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1、基于仿生学和SoPC的嵌入式声源定位器梁志毅，高金山，董文杰 时间:2008年05月06日 字 体: 大 中 小关键词:摘要： 论述了基于人体仿生学和嵌入式软核的可编程片上系统SoPC的研究与实现。关键词：众所周知，人的听觉系统可以对所听到的特定声音来源进行定位。所谓的“鸡尾酒会效应”121 人耳听觉模型的基本原理因为该设备主要是针对聋哑人的语音辅助开发的，所以通常情况下声源是与MIC阵列确定的平面共面或近似共面的。在近似共面的情形时，将数学模型扩展到三维的情况，即MIC阵列确定一个平面，而声源不在该平面内。此时，以原点为中心，假设声源位于一个横截面直径为310m的环状空间中，且声源到MIC阵

2、列平面(横截面)的垂直距离不超过1m。可验证，声源到原点的距离与声源在MIC阵列平面投影点到原点的距离，二者偏差仅在4%左右。所以，为便于计算和构建模型，可以假设声源与MIC阵列共面。2 系统架构?NIOS II提供了良好的系统扩展性和可编辑性，当系统引入语音识别功能使性能要求提高时，在不改变原有系统架构的基础上，通过增加共享内存互斥锁和共享内存，系统即可方便快速地扩展成为双CPU架构。其中定义CPU1对前段采集的数据进行定位处理，将处理过的数据传入CPU2，由CPU2完成识别及LCD显示的功能，如图3所示。3 实验在一个相对安静的房间中对系统进行了测试。房间大小约为(863)m3，环境噪声以

3、持续的音乐模拟，约为4050dB，待检测声音约为6570dB。人发声的位置在图1所示的平面坐标系中选择。图4显示了实验中某个MIC的声音预处理波形。声音信号从左往右依次是你好、危险、早上好三句话，其中利用了223阶的FIR线性滤波器实现信号处理功能，其窗函数为矩形窗。从图4中可以明显看出：因为背景音乐和说话前后的呼吸，原始声音波形中出现明显的干扰信号(背景噪音)，但经过短时能量分析后，短时能量分析图中的干扰部分已经被过滤掉。实验证明，将短时能量分析与短时过零率结合，可以较好地检测到声音的端点。利用FPGA可并行处理的特性，实时监控三路MIC的声音处理信号，比较各路声音端点对应的不同n值，得出三个时间差，代入定位计算公式，从而定位声源位置。本文论述了基于人体仿生学和NIOS II的声源定位器。系统分为语音信号采集预处理和定位计算两个基本部分及语音识别一个扩展部分。整个系统在实现过程中：(1)利用FPGA的并行特性实现了三路语音信号的并行采集和处理；(2)利用嵌入式的软核NIOS II搭建了双CPU结构。其中CPU1实现了对声源定位的算法，CPU2实现了对语音识别及响应的功能；(3)利用NIOS II提供的硬件互斥锁机制实现了CPU间的良好同步通信。从该系统的研究与实现中可以看到，SoPC的多核结构在低功耗、小面积、低成本的前提下提供了实现强大功能的可能。在声源定位、语音识别的基

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