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- TI C5000、C6000 DSP 产品及语音识别参考设计概览
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那 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 DSP 和C6000 的DSP
C5000的DSP呢 C5515
C5517 C5535 和 5545
的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 C5000的DSP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
语音识别的算法叫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C5000的DSP里面
运行的一些算法
啊 这个C5000的DSP 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的方案
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 我们所有的前处理的算法
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和硬件
然后开始评估你的 语音识别方案吧
谢谢大家
课程介绍
共计3课时,14分26秒
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