采用MEMS麥克風實現復雜環境下對特定語音的提取與放大

4.1. 硬件設計

本系統使用組合麥克風得到語音信號^[9]。系統將使用6個背靠背的ADMP421并使用隔音效果比較好的墊片將它們隔離，這樣就可以構成簡單的差動結構，差動輸出的信號就可以簡單的消除來自不同方向的噪聲干擾。

4.2. 相位調制

由于聲音信號是有一個比較寬的頻率范圍，大致在300Hz-3400Hz^[10]，雖然ADMP421體積較小，但是它們收到的聲音信號相互之間還是存在著相位差的。例如，兩個麥克風之間相距0.5cm，由于聲音的傳播速度是340m/s（室溫下），那么其傳播時間相差即為14.7微秒，其相對應的頻率即為68K Hz。那么頻率為17K Hz的信號就會因為相差90°的相位，而不能由差分的信號消除。而在別的頻率的信號也會由于相位差的原因而出現不同的相減差別。在相位接近180°的情況下，甚至會出現噪聲增強的現象。

所以，在本系統中，首先要進行距離匹配，使各路信號基本實現相位之間的匹配。下面給出兩個具體的方案：①采用頻域的分析方法，將語音信號解析，然后根據麥克風之間的距離計算相位差，之后補償。②在數據流中加入數字濾波器，使濾波器的相頻相應恰恰可以補償相位差。前者較為精細，處理效果好，但是要耗費大量的系統資源；后者是較為通用的方案，雖然不能實現完全的匹配，但是效果還是可以接受的。

4.3用戶特色語音設定

由用戶預先在較為安靜的環境中進行麥克風測試。用戶對著主麥克風說話，然后由內部的匹配算法，將各個方向的麥克風的信號收集然后根據用戶的語音信息進行合理的配置，盡量增大各個麥克風的該用戶的語音特征音量輸出。

之后，在噪聲環境中，用戶可以選擇相應的配置，增大用戶的特征音量，減小環境噪聲。如果噪聲的頻率特性較用戶語音的差別較大，這種方法就比較有效。

4.4其他語音濾波算法的應用

隨著DSP(數字信號處理)技術的發展和在各種應用中的深入，數字信號處理算法的研究是當前的一個熱點。其中自適應濾波算法以其卓越的自學習和自跟蹤性能在以上的產品中得到廣泛的應用，也是本文要研究的方向。自適應濾波的基本理論通過幾十年的發展己日趨成熟，近十幾年來自適應濾波器的研究主要針對算法與硬件實現。算法研究主要是對算法速度和精度的改進，其方法大都采用軟件C、MATLAB等仿真軟件對算法的建模和修正^[11]。

自適應濾波算法有以下幾種常見的實現方式：RLS算法，SIGN一ERROE一LMS算法，LMS算法，NLMS算法。而本系統可以根據不同的噪聲背景選擇，不同的消噪模式。

5.設計流程

SOC設計一般采用經典的自頂向下的設計流程。它開始于規范制定、功能劃分，結束于系統集成和驗證。主要包括以下步驟：① 為系統和子系統制定全面的設計規范。② 精簡設計中的結構和算法。如果必要的話，包括軟件設計和軟硬件協同仿真。③ 把芯片功能劃分為定義好了的核。④ 設計或者選擇合適的核。⑤ 把核進行集成，進行功能驗證和時序驗證。⑥ 把子系統或系統提交給下一級更高層次的集成，如果是最頂層，則可以Tapeout（投片）⑦ 驗證設計的所有方面（功能、時序等等）。

圖 4 SOC設計流程

本系統做為SOPC設計方法的獨特之處在于：1.高級算法建模，可以利用matlab仿真之后，使用DSPbuilder將算法生成為VHDL的硬件描述語言代碼，直接在FPGA中生成電路，驗證算法。相對于仿真模擬，可靠性進一步增加。2.由于采用SOPC的設計方案，在整個系統設計完成后，可以利用FPGA直接做成板級產品，投入市場。現在的低端FPGA的成本已經下降很多，對于本應用的規模電路設計，其完全可以滿足需求。待市場明細后，可快速生成SOC方案，進一步降低成本，降低投資風險。