优化向量处理器提升G.723.1语音编解码器性能

该篇论文深入探讨了在G.723.1语音编解码器的加速过程中，向量处理器的应用及其对嵌入式系统性能的影响。G.723.1是由国际电信联盟提出的低码率语音编码标准，适用于多媒体通信，其CELP算法在低带宽下能提供高质量的语音合成。然而，由于G.723.1编码计算量较大，对于需要处理多方通话的IP终端，传统的实现方式通常会采用专用DSP，这不仅增加了成本，还可能限制了终端的性能。 作者邢雲峰和桑林针对这个问题，首先对G.723.1编解码器的C语言源代码进行了性能分析，利用VC++的profile功能发现编码过程中涉及大量的算术运算，如乘法、加法等，这些操作占用了相当一部分的时间。他们发现L_mult、L_add和L_shr等函数占据了编码时间的主要部分。 因此，论文提出了一个创新的方法，即设计一种可配置的向量处理器，与嵌入式处理器协同工作，优化编解码过程中的并行计算。向量处理器能够同时处理多个数据元素，显著提高了编解码的速度，从而降低了终端的整体能耗，同时也降低了终端成本。 论文详细介绍了向量处理器的设计思路，以及如何通过改进算法和硬件协同来减少特定运算指令的执行时间。通过实验测试，结果显示了这种方法的有效性，编解码速度得到了明显提升。这对于在VoIP环境中，尤其是在资源受限的嵌入式设备上实现高效的G.723.1语音编解码至关重要。 此外，论文还提到了编码算法的特点，如使用了码激励线性预测算法（CELP）、代数码本激励（ACELP）和多脉冲最大似然量化（MP-MLQ）技术，这些都是向量处理器优化的基础。论文还可能讨论了编解码器的性能指标，如码率、编码和解码速度，以及如何通过硬件加速来满足不同应用场景的需求。 这篇论文是一项关于G.723.1语音编解码器加速技术的实践研究，旨在通过向量处理器的使用，提高嵌入式系统的性能，使之更适合在VoIP等实时通信中广泛应用。这一研究成果对于降低语音通信设备的成本，提升用户体验具有重要意义。