（信号与信息处理专业论文）语声混合算法及其基于eda技术的实现.pdf

摘要 7 即将来临的二十一世纪，是一个信息的社会。无所不在的信 息网络为人们沟通信息和获取知识提供了无穷的可能性。基于各 种传输网络的多媒体通信系统，综合了声音、图象和数据等多种 传输媒体，充分利用人的各种感官，实现最生动、最直接、最有 效的信息交流，必将会受到广泛的重视。得到空前的发展。夕 作为国家计委“九五”科技攻关项目“可视化通信平台的研 制与实施”的一个重要组成部分。本文工作主要集中于多媒体通l 卢系统中通夏追垒算法的研究及其基于星旦垫查的实现。 7 厂_ ：孑现有的基于标准速率( 指符合g 7 11 标准的6 4 k b s p c m 格式 的) 语声信号的混合技术，主要有“选大”算法和线性叠加算法 两种。“选大”算法结构简单，但效果较差，容易出现“卡音” 现象。线性叠加算法音质好，但复杂度高，且容易因为溢出，造 成声音失真。在本文的：【作中笔者对线性叠加算法进行了改进 利用符号信息检测溢出，结合状态机设计实现自适应溢出控 制，并利用可擦除可编程逻辑器件( e p l d ) 开发出具体的硬件 产品。仿真结果表明，该项技术能够有效地消除话音溢出，从而 进一步改进了线性叠加算法的性能，在实行集中管理的网络体系 ( 如h 3 2 0 框架) 中，有较高的实用价值。针对分布式网络的特 点，笔者提出了基于样点交织的语声混合算法，完成了该算法基 于e p l d 器件的硬件电路的开发设计，并编写了相应的应用软件。 该算法在本实验室开发的实用化系统中发挥了重要的作用。 目前，针对低比特率语声信号的混合方案主要是二次编解码 算法。这种算法不仅复杂度高，难于实现，而且延迟很大，影响 混合后的音质。基于发声器官的线性预测模型和线性预测声码器 的基本原理，笔者提出了基于语声帧的激励能量比较的低速率语 声混合算法，并开发出了基于i t u t g 7 2 3 1 语声压缩算法的混 合软件。在本实验室自行开发的低速率语声平台上的实验证明， 该算法音质好，性能可靠，有很好的应用前景。 本论文的第一章综述了语声混合技术的重要意义和发展现 状，并对本文的工作予以概括。第二章介绍自适应溢出控制线性 叠加算法的基本原理、硬件开发和仿真结果。第三章介绍样点交 织算法的基本原理、软硬件开发和工程应用。第四章在介绍语声 信号的线性预测压缩编码算法及静默压缩方案基本原理的基础 上，探讨以每个语声帧激励能量为依据，通过比较“选大”实现 低速率语声混合的可行性。第五章着重讨论了v a d 技术结合基 于语声帧激励序列能量比较的“选大”算法实现低速率语声信号 混合的原理，及其基于专用语声压缩芯片c t 8 0 2 0 的硬件平台和 应用软件的开发：7 7 j i a b s t r a c t i nt h e f o r t h c o m i n g 2 1 s t c e n t u r y ，i n s u c ha s o c i e t y o f i n f o r m a t i o n ，t h eo m n i p r e s e n ti n f o r m a t i o nn e t w o r k sp r o v i d ei n f i n i t e p o s s i b i l i t y f o r p e o p l e t oc o m m u n i c a t ee a c ho t h e ra n dt oo b t a i n k n o w l e d g e ，b a s e do n v e r s a t i l et r a n s f e r r i n gn e t w o r k s ，t h em u l t i m e d i a c o m m u n i c a t i o ns y s t e m si n t e g r a t em a n yt r a n s f e r r i n gm e d i as u c ha s v o i c e ，i m a g e ，d a t aa n d s of j n | lt ob r i n gi n t oe x e c u t i o nt h em o s tv i v i d ， d i r e c ta n de f f i c i e n ti n f o r m a t i o ne x c h a n g eb ym a k i n gf u l lu s eo ft h e s e n s e o r g a n s o fm a n k i n d c o n s e q u e n t l y ，i ti sn od o u b tt h a tt h e m u l t i m e d i ac o m m u n i c a t i o ns y s t e m sw i l la c q u i r et h ec o m p r e h e n s i v e e m p h a s e sa n dd e v e l o pa tu n p r e c e d e n t e ds p e e d a sa ni m p o r t a n t p a r to f “t h e r e s e a r c ha n dt h ei m p l e m e n t a t i o n o ft h ev i s u a l i z e dt e l e c o m m u n i c a t i o np l a t f o r m ”，t h es c i e n t i f i ca n d t e c h n o l o g i c a lr e s e a r c hp r o j e c to f t h eg o s p l a ni nt h e9 t hf i v e - y e a r p l a n ， t h ew o r ki n v o l v e di nt h i sp a p e ri sc o n c e n t r a t e do nt h er e s e a r c ho ft h e s p e e c hs i g n a lm i x i n ga l g o r i t h m s i nm u l t i m e d i ac o m m u n i c a t i o n s y s t e ma n d t h e i ri m p l e m e n t i n gs c h e m e sb a s e do ne d a t e c h n o l o g y t h e r ea r e m a i n l yt w ok i n d so fe x i s t i n ga l g o r i t h m s - - t h e s o c a l l e d “s e l e c t t h e l o u d e s t ”a l g o r i t h ma n dt h el i n e a ra c c u m u l a t i o n a l g o r i t h mt om i xs p e e c hs i g n a l sa tt h es t a n d a r db i tr a t e ，w h i c hm e a n s t h e6 4 k b sb i tr a t ew i t ht h ef o r m a ti ni i n ew i t hi u t - tr e e ，g 7 1 1 t h e “s e l e c t - t h e l o u d e s t 7 a l g o r i t h mh a st h es t r u c t u r es i g n i f i c a n t l y s i m p l e rt h a nt h a to f t h el i n e a ra c c u m u l a t i o na l g o r i t h m h o w e v e r i t s a l s op r o n et om a k i n gt h es p e e c hc l i p p e da n dt h u sd e g r a d i n gt h ev o i c e q u a l i t y i n t e r m so ft h ev o i c e q u a l i t y ，t h e l i n e a ra c c u m u l a t i o n a l g o r i t h m i s s u p e r i o rt o “s e l e c t t h e l o u d e s t ”a l g o r i t h m b u t s o m e t i m ei t sa l s oe a s yt oi m p a r td i s t o r t i o no nt h eo u t p u tb e c a u s eo f t h eo v e r f l o wd u r i n go p e r a t i o n i nt h ep r o c e s so ft h ew o r km e n t i o n e d i nt h i sp a p e r ，r e s o r t i n gt oo v e r f l o wd e t e c t i o nb yt h ei n f o r m a t i o no f t h e s y m b o lb i t sa n da d a p t i v eo v e r f l o wc o n t r o lf o u n d e do nt h es t a t e m a c h i n e d e s i g n t h ea u t h o r i m p r o v e d t h el i n e a r a c c u m u l a t i o n 1 1 1 a l g o r i t h m a n d d e v e l o p e d t h e c o r r e s p o n d i n g h a r d w a r e b y u s eo f e r a s a b l ep r o g r a m m a b l e l o g i cd e v i c e s ( e p l d ) a s i n d i c a t e db yt h e s o f t w a r es i m u l a t i o n ，t h ea b o v e i m p r o v e m e n t c a ne l i m i n a t ee f f i c i e n t l y t h eo v e r f l o wi n o p e r a t i o n s oa st or a i s et oa l a r g e e x t e n tt h e p e r f o r m a n c eo f t h el i n e a ra c c u m u l a t i o na l g o r i t h ma sw e l la st om a k e i t s e l fv e r yu s e f u li nt h en e t w o r k sb a s e do nc e n t r a lm a n a g e m e n ts u c h a st h eh 3 2 0 s t r u c t u r e a i m i n g a tt h e a p p l i c a t i o n i nd i s t r i b u t e d n e t w o r k s ，t h ea u t h o rp r o p o s e da na l g o r i t h mo ng r o u n do fs a m p l e i n t e r l e a v i n ga n da c c o m p l i s h e di t si m p l e m e n t a t i o nb o t hi nh a r d w a r e w i t ha ne p l dd e v i c ea n di ns o f t w a r e ，w h i c hh a sb e e np l a y i n ga n i m p o r t a n tr o l ei nt h ep r a c t i c a ls y s t e mi nh i sl a b a tt h e p r e s e n tt i m e s ，t h ed o m i n a n t s c h e m ei nl o wb i tr a t e s p e e c hs i g n a lm i x i n gi s “e n c o d i n gt w i c e ”n o to n l yi si td i f f i c u l tt o i m p l e m e n t i tf o rt h eh i g hc o m p l e x i t yb u ta l s ot h ed e l a yi ti n t r o d u c e s i ss ol a r g ea st oa f f e c tt h eq u a i l t yo ft h em i x e d s p e e c hs i g n a l s a f t e r a n a l y z i n g t h el i n e a rp r e d i c t i v em o d u l eo ft h ev o i c i n g o r g a no fh u m a n b e i n g sa n dt h ep r i n c i p l eo ft h e l i n e a rp r e d i c t i v ec o d e c ，t h ea u t h o r s u g g e s t e da “s e l e c t - t h e l o u d e s t ”a l g o r i t h m t od e a lw i t ht h e m i x i n g o fl o wb i tr a t e s p e e c hs i g n a l s o n g r o u n do ft h ee n e r g yo ft h e i r e x c i t a t i o n s m o r e o v e r ，t h ea u t h o rh a v ed e v e l o p e dt h em i x i n gs o f t w a r e c o r r e s p o n d i n g t ot h e s p e e c hc o m p r e s s i n g s t a n d a r di t u - tr e e g 7 2 3 1 t h ea p p l i c a t i o no nt h ep l a t f o r md e v e l o p e d b yh i sl a b o r a t o r y p r o v e dt h i sa l g o r i t h mc a nw o r kr e l i a b l yw i t ht h eh i g hs p e e c hq u a l i t y a n dt h u sh a sab r i l l i a n tf u t u r ei ua p p l i c a t i o n f 1 1t h ef i r s tc h a p t e r t h i sp a p e rn a r r a t e st h e s i g n i f i c a n c ea n d t h e d e v e l o p i n gl e v e l o ft h e s p e e c hs i g n a lm i x i n gt e c h n o l o g y i nt h es e c o n dc h a p t e r ，t h eb a s i c p r i n c i p l eo ft h el i n e a ra c c u m u l a t i o na l g o r i t h mf o u n d e do na d a p t i v eo v e r f l o w c o n t r o li si n t r o d u c e d t h es a m p l ei n t e r l e a v i n ga l g o r i t h m sb a s i cp r i n c i p l e sa n d i t sd e v e l o p m e n tb o t hi ns o f t w a r ea n di nh a r d w a r ea sw e l la si t s a p p l i c a t i o ni n p r a c t i c a lp r o j e e la r ed i s c u s s e di nc h a p t e r3 i nc h a p t e r4 ，t h ea u t h o rd i s c u s s e s t h ef e a s i b i l i t yo ft h e “s e l e c t t h e - l o u d e s t ”a l g o r i t h mb a s e do nt h ee n e r g yo f e v e r ys p e e c hf l a m e se x c i t a t i o no fl o wb i tr a t es p e e c hs i g n a l sb ya n a l y z i n gt h e b a s i c p r i n c i p l e s o fl i n e a r p r e d i c t i v ec o d e ca n ds i l e n c ec o m p r e s s i o ns c h e m e c h a p t e r5l a y sg r e a te m p h a s i so nb o t ht h es p e e c hs i g n a l m i x i n gs c h e m e u n d e r l y i n gt h ec o m b i n a t i o no fv a da l g o r i t h ma n dt h e “s e l e c t t h e 1 0 u d e s t ” a l g o r i t h ma c c o r d i n gt ot h ee n e r g yo fe a c hf l a m e se x c i t a t i o ns e r i e so fl o wb i t r a t es p e e c hs i g n a l sa n dt h ed e v e l o p m e n to fb o t ht h eh a r d w a r ep l a t f o r mb a s e d o nt h ea s i c c h i pc t 8 0 2 0 a n dt i l ea p p l i c a b l es o f t w a r ef o rt h i ss c h e m e v 第一章绪论 1 1 研究语声混合技术的重要意义 语言是人类为了相互了解、统一意志、协调行动，进行社会 生产、生活而创造的一套音义结合的符号系统，是人类特有的、 具有多种功能的交际工具，是人类区别于其他动物的一个根本特 征。它不仅具有交际的功能、思维的功能，还具有传递信息、表 达思想和认识世界的功能【l 】。在人们的日常社会中，有大量的信 息是以语言的形式传播的。语言是人们交流思想、传播信息的一 种最为直接、有效、方便、快捷的方式。 今天，在这个高度发达的信息社会中，用数字化的方法进行 语声信号的存储、传送、识别、合成和增强等处理，是整个数字 化通信网的最重要的组成部分之一数字化的语声信号在各种网 络的流量中占有相当大的比重，并且还在不断增加。尤其是在多 媒体通信系统中，语声信息作为最主要的信息载体，占有极其重 要的地位，不包含语声信息的多媒体通信是不可想象的。 随着网络应用的普及和网络技术的发展，各种各样的信息网 络为人们的同常生活和学习、工作提供了数不清的便利条件，对 整个社会的生产、生活产生了巨大的影响，也使得人们对网络通 信的依赖性越来越强。作为网络通信的一种重要形式，网络会议， 以其实时、高效、直观、方便的特点，受到人们越来越多的重视， 得到了迅速的普及和发展。在网络会议中，要求参与通信的各方。 必须实时、高效、方便、舒适地进行语言交流。要做到这一点， 一方面要有优质高效的语声信号压缩技术，以尽可能少的传输带 宽，传递音质优美的语声信号；另一方面，还必须有切实可行的 语声混合技术，使得远在不同城市，甚至是不同国家的参与通信 的各方，都能够身临其境地进行实时的语言交流。这就对语声混 合技术。尤其是基于低比特率格式的语声混合技术，提出了更高 的要求。 1 2 语声混合技术的发展现状 目前，应用较广的语声混合算法，主要有“选大”和“线性 叠加”两大类。 “选大”算法是将需要混合的几路语声信号按帧进行能量比 较。( 不同格式的信号，其帧的定义不同。) 然后，根据比较的 结果，将能量最大的一路信号从中选择出来，作为混合后的输出 信号。“线性叠加”则是将输入的儿路语声信号按样点的幅值求 和，从而获得混合的效果。 在标准速率( 指i t u t 建议g 7 1 l 规定的6 4 k b s p c m 格式( 下 同) ) 的语声通信中，这两种算法以其延时小、复杂度低和方便 实用的优点，得到了广泛的应用。目前，这两种算法都有专用的 集成电路( a s i c ) 芯片可供选用。如m o t o r o l a 公司的m c l 4 5 6 1 1 ( “选大”电路) 和m i t e l 公司的m t 8 9 2 4 ( “线性叠加”电路) 。 然而，实验表明，现有的a s i c 芯片的输出音质仍有一些不理想的 地方，其性能有待于进一步改进。 在“选大”算法中，由于每个时刻只有一路输入信号被选中， 放输出信号的幅值不会溢出，信噪比也不会降低即输出信号的 音质是有保证的。然而，由于“选大”算法采取了“非此即彼” 的判决方法，如果输入话路中有多于一路的语声信号同时激活( 即 j 下在讲话) ，该算法就会造成“卡音”，即声音被“剪头去尾”。 这是算法本身的缺陷造成的，不改变算法，就无法从根本上解决 “卡音”问题。 “线性叠加”算法用样值相加的方法实现语声信号的线性叠 加。它对所有的输入信号“兼收并蓄”，故不存在“卡音”问题， 能够保证输入信号的完整，从而提供较好的舒适度和自然度。但 是，由于叠加后的信号动态范围有较大幅度的增加，有可能因为 信号幅值溢出，而造成声音失真。m t 8 9 2 4 芯片设置了一个专用 输出端用以反映信号的溢出现象。根据其状态，用户可以判断 混合电路有无溢出，从而适当的调整输入信号的增益，控制溢出。 然而，这使得外围电路过于复杂，影响了该算法的实际应用。另 外，在集中管理的通信系统中，语声混合电路需要具有“多入多 出”的功能，即通过对输入的n 路语声信号进行有选择的混合 获得n 路输出信号。而m t 8 9 2 4 只能提供“四入一出”的功能，这 也限制了它的应用。 相对于标准速率的语声信号来说，在低速率语声通信中，语 声混合算法的延迟是影响通话质量的一个主要指标。目前，在低 速率语声通信中采用的语声混合算法主要是二次编解码算法。也 就是首先将输入的各路语声解码，恢复到压缩以前的状态，进行 线性叠加和自适应增益调整。叠加后的信号经过第二次压缩编码， 降低比特率，然后，再传输出去。 由于低速率语声编码算法复杂度高、延迟大，二次编解码的 过程，使得语声信号的单向系统延迟增加了一倍以上，降低了语 声信号的实时性，对通话质量有较为严重的影响。因而，妨碍了 低速率语声编码算法的推广应用。以i t u t 最新颁布的语声压缩 标准g 7 2 3 1 声码器为例，其算法延迟为3 7 5 m s ，经过“桥接” 后，单向系统延迟将远大于7 5 m s ，如此高的延迟，对音质和舒适 度的影响是很严重的。即使是算法延迟相对较小的g 7 2 9 和 g 7 2 9 a 语声编码器，二次编解码对其音质的影响也是很明显的。 另外，现有的低速率声码器的算法复杂度均在1 0 m i p s 以上。 以性能较好的d s p 芯片为参考，g 7 2 9 的复杂度为2 0 m i p s ， g 7 2 9 a 为l o 5 m i p s ，g 7 2 3 i 的高速率版本为1 4 6 m i p s ，低速率 版本为1 6 m 1 p s 。在采用二次编解码的“多入多出”混合方案中， ( 假设输出语声为n 路，) 由于各个输出话路的内容是互不相同 的，混合电路的复杂度将高于单个声码器的n 倍。如此大的运算 量也是现有的d s p 芯片所难以完成的。 再者无论应用于标准速率的语声信号，还是低速率语声信 号，线性叠加算法都存在着噪声累加问题。即由于每个话路中语 声激活的时间很少，( 只有总的通话时间的三分之一左右，) 线 性叠加算法输出的混合信号很大程度上是噪声的累加，这使得输 出信号的信噪比远远低于输入信号。最后，混合后的语声信号会 因为信噪比太低，而令人无法接受。 综上所述线性叠加算法如果应用于标准速率语声信号的混 合，需要考虑幅值溢出和嗓声叠加问题。如果应用于低速率语声 信号的混合，则必须采取二次编解码算法。然而，二次编解码算 法显然不是低速率语声混合的最佳方案。 1 3 本文中的语声混合方案及其应用价值 笔者在完成论文的工作期间，针对不同速率语声信号的具体 特点及现有混合算法存在的问题，提出了对现有算法的改进方案 和应用于不同速率语声信号的新的混合算法“样点交织算法” 和“帧间能量比较算法”。借助于目前广泛采用的可编程逻辑器 件( e p l d ) 和超高速集成电路硬件描述语言( v h d l ) 等e d a 工 具，笔者完成了对上述算法的工程设计和仿真验证，并开发出了 实用化产品，应用于具体工程，取得了很好的效果。 标准速率的语声信号一直是语声通信的一种主要形式。i t u t 建议h 3 2 0 与h 3 2 3 都把符合g 7 l l 标准的语声通信作为能力 交换的必选项。由此可见，标准速率语声通信的重要性。 关于标准速率语声信号的混合算法，笔者认为，由于其比特 率较高而采样周期又非常短只有1 2 5 u s ，应当在算法复杂度 允许的情况下，尽可能提高混合后的语声音质。如前所述，“选 大”算法无法解决“卡音”的问题。而目前采用线性叠加算法的 专用芯片又不能很好地解决话音溢出问题。因而，用自适应溢出 控制的方法对线性叠加算法进行改进，克服由于溢出造成的话音 失真，具有一定的实用价值。 本文在第二章讨论了具有自适应溢出控制功能的“线性叠加” 算法，并利用可编程器件e p f l 0 k r c 2 4 0 2 完成了该算法的工 程设计和仿真验证。该算法能够实现“八入八出”的混合功能， 每路输出的内容通过编程控制来决定，在实际应用中有很大的灵 活性。其内部的自适应溢出控制电路，随时监测每路输出的状态， 并根据监测结果适当衰减混合信号的幅度，从而，能够从根本上 解决溢出问题，保证混合后的语声信号有较好的音质。尤其在集 中管理的通信网络中，该电路能够很好地满足多点控制单元 ( m c u ) 对语声混合电路的要求。 通过对线性叠加算法的复杂度进行分析，结合现有可编程逻 辑器件的性能特点。笔者，又提出了基于样点交织的语声混合算 法并丌发出实用化的工程产品。实验表明，该算法具有音质好、 复杂度低、灵活性强的优点，具有较好的应用前景，适用于分布 式管理的通信网络。这将在第三章进行讨论。 前面的讨论已经说明，单纯从音质的角度来看，“线性叠加” 算法要优于“选大”算法。但是，在低速率语声信号的混合中， “线性叠加”就意味着二次编解码。而二次编解码方案对音质和 处理延迟的影响，是不言而喻的。 通过分析各种低速率语声编码器的基本原理及其输出比特流 的帧结构，笔者认为以每个语声帧中的增益信息为参考对象，结 合声音活性检测( v a d ) ，采用“选大”的算法，实现低速率语 声混合的是可行的。这主要是因为，一方面，对电话谈话的有声 期和无声期的统计结果表明，每个人的讲话时问只占整个通话时 间的4 2 左右【2 】；另一方面，谈话过程中的自然礼让现象还会 使上述的比例进一步降低。这样，在实际应用中，两个以上的话 路同时激活的概率是很小的。因此，尽管采用“选大”的算法， 会造成少量的“卡音”，使通话质量有轻微的降低，但是，“选 大”算法又可以大幅度降低算法复杂度和处理延迟，从而有效地 提高混合后的语声质量。从总体上来看，“选大”算法对音质的 影响是利大于弊的。以d s pg r o u p 公司的专用芯片c t 8 0 2 0 为基 础，笔者利用“选大”算法，成功地实现了符合g 7 2 3 1 标准的多 路语声信号的混合，并应用于本实验室承担的国家计委“九五” 科技攻关项目“可视化通信平台的研制与实施”，取得了很好的 效果。 第二章自适应溢出控制的线性叠加算法 2 1 线性叠加算法的基本原理 图2 1 给出了本算法的原理框图。可以看出，整个电路由预 处理电路、混合控制电路、线性叠加电路、溢出判决电路、增益 控制电路和后处理电路组成。 图2 1 线性叠加电路原理图 预处理电路主要完成输入信号的串一并变换和格式转换功 能。信号输入后，经串一并变换，成为并行格式。对位于奇数序 号上的比特进行翻转处理后，再经过扩展，码字由非线性p c m 格 式转换为均匀p c m 码，供后面线性叠加电路使用。为了充分利用 器件的处理能力，本电路采用了八路输入共用格式转换电路的做 法。同时，利用查表法实现非线性p c m 码向均匀p c m 码的转换， 也可以较大幅度地提高电路的运算速度。 混合控制电路根据主机设置的状态字，产生整个算法流程所 需的控制信号，控制线性叠加电路对输入信号进行有选择的混合。 线性叠加电路以累加的方式，完成输入信号按样点叠加的过 程。利用所选器件的速度优势，在整个电路中，八路输出共用一 个叠加电路，以节省硬件资源。 显然，各路输入的语声信号的幅值是相互独立的。并且，通 常认为语声信号的幅值服从正态分布。以u ，表示第i 路输入信号量 化前的模拟值，则有u i n ( 0 ，1 3 i 2 ) 。设第潞部分和信号对应 的模拟值为u 则有 u ，e = t 。n ，玑( q 。：被选中的输入话路集合) 。 以f i $ 1 1 f j 表示u i 和u i 的特征函数，则有 ：= 兀。只。 容易求得 f = e 一；町“， 从而， f 一一，。 由f i 可知 u i e n ( 0 ，露) 。 e 0 ， 这表明线性叠加使得部分和信号s 。i ，s u n 的动态范围有 较大幅度的增大。具体增加的比例则由混合控制信号和输入信号 的动态范围决定。一l 述推导过程，同样也可以证明，经过混合过 程，噪声信号的动态范围也有较大幅度的增加。在各录输入信号 的信噪比相同的情况下，噪声信号的动态范围与语声信号的动态 范围有相同的增加幅度。 信号的动态范围过大，就有可能产生溢出，造成信号失真。 实验表明，在线性叠加算法中，影响语声混合质量的主要原因就 在于此。 基于上述考虑。本算法增加了自适应的溢出判决电路和增益 控制电路。 溢出判决电路根据每次线性叠加结果的符号位的状态，判断 叠加过程有无溢出及溢出幅度大小，从而决定衰减幅度。 增益控制电路则根据溢出检测电路提供的信息，对输出信号 做适当的衰减处理。为防止对单个样点的衰减造成波形失真，每 次衰减处理均持续定的时间。具体持续时间，在系统初始化时 设定。 后处理是预处理的逆过程，它首先用非线性压扩的方法，将 叠加结果由1 2 比特的均匀码转换为八比特的非线性码，然后，对 码字中位于奇数序号上的比特位取反，恢复到输入前的格式，以 串行方式输出。 2 2 可编程逻辑器件( p l d ) 的特点及应用 可编程逻辑器件是一类可以构成各种逻辑、实现多种功能的 通用芯片，是用户可配置的数字集成电路。作为电子设计自动化 ( e d a ) 的一个重要造成部分，可编程逻辑器件以其灵活性高、 适应性强和开发周期短等优点，而倍受电路设计人员的喜爱，在 数字电路设计巾一直起着非常重要的作用【5 】。 从七十年代起，可编程逻辑器件先后经历了可编程只读存储 器p r o m 、e p r o m 和e 2 p r o m 、可编程逻辑阵列器件( p l a ) 、 可编程阵列逻辑器件( p a l ) 、通用阵列逻辑器件( g a l ) 等阶 段发展到今天的高密度的现场可编程门阵列器件( f p g a ) 和 复杂可编程逻辑器件( c p l d ) 。 随着集成电路工艺水平的不断提高，可编程逻辑器件的集成 度越来越高，速度越来越快，性能越来越好，价格却越来越低。 现在，可编程逻辑器件的价格已经接近甚至低于同样规模的专用 集成电路( a s i c ) 的价格，这使得可编程逻辑器件的应用越来越 广泛，人们已经不再局限于利用可编程逻辑器件进行实验室产品 的设计开发，很多开发商已经开始利用可编程逻辑器件直接完成 最终产品的制造。 e p l d ( 可擦除可编程逻辑器件) 是美国a l t e r a 公司于1 9 8 4 年开发出的一种改进型的c p l d 器件，包括c l a s s i c 、f l a s h i o g i c 、 m a x ： 1 1 f l e x 四个系列的产品f 6 1 。 与f p g a 器件相比，e p l d 在结构上的重要改进是将内部连线 由分段式结构改为连续式结构。连续式的内部连线结构，使不同 逻辑单元之间直接进行连接，缩短了信号传输延迟。在相同的工 艺下e p l d 器件比f p g a 器件速度更快。而且，用e p l d 器件开发 出来的电路，其各个部分的延迟是可预测的。这使得评估电路的 性能更为方便，从而有助于缩短开发周期，提高设计者的工作效 率。 e p l d 器件的专用开发软件m a x + p l u si i ，界面友好、易学 易用，其功能强大的联机帮助功能，可随时解答用户在设计中遇 到的困难；它功能齐全，支持e p l d 器件从设计输入、编译、综合、 仿真直到对芯片编程的整个开发过程，应用m a x + p l u st i 的处理 和验证功能，用户可以迅速地调试殴计文件，发现并纠_ ：i f 其中的 错误：m a x + p l u si i 适用于多利，硬件和操作系统平台和具有多种 设计输入方式，支持国际上流行的标准v h d l ( 超高速集成电路 硬件描述语言 和v i e w l o g i ch d l 语言输入设计，并能将用户的设 计输入转化成v h d l 格式或其他的工业标准格式输出，便于电路 设计者将自己利用其他e d a 工具开发的工程移植至i j e p l d 器件 上，或者将自己利用m a x + p l u si i 开发的工程移植到其他c p l d 芯片上【4 。 e p l d 的主流产品包括m a x 7 0 0 0 、f l e x 6 0 0 0 和f l e x l o k 等 系列。 m a x 7 0 0 0 系列器件采用了多重阵列矩阵结构，以乘积项之和 的方式综合、优化逻辑函数每个宏单元最多可分配3 2 个乘积项， 能够实现非常复杂的逻辑表达式。管脚之间的最小延迟5 n s ，最 大计数器频率可达17 8 6 m h z 。器件的配景数据记录在e e p r o m 内，不会因为掉电而丢失，使用非常方便。m a x 7 0 0 0 s 类型还具 有系统内可编程( i s p ) 的功能，也就是可以用芯片的特定管脚， 在电路板上对芯片编程。既方便了操作，又可以避免多次拆装对 ：芯片的损伤。另外，m a x 系列器件还设有可编程的加密位，编程 时将加密位打丌。可以保护电路设计者的知识产权。 笔者在“样点交织算法”的硬件电路中采用m a x 7 0 0 0 s 器件 e p m 7 1 2 8 e l c 8 4 一1 5 实现编解码器的外围控制功能、样点交织过程 矛i i i s a 总线的接口电路，取得了很好的效果。 f l e x l o k 系列是最早的嵌入式可编程逻辑器件，它利用嵌入 式矩阵实现高效的存储器和特殊的逻辑函数，利用查找表( l u t ) 实现一般的逻辑函数。1 万至2 0 万门的集成度，使得用户可以在 一块芯片内完成系统集成。f l e x l o k 器件还提供了时钟锁相环和 时钟提升功能，以减少时钟延迟和扭曲，并根据需要实现时钟倍 频。f l e x 器件的配置数据记录在s r o m 内。每次上电时必须重新 将配置文件写入。先进的线路内重配置( i c r ) 功能，允许用户 在每次上电时，根据需要对芯片编程。 与f l e x l o k n 比，f l e x 6 0 0 0 器件省去了片内r a m ，增加了 触发器数量，从而能更好地满足某些电路对触发器资源的大量需 求。 在本论文的工作之前，笔者曾利用f l e x i o k 器件e p f l 0 k 1 0 0 a r c 2 4 0 1 完成了的应用于r s a 认证系统的“大数乘方取模快 速算法”的设计开发和仿真验证( 见附录1 ) 。通过该工程的设 计开发，笔者熟练掌握了各种e p l d 器件的性能特点和专用开发软 件m a x + p l u s i i 的应用，为本文开发工作的顺利进行，积累了经 验，打下了基础。在本论文的工作中笔者又利用f l e x i o k 器件e p f 1 0 k 2 0 r c 2 4 0 4 完成了具有自适应溢出控制功能的线性叠加语 声混合算法，利用m a x 7 0 0 0 器件e p m 7 1 2 8 e l c 8 4 1 5 完成了基 于样点交织的语声混合算法的核心控制电路。 2 3 自适应溢出控制线 生叠加算法f l 勺e p l d 开发 利用f l e x t 0 k 器件速度快、容量大、自带存储器和可重复配 置等优点，笔者在一块两万门的f l e x l o k 器件e p f l 0 k 2 0 r c 2 4 0 4 上实现了八路输入八路输出的自适应溢出控制线性叠加 混合电路。根据该器件的性能和结构特点，本电路在设计开发过 程中主要采用了以下几个方面的措施，提高电路的速度，降低硬 件资源的开销。 1 ) 利用查表法完成码制转换 通常，利用查表法实现一般的组合逻辑函数，并不能提高速 度。原因是用查表法实现逻辑函数时，需要开销额外的访问存储 单元的时间。这一点，可以从这两种电路的硬件结构差异上找到 原因。图2 2 在工艺相同的基础上，比较了常用的积之和法和查 表法在列延方面的差异。其中，左侧是用积之和法实现逻辑函数 c i 厂( 爿，a ：，a 。) 的电路，而右侧则用查表法实现相同的逻辑 函数。( d l ，d 2 ，d ，为存储单元。) 两者的结构不同，各部 分的延迟也不相同。由于查表电路中的每一个m ( 1 i 2 “) 必定 为最小项的形式。而用积之和法实现逻辑函数时，经过逻辑化简， 每一个积项，不一定是最小项【8 】。因而有t 。- l 一2 “时，( 显然，x + y p + o 一2 一( ) 。 因为叩。岛c 。是p + q 的模2 补码，故t o = o ，t l = l 。而作为 x + y 的模4 补码，i t ，o c 的两个符号位t o 和t i 相反。 这说明当x + y 上溢时，符号位t o 和t 。相反。 当x + y p - f q 一 一1 。 故t o = 1 ，t l = o 。 这说明当x + y 下溢时，符号位t o 和t l 相反。 综上所述，模4 补码的两个符号位相反，说明x + y 的结果溢 出。 因为， 【p + o 】 | 22t l ，o c o c 一l 。 5 l s o 口o 订一l o s ；s ；b o 一b 一l ， 所以， 【p 十q 】43 ，i ，l f o c o c 一i2 s i 毛口o h e s ；s ；s ；b o b 。这里，s o 、j ；与t 0 为数值位。 又因为，在不溢出的情况下。 i x + y ”= ，。c o c ( t o 为符号位) e 比较i x + y 朴2 与【x + y 】扑4 以及 p + q 】扑2 与【p + q 朴4 可 推导出如下结论： a 符号位每扩展一次，运算结果的动态范围增加一倍。 b 在没有溢出的前提下，模2 m 补码是模2 补码符号扩展m 一1 次的结果。 c 设 s = 。一，【置j 扪“。j 0 5 ；d ；一 t ，一l t o e o 一e 一l = o is 0 1 矗毹t d j l 。 在符号位足够多的情况下， 当2 s 一2 - u s 2 7 一一2 一( m o ) 时，i 1 = 1 ，t j = = t m - 1 = 0 。 当一2 j - i s - - 2 。( m j 0 ) 时，i = o ，一t m 1 2 1 。 由上述三个结论可知，在符号位足够多的情况下，根据符号 位之间的关系可以判断运算结果的动态范围，并决定衰减幅度。 在本电路中，对应羞每个样点，最多有八个小于1 的样值累 加，故取m = 4 。具体判决电路如图2 3 所示。t 3 、t 2 、t l 、t o 四 个符号位作用于三个异或门