儲在SDRAM中的數據，并把原來程序中的數組運算修改為針對每個元素的運算。每個元素均可直接訪問SDR-AM，而不必將保存在SDRAM中的數據通過數組的方式傳遞到內存中。這就相當于用時間換取內存空間。
AD1836采集的數據為24位的二進制有符號整形數據。為了提高精度，減小誤差，應選用32位而不是16位的數據格式進行處理。從24位到32位的轉換可采用的方案如下：
對于負數：
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