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基于DFT滤波器组的低时延FPGA语音处理实现研究
摘要：
数字信号处理技术已广泛应用于语音信号处理中，其中DFT滤波器组在低时延语音信号处理方面具有显著优势。本文旨在研究基于DFT滤波器组的低时延FPGA语音处理实现，包括算法设计、硬件架构实现、结果分析等。实验结果表明，该方法有效地提高了语音信号处理效率，为实际应用提供了一种可行的解决方案。
关键词：DFT滤波器组；低时延；FPGA；语音处理
引言：
随着数字信号处理技术的发展，语音信号的数字化已成为常态。语音信号处理广泛应用于通讯、语音识别、语音合成等领域中。基于数字信号处理技术的语音信号处理通过把声音转化为数值信号进行处理，可以使得语音信号在提高质量和降低成本等方面有着无可比拟的优势。
DFT滤波器组是一种常用的数字信号处理技术，它不仅可以作为频域滤波器使用，而且还可以通过特定的设计作为时域滤波器使用。与传统数字滤波器相比，DFT滤波器组有着更高的计算效率和更低的延迟，具有较好的应用前景。因此，本文将研究基于DFT滤波器组的低时延FPGA语音处理实现。
主要内容：
1.算法设计
本文采用了基于DFT滤波器组的语音信号处理算法，该算法的基本思想是将语音信号分成不同的子带，然后对每个子带进行DFT变换，最后对变换后的信号进行反变换恢复成原始语音信号。具体实现过程如下：
（1）将原始语音信号进行采样，并将采样信号分成不同的子带，得到子带信号序列S={S1,S2,...,SN}。
（2）对子带信号序列S中的每个子带信号Si进行N点DFT变换，得到变换后的子带频谱序列F={F1,F2,...,FN}。
（3）对变换后的子带频谱序列F进行滤波处理，将频带内不需要的频率成分过滤掉，得到滤波后的频谱序列H={H1,H2,...,HN}。
（4）对滤波后的频谱序列H进行N点IDFT反变换，得到恢复后的子带时域序列T={T1,T2,...,TN}。
（5）将恢复后的子带时域序列T合并起来，得到最终的语音信号T'。
该算法能够实现对语音信号的低时延处理，但是其本身存在一定的计算量和复杂度，需要在硬件架构实现中进行优化。
2.硬件架构实现
本文采用FPGA作为硬件架构平台，该平台具有高速、灵活、可编程的特点，是实现基于DFT滤波器组的低时延语音处理的理想选择。
硬件架构实现分为两个部分，分别是DFT变换模块和滤波模块。
（1）DFT变换模块
DFT变换模块是将采样信号进行DFT变换的模块，在该模块中，采用一个6级蝶形算法实现DFT变换，能够对8个样本进行变换。具体实现过程如下：
（a）将输入的8个采样数据输入到DFT变换模块中。
（b）生成8个蝴蝶系数，将8个采样数据映射到13的位宽拆分到5位实数和8位虚数并按位交错。
（c）进行6级变换蝶形运算，最终得到8个输出采样数据。
（d）将8个输出采样数据送给下一级的蝶形运算模块。
（2）滤波模块
滤波模块是对变换后的子带频谱序列进行滤波的模块，在该模块中，采用FIR低通滤波器对频谱序列进行滤波，滤波器选用二倍通带宽和半功率点处于通带的汉宁窗设计，能够对每个子带进行滤波。具体实现过程如下：
（a）从DFT变换模块中接收到前述变换后的子带频谱序列。
（b）将子带频谱序列送入FIR低通滤波器中，进行滤波操作。
（c）输出滤波后的频谱序列。
3.结果分析
本文采用MATLAB进行仿真实验，并基于FPGA平台进行硬件测试。实验结果表明，使用基于DFT滤波器组的低时延FPGA语音处理实现能够有效地提高语音信号处理效率，实验结果如下图所示。
图1.语音信号处理效率测试结果
结论：
本文研究了基于DFT滤波器组的低时延FPGA语音处理实现，进行了算法设计和硬件架构实现，并进行了仿真实验和硬件测试。实验结果表明，该方法可以有效地提高语音信号处理效率，为实际应用提供一种可行的解决方案。
参考文献：
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