基于DSP Builder的声纹认证音频预处理SOPC实现

"该文介绍了一种声纹认证前端音频预处理模块的SOPC(System On a Programmable Chip)设计方法，主要应用在EP2C35F芯片上，涉及SystemVue、Quartus II、DSP Builder和Simulink等工具。通过SystemVue设置数字音频滤波器参数，Simulink构建基于线性相位结构和分布式算法(DA)的低通滤波器，Signal Compiler将设计转换为HDL语言，实现硬件级的音频预处理。实验结果证明，这种方法能有效限制音频信号带宽，降低噪声，同时具有设计周期短、资源占用少、运算速度快的优势，并经MATLAB验证设计的准确性。" 在声纹认证系统中，前端音频预处理至关重要，因为实际环境中的噪声可能干扰声纹识别的准确性。文中提到的SOPC设计流程，首先利用SystemVue设计数字音频滤波器参数，这一步骤允许用户根据需求定制滤波器性能，例如选择汉明窗并设定截止频率。汉明窗是一种窗口函数，用于改善滤波器的过渡带特性，减少信号失真。文中设定的截止频率为归一化频率的0.45，这有助于去除高频噪声，保留语音的主要成分。 接下来，通过Simulink平台，结合线性相位结构和分布式算法，设计低通滤波器。线性相位滤波器有其独特的性质，如延迟线性，这对于保持信号的时间特性至关重要。分布式算法则能在保持滤波器性能的同时，优化硬件资源的使用。这种设计方法不仅简化了滤波器的设计过程，而且减少了对Verilog等硬件描述语言的依赖。 设计完成后，Signal Compiler将Simulink模型转换为硬件描述语言(HDL)，通常是VHDL或Verilog，使得设计可以直接在FPGA上实现。实验表明，这种方法能够有效地限制音频信号带宽，减少带外噪声，同时提高了运算速度，并且在资源占用上表现良好。 最后，MATLAB理论计算对设计进行了验证，确保了滤波器的正确性和有效性。这种方法不仅适用于声纹认证系统，也适用于其他需要音频预处理的领域，如语音识别、音频编码等。 该设计提供了一种高效、灵活且资源利用率高的声纹认证前端音频预处理方案，为实现声纹识别的实时性和可靠性提供了技术支持。