CXN4语音芯片详解:功能、接口与应用电路

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CXN4语音芯片是一份由佛山创唯芯电子科技有限公司发布的实用资料,它详细介绍了一次性烧写语音芯片CXN4的应用和特性。该芯片适用于对语音内容固定且无需修改的场景,如语音播报设备,具有低功耗、体积小巧、性价比高的优点。CXN4采用了高音质的ADPCM编码技术,并内置精准的+/-1%内部震荡器,无需额外的外部震荡电路,简化了设计过程。 文档详尽地阐述了CXN4芯片的各个部分,包括: 1. 管脚描述: - CXN4系列提供了不同容量的版本,如048~340,分别对应不同的语音长度,如48秒、64秒、80秒等。 - 对于048、032、016等不同型号,文档分别详细解释了各自对应的管脚功能和布局。 2. 极限参数 和 直流特性:这部分提供了芯片工作电压范围、电流消耗等关键参数,确保用户了解其运行的条件和限制。 3. 串口通讯: - 一线串口通讯详细说明了接口配置、地址映射、命令码以及通信时序图,便于与微控制器进行数据交互。 - 两线串口通讯同样包括了管脚分配、地址对应、命令码表以及相应的通信流程。 4. 按键控制: - 提供了不同类型的按键控制模式,如脉冲重复、脉冲不保持、电平保持循环等,以便用户根据应用需求选择合适的按键响应方式。 5. 应用电路示例: - 文档提供了针对不同类型CXN4芯片(如CXN4048~340-8S、CXN4016/032-8S)的一线串口、两线串口和按键控制的应用电路设计,帮助开发者快速上手。 6. 功放电路 和 管脚封装图:这些图表和设计说明对于实际硬件集成至关重要。 7. 版本记录:确保用户了解芯片的更新历史和可能存在的变更。 这份资料对于开发人员来说是一份宝贵的资源,能够帮助他们理解和利用CXN4语音芯片的特性来构建高效、低成本的语音应用系统。

分析此代码及运行结果图:fs=1000;N=1024; t=(0:N-1)*1/fs; u=randn(size(t)); f1=100;f2=110;f3=200; index=0:N/2; fx = index * fs / N; x=2*sin(2*pi*f1*t)+cos(2*pi*f2*t)+1.5*sin(2*pi*f3*t)+u;% 输入信号 figure(1);plot(t,x);grid; xlabel('时间');ylabel('幅度');title('输入信号'); x_fft=fft(x); %直接法-周期图谱估计 x_p=(abs(x_fft)).^2/length(t); figure(2); plot(fx,10*log10(x_p(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('直接法-周期图谱估计'); cxn=xcorr(x,'unbiased'); cxk=fft(cxn,N);pxx2=abs(cxk);%间接法-自相关函数谱估计 figure(3); plot(fx,10*log10(pxx2(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('间接法-自相关函数谱估计'); window=boxcar(100);%矩形窗 noverlap=20; [Pxx1,f]=pwelch(x,window,noverlap,N); %pwelch()函数实现了平均周期法 figure(4); plot(fx,10*log10(Pxx1(index+1)));xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');title('周期图谱估计修正-平均周期法pwelch'); [Pxxb,f]=pburg(x,20,N,fs); %AR模型谱估计(Burg法) ,尝试修改第二个参数的值,AR模型的阶数 figure(5); plot(fx,10*log10(Pxxb(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(Burg法),p=20'); [Pxxb,f]=pburg(x,37,N,fs); %AR模型谱估计(Burg法) ,尝试修改第二个参数的值,AR模型的阶数 figure(6); plot(fx,10*log10(Pxxb(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(Burg法),p=40'); [Pxxb,f]=pburg(x,60,N,fs); %AR模型谱估计(Burg法) ,尝试修改第二个参数的值,AR模型的阶数 figure(7); plot(fx,10*log10(Pxxb(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(Burg法),p=60'); [Pxxyu,F]=pyulear(x,60,N,fs); %最大熵法 figure(8); plot(fx,10*log10(Pxxyu(index+1)));grid;xlabel('频率/Hz');ylabel('功率谱估计/dB');title('AR模型谱估计(pyulear最大熵法),p=60');

2023-06-09 上传