1.1 CC3220 HomeKit 应用

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语音信号前处理TI的选择方案有很多 我们先这里重点介绍一下 C5000 DSPC6000 的DSP C5000DSP呢 C5515 C5517 C5535 和 5545 DSP芯片 那最多有9个Channel的12S C6000 DSP 6742 6746 6748 最快的频率可以做到456Mhz 而且是支持浮点 然后Memory 最高的RAM Size是380KB I2S呢最高是32个Channel 这也是我们TI DSP最大的优势 非常多的 固有的I2S 的接口 可以支持你做单环阵 或者是双环阵 TI C5000DSP语音唤醒的参考设计 它在这个参考设计里面呢 采用的是我们C5535 或者是 C5545 这个DSP 的Package非常小 是7mm x 7mm 然后它采用的是TI的嵌入式的 语音识别算法叫TIesr的Library 在这个Library里面 你可以说一个预编程的Keywords 这个仓库里面我们写的是TI Voice Trigger 那你说了Voice Trigger以后呢 在我们的显示屏上这个OLED的显示屏上 就会显示TI Voice Trigger 这些的算法TI提供的都是OpenSource的Library 这个是给广大这个工程师或者是设计者一个参考 接下来我介绍一下 我们TI的另一个Reference Design TI Design 0077 在这个Design里面 我们采用的是一个线性的4麦的方案 在这个方案里面 先 信号记录以后 我们会做一个Beamforming Beamforming完了以后我们会做这个Noise Reduction 就是噪声消除 最后 我们 紧接着我会做MSS 嗯 这个多源选择 选择一路信号最强的 或者是在那个方向上信号最强的一路信号 最后做一个动态压缩 这个是我们在这个C5000DSP里面 运行的一些算法 啊 这个C5000DSP 是C5517 跑200兆的速度 我们这个Reference Design提供 原理图 BOMGerber和整个的Software TI Design 0088音频的全处理的Reference Design 在这个Design我们采用了TI更先进的处理器 66AK2G02 在这个Reference Design里面我们采用的是环阵 7加1麦 然后运行的语音处理的算法 同样是Beamforming 然后Noise Reduction 包括多源选择 最后做动态压缩整个文件跟前面一样的 原理图BOM Gerber和Software 我们都提供 而且也是开源 整个环阵板呢 我们是提供了一个3D打印文件 那提供了这个3D打印文件以后 你客户可以直接用3D打印出一个模具 这样把我们的 这个 麦克风板 直接拧螺丝拧上 这样就好固定 用这个板呢来配合我们的K2G 刚才介绍的K2G 我们的C5517 包括C6747的评估板 下面我们介绍一下 嗯 整个 前面我们讲了Voice Trigger 也讲了Beamforming 那 这个Demo呢 它就是把所有的东西揉在一起 我们既可以采用环阵 也可以采用线阵 然后通过C5517 最后到 这个 Voice Application 那这个环阵的Keywords的识别 我们采用的是第三方Sensory的这个IP 那在这个IP里面 它是可以把这个keywords做一个识别 啊 当然 我们的前处理 我们的这个环阵板上用了两颗 TI 的ADC PCM1864 然后主芯片用的是我们的C5517 200兆的定点的DSP 内部带有320KB零等待的RAM OK 最后我把大家 所有的这个内容 因为大家听了以后 嗯 对TI 的方案非常感兴趣 想立刻动手去做一套语音识别方案 那现在我就把所有的这个我今天讲的内容 放在一个Page 里面 以供大家查找 首先 我们所有的前处理算法 包括C6000的Library你都可以在网上Download得到 只需要在TI的官网 我们的Library分为两类 一类是AEC 跟AER 的这个Library 那这个Library也是包括AGC 包括EQ包括DRC 包括Noice Reduction 包括Beamforming 那我们的Library 2 呢 Voice Library是包括VAD 包括Voice Enhancement Unit 这些内容 OPUS这个Codec 实际上也可以在TI 这个 官网上找到 这个是Open Source的Voice的Encoder和Decoder 的这一个代码 啊 那 我们的硬件除了我们可以用到C5517 C674X的评估板 包括我们刚才介绍的K2G 其实还有很多客户对3730也感兴趣 我们也有包括还有一些beagleboard的评估板 大家也感兴趣 那这些设计板我相信也是性价比更高 大家都可以从这张配置上 拿到你所想要的软件硬件 然后开始评估你的 语音识别方案 谢谢大家
课程介绍 共计3课时,13分32秒

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