用verilog写出基于MCRA算法的噪声估计

MCRA算法是一种基于循环滤波器的噪声估计算法，主要用于语音信号处理领域。以下是一个简单的Verilog代码实现：

module mcra_noise_estimation(
  input signed [15:0] audio_in,
  input clk,
  input rst,
  output reg signed [15:0] noise_out
);

parameter L = 128;  // 块长度
parameter N = 4;    // 循环滤波器阶数
parameter alpha = 0.98;  // 短时平均能量加权系数
parameter beta = 0.9995; // 长时平均能量加权系数

reg signed [15:0] audio_buf [L-1:0];
reg signed [15:0] short_energy;
reg signed [15:0] long_energy;
reg signed [15:0] noise_energy;
reg signed [15:0] x [N-1:0];
reg signed [15:0] y [N-1:0];
reg signed [15:0] b [N-1:0];
reg signed [15:0] a [N-1:0];

integer i, j;

always @(posedge clk) begin
  if (rst) begin
    for (i = 0; i < L; i = i + 1) begin
      audio_buf[i] <= 0;
    end
    short_energy <= 0;
    long_energy <= 0;
    noise_energy <= 0;
    for (i = 0; i < N; i = i + 1) begin
      x[i] <= 0;
      y[i] <= 0;
      b[i] <= 0;
      a[i] <= 0;
    end
  end else begin
    // 更新循环滤波器系数
    for (i = 0; i < N; i = i + 1) begin
      b[i] <= (i == 0) ? 1 : (alpha**i - alpha**(i-1));
      a[i] <= (i == 0) ? 1 : (2*alpha*cos(2*PI*i/N) - alpha**2);
    end
    // 更新短时平均能量
    short_energy <= (short_energy * alpha + (1 - alpha) * audio_in ** 2);
    // 更新长时平均能量
    long_energy <= (long_energy * beta + (1 - beta) * audio_in ** 2);
    // 计算噪声能量估计值
    noise_energy <= (short_energy - long_energy > 0) ? (short_energy - long_energy) : 0;
    // 更新循环滤波器延时线
    for (i = N-2; i >= 0; i = i - 1) begin
      x[i+1] <= x[i];
      y[i+1] <= y[i];
    end
    x[0] <= audio_in;
    for (i = 0; i < N; i = i + 1) begin
      y[0] <= y[0] + b[i] * x[i] - a[i] * y[i];
    end
    // 更新噪声能量估计值
    noise_out <= y[0] ** 2 - noise_energy;
    // 更新音频数据缓存
    for (i = L-2; i >= 0; i = i - 1) begin
      audio_buf[i+1] <= audio_buf[i];
    end
    audio_buf[0] <= audio_in;
  end
end

endmodule

该Verilog代码实现了MCRA算法中的核心部分，具体实现原理请参考相关文献。在使用时，需要将音频信号作为`audio_in`输入，时钟信号作为`clk`输入，复位信号作为`rst`输入，噪声能量估计结果作为`noise_out`输出。该代码中的块长度、循环滤波器阶数、加权系数等参数可以根据具体应用场景进行调整。