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EDA/IP  

兼具成本效益及快速設計的音訊耳機設計

上網時間: 2011年11月15日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:耳機  訊號處理  IDE  適應性增益  Simulink 

Richard Hodges

首席科學家

Plantronics

電話耳機的消費市場素以創新產品和快節奏著稱。幾乎每星期,都有公司推出新產品,且是全新功能推向市場。在這種環境下,耳機的市場生命週期越來越短,事實上,部分產品甚至只有半年左右的銷售期,這對我們產品研發的時間帶來嚴重下降的壓力。若要在市場競爭中搶得先機,我們必須提供競爭所沒有的耳機功能。在Plantronics,我們已經開發出一種新的設計平台,幫助我們加速創新、開發和進行驗證。

研發上面臨的挑戰

一個消費性電話耳機由幾個互動式零件組成,每一項都擁有相當不同的行為。例如,要能有效清除噪音取決於麥克風、耳機、電子訊號處理和人的互動。我們依靠所謂有著‘金耳朵’(golden ears)的聽眾來評估音訊品質,所以使用者相當程度上也是耳機研發過程的一部分。

為了提供更好的音訊品質和更多的功能,我們添加更多的訊號處理,這就需要更強大的嵌入式硬體和軟體,這使得我們將編譯-構建-下載延遲(compile-build-download delays)導入在我們研發過程中。

試想一個測試情景,某個金耳朵監測到一個音訊問題,也許是使用適應性增益(adaptive gain),我們使用電腦上的IDE來修改適應性增益演算法、重新編譯並在軟體中建立演算法;接著將所建立好的軟體,下載並置入我們的嵌入式硬體內,然後再重新來一次測試流程。每一個所偵測到的錯誤都會導致另一個成本增加,這使得我們的編譯-構建-下載的循環流程昂貴且耗時。

分析這個過程,很明顯地,更有效的方式是去‘調整’(tune)訊號處理演算法,即在通話過程中機動調整演算法的參數,甚至完全改變所使用演算法,這可使我們能夠大幅降低修正錯誤的時間及成本,且提高產品性能。在這個適應性增益的例子中,如果我們能夠在測試進行中隨時修改增益演算法,我們就能更加迅速地實現和測試我們的解決方法。

不幸的是,標準的嵌入式開發環境無法提供或僅能有限度的提供這種即時(real-time)、動態(on-the-fly)的修改。

雖然我們無法消除這種構建-編譯-下載的研發週期,但若能使用正確的研發平台,我知道我們就可以在嵌入式開發開始之前,迅速的建立及測試演算法和系統,這能使我們在開始實現到嵌入式目標之前,提前修正系統中的錯誤。不過,要做到這一點,我們需要一個可以納入人類聽眾、音訊硬體和訊號處理等不同系統的共同平台,我們需要一個在操作時可以改變及修正的研發平台,當然,我們也希望它兼具靈活性及成本效益。

靈活且負擔得起的研發平台

在PC上可以進行即時(real-time)音訊處理,其實已經有一段時間了,然而,這需要客製化的軟體開發或專用的音訊處理軟體才行,不過,客製化軟體雖提供了靈活性,卻非常昂貴;相比之下,專用音訊處理軟體便宜許多,但相當不靈活。

由於個人電腦處理能力的改進,透過可靈活使用與隨時可用的模擬軟體,PC最近也可以用來建立即時的音訊處理系統模型。藉由將模擬軟體與音訊硬體連結,我們可以建立一個開發測試平台,既靈活又實惠。這個平台包括三個要素:一台標準PC、模擬軟體,和外部音訊硬體(圖1)。


圖1:Plantronics研發及驗證的開發平台。

個人電腦 包括一個音訊串流輸入/輸出(ASIO)聲卡。ASIO是要保證採樣精確同步(sample-accurate synchronization)和固定處理發送和接收訊號之間的延遲。聲卡主要處理音訊的輸入和輸出,且扮演模擬軟體和數位音訊數據資料的中介角色。

模擬軟體 我們採用Mathworks Simulink軟體。選擇Simulink,是因為它為我們這種研發專案提供了幾種關鍵優勢。首先,它可以與許多外部硬體無縫連接,包括大部份的ASIO聲卡,這對於我們的應用至關重要。其次,它是一個可視覺化的設計環境,可使工程師能夠輕鬆地與他們建立的模型進行互動並交付執行。最後,它可以讓我們在運行模擬時隨時改變模型的參數。

音訊硬體 連結模擬軟體、使用者和電話網路。有線電話系統運行時,電壓比音訊電子高得多,所以我們利用電壓隔離器將其餘的系統隔開。從電話網路或從麥克風來的類比訊號,透過MOTU FireWire 828mk2音訊I/O盒(使用ASIO軟體介面)轉換為數位形式(使用脈衝編碼調節器或PCM);然後數位音訊數據通過FireWire連接匯入電腦。

這個軟體開發環境所唯一需要客製化的部份是,需要一個Simulink模組(Block),做為讀取和寫入數據資料連接ASIO介面。

在這個平台上,我們在Simulink內執行大多數的即時訊號處理演算法,為了提高效率,通常我們使用Simulink快速加速器模式(Rapid Accelerator mode),從而加快了模擬速度。當進行模擬時,我們可以與Simulink模型互動、調整參數的變化,例如,我們可以在一個實際的通話中更改增益演算法,在測試過程中,甚至可以切換到一個完全不同的音訊處理算法,例如,這種功能使我們能夠比較多種不同的回聲消除演算法(echo cancellation algorithms)。

在測試完成之後,若對訊號處理系統運行正常感到滿意,我們就將這個系統實現到嵌入式目標系統中。我們使用和以前相同的編譯-構建-下載的週期,不過,這一次,我們在開始嵌入式開發之前,就已經充份地模擬整個系統,並找出幾乎所有的錯誤。使用這種新研發流程,我們已經大大降低了開發和驗證時間。

發展和驗證的平台

我們不僅使用這個新平台進行音訊演算法開發,也用它來進行演算法和系統的驗證。我們的平台可用於有線耳機,以及藍牙相容的耳機(透過Plantronics公司音訊I/O專用的藍牙USB加密器)。

我們將在MATLAB或C開發的個別演算法,組合到Simulink系統中,我們使用Simulink產生測試訊號(例如,正弦喳噪音),透過Simulink的圖形功能,我們可以快速地檢查訊號的屬性,如能量譜密度(energy spectral density)等。

對音訊研發來說,分析訊號的音訊性能是相當標準程序開發的工作,但我們的平台使我們能夠進一步的對正在通話中的電話測試演算法,在演算法和系統的驗證過程中,我們將硬體與模擬模型連結,隨著模型的即時運行,我們使用我們的平台進行現場電話呼叫,例如,一位金耳朵聽眾參加電話會議,隨之調整各種參數來改善電話中的音訊品質。

回聲消除演算法為我們的流程提供了一個很好的例子,如果沒有經過訊號處理,用戶會聽到因為麥克風和耳機的反饋而產生的回聲和嘯叫聲。消除回聲??不是一件簡單的事,有兩個音訊會輸入到系統中:一是電話網路,另一是從麥克風輸入的音訊。回聲消除必須同時考慮音訊訊號來源,又要能適度地消除訊號,這樣用戶才會只聽到電話網路的音訊。有好幾種回音消除技術可以使用,而每種都有自己的參數可供微調。在Plantronics公司,我們在Simulink中實現了兩個不同的迴聲消除演算法(參見圖2),以及進行模擬,看看哪個效果最好。


圖2:在Simulink中的一個回聲消除系統模型。

為了測試回聲消除演算法,我們在模型中實現它們,然後將研發平台連接到電話網路。在正在通話的電話會議上,我們修改了演算法設定以改善音訊品質,在即時操作的各種情境下,評估通話系統的品質,包括通話音量範圍。在同一通電話中,我們也從一個回聲消除演算法切換到另一個,比較在相同條件下的清晰度。這很容易比較兩種演算法的清晰度,因為我們可以在它們之間切換,而無需重新編譯,也不需停止模擬或重打一通電話。

除了消除回聲,耳機也需要線路消除演算法(line cancellation algorithms)來處理因為電話網路所引起的回聲,以及需要動態的範圍控制,如動態改變音量,提高低音量的聲音,並限制高音量的聲音。而其他的各種演算法也都需要以符合法規,例如,歐盟要求耳機具有抗驚嚇屬性,即限制耳機的音量不容許它們迅速提高音量。我們正利用這個研發平台,來快速開發和驗證所有這些演算法或更多演算法。我們還利用這個平台來進行更明智的的材料清單決策。例如,揚聲器和麥克風均衡地使用較便宜的感測器,看是否可提供更好的音訊品質,新平台讓我們能夠評估這些選擇。

本文小結

在市場的迫切驅動下,Plantronics公司開發了一種創新的研發和驗證平台,以縮短設計、開發和測試的週期。該平台本身具有成本效益,因為它以標準PC、Simulink模擬軟體,以及標準的音訊設備為基礎。更重要的是,使我們能夠檢查和修正正在進行通話的系統,該平台提供了設計層級的洞察力,以及我們以前所缺乏的對於系統屬性的認識,這使得我們大多數的設計問題都能加以模擬,從而簡化我們的嵌入式目標開發工作。

在一般情況下,研發速度的增加是來自於犧牲產品品質或者是增加預算開支。我們採用的新方法則使我們能夠兼顧三個面向:加速研發速度,不斷降低成本,並開發出更好耳機。





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