1.免提应用概述
为什么要使用免提蜂窝电话系统呢？我们不妨来看看下面这段对话，这样就能清楚地明白现有蜂窝电话在某些情况下的使用会多么的不方便："对不起，亲爱的，我要急转弯。""等等，我要转几个弯。"这种不方便是由现有蜂窝电话系统的手持终端造成的。司机常常要放下手机两只手驾驶，如转弯等，然后在转回谈话。电话交谈的中断很不方便，甚至还会造成经济成本损失，因为移动电信收费相当高。另一个重要问题就是安全性。不妨设想一下只用一只手操纵方向盘、打着手机的司机。既然司机不能双手操纵方向盘，那么再要什么防抱死系统和气囊就显得毫无意义了。因此，免提蜂窝电话系统正成为使用移动电话的司机的必备品。
2. HFK 开发平台
HFK开发平台是一套包括 DSP的解决方案，提供了软硬件设计，实现了最终产品 的快速开发，并使其独树一帜。HFK 开发平台可通过 JTAG 实现与 TI 软件开发环境 Code Composer StudioTM (CCStudio) 开发工具相连接。该开发环境与文档相结合可实现 TI DSP 第三方软件的快速集成，并能加速产品的上市进程。
HFK开发平台理想适用于对成本及性能都要求很高的高质量后市场免提套件。HFK 开发平台是一款理想的解决方案，非常适用于具备蓝牙功能的 HFK。
图 1：免提套件开发平台结构图
HFK 主要包括六个模块，分别为：
－ 数字信号处理器；
－ 音频 编解码器；
－ RF (FM) 发送器；
－ 可编程逻辑器件 (PLD) ；
－ 蓝牙收发器；
－ 车载电源。
3. 用于免提系统的回声消除软件
就车载免提广播/电话系统而言，一大不利因素就是远端喇叭会感到有回声。为了在 汽车 内实现舒适的全双工免提通话，最重要的软件元素之一就是回声消除器(AEC)。欧洲电信标准学院 (ETSI) 目前正在制定 AEC 系统的标准。
回声现象是由扩音喇叭与扩音器之间耦合造成的。在全双工通信中，远端喇叭听到自己的声音会有延迟，延迟的长短取决于汽车内部与全球移动通信系统 (GSM) 的延迟。回声路径长度是 AEC 的关键参数。
自适应滤波（更准确的说法是 NLMS 算法）是针对AEC最常见的解决方案之一。NLMS算法在计算负载与性能之间实现了良好的平衡折中。
AEC 的其他问题在于两人同时讲话的模糊音(DT)情况。如果没有检测到的话，DT 会造成自适应算法的发散。
AEC 软件利用 NLMS 算法来消除回声，执行 C54x DSP 汇编程序。
NLMS 算法
NLMS 算法可更新自适应有限脉冲响应 (FIR) 滤波器的系数，可将该滤波器用于预计回声。随后我们从实际回声中减去预计值，并给出剩余回声。
活动通道检测
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AEC 算法的一个关键特性就是活动通道检测。远端操作者沉默而近端操作者讲话时，滤波器不可进行适配，因为近端操作者不再是回声。通过计算信号能量，并将该能量与自适应阈值进行比较，可实现活动通道的检测。
模糊音 (DT) 检测
在 DT 情况下，扩音器上的近端信号包括回声与近端话音（即模糊音）。用于更新滤波器系数的剩余误差包括近端讲话，而如果算法仍在进行自适应，则算法可能开始发散，必须避免这种情况。DT 检测使用基于能量的算法，并配合一个变量阈值来解决此问题。
基准AEC 软件的基准（以 16 位字表示）为：
－ 代码大小：154 字；
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p; － 静态 RAM：527 字；
－ 擦写 RAM：2 字；
－ 最大计算时成本为 4.7MIPS。
计算时成本在 ST 时期最大；在 DT 时期降至 2.4MIPS。ST 时期表现通话主要部分，而DT 时期仅在较短的有限情况出现。
4. CVC-HFK 软件
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图２：CVC-HFK 应用图示
CVC-HFK（清晰语音捕捉--免提套件）集成了回声消除、噪声抑制、非线性处理等功能，是一套优化的 HFK 解决方案。CVC-HFK 解决方案使用全面的自适应子带方法来改善主要方面的性能，同时使资源成本较低。在 汽车 环境中，环境噪声是免提系统的主要问题。因此，除了回声消除功能外，Clarity CVC-HFK 还提供了集成的单扩音器解决方案 (OMS) 噪声抑制算法。OMS 解决方案支持自适应噪声消除功能，其可减少扩音器信号（传入）中的环境噪声，提取所需的语音，并将干净的话音（传出）传输至远端用户。由于 CVC-HFK 是完全自适应的，因此不再需要过多调节。下面，我们将简介 CVC-HFK 解决方案及其主要方面的性能。
CVC-HFK AEC
CVC-HFK 回声消除器是"无状态"AEC，其采用标准频率域NLMS算法的一个变体作为其主要的自适应滤波器。我们将在下面说明采用这些方法的优势。首先，子带频率域方法可取消关联或白化每个带中的输入信号，这相比于相当时间域的AEC 就可实现更快的收敛。第二，无状态 AEC 可实现连续的滤波器适应，这改善了噪声环境中的鲁棒性和整体模糊音性能。我们记得，DT 情况下扩音器信号既包含回声，又包含近端话音。近端话音不与回声信号相关联，如果没有进程避免它的话就会造成自适应滤波器的发散。第三，NLMS可实现独立于输入振幅的一致收敛。正由于此，CVC-HFK AEC实现了典型的40 dB ERLE（回声返回损失量），最大为50 dB ERLE，并可实现80ms左右的快速收敛时间，且在大多数环境下可进行全双工操作。此外，CVC-HFK AEC为其自适应滤波器采用了 64ms 的尾长，这就在内部容量方面实现了更大的灵活性。
CVC-HFK NS
CVC-HFK 噪声抑制器是一种利用话音与噪声特性来帮助从合成噪声及话音信号中提取话音的频率域算法。CVC-HFK NS 的两大主要模块是语音构成分析与语音提取。
语音成份分析模块采用话音与噪声的暂时与相关属性来构建话音构成的可预测模型。语音提取块可根据语音与噪声模型修改各频率成份。此外，语音提取块还可充分利用音质原理最小化噪声底限与感觉的语音失真。
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CVC-HFK NS 采用该方案可在噪声环境中实现 10-15dB SNR（信躁比）的改善，同时还能保持较好的语音质量。在SNR已经足够高的极低噪声环境中，因为已关闭了 NS，不会发生语音失真。
CVC-HFK NLP
由于系统失真增加，因而 CVC-HFK NLP 最小。由CVC-HFK NLP 增加的失真量比诸如中心削波器等标准NLP模块要低得多，因为其使用来自输入与误差信号的信息来确定额外的衰减。
本文关键字：开发平台 DSP/FPGA技术，单片机-工控设备 - DSP/FPGA技术
