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基于ADPCM算法的汽车智能语音报警系统的设计

作者:武汉大学 马智远 黄金凤 张帆 张承学时间:2008-07-01来源:国外电子元器件收藏

  是一种利用样本间的高度相关性和量化阶自适应压缩数据的波形编码技术。综合了APCM的自适应特性和DPCM的差分特性。它的核心思想是利用自适应改变量化阶的大小,即就是使用小的量化阶编码小的差值,使用大的量化阶来编码大的差值;使用过去的样本值估算下一个输入样本的预测值,实际样本值和预测值之间的差值总是最小。编解码器的输入信号是G.711 PCM代码,若采样频率为8 kHz,每个代码为8位,则它的数据率为64 Kb/s,而ADPC M的输出代码是“自适应量化器”的输出,该输出是4位的差分信号,它的采样频率仍是8 kHz,数据率为32 Kb/s,这样就获得了2:1的数据压缩。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/85061.htm

  编码过程:计算8位的二进制补码的当前采样值Sc和上一预测采样值Sp之间的差值d,该差值经量化编码输出4位ADPCM代码I。在算法中,定义一个结构变量存储预测采样值Sp和量化步长q,并制定了两个表:一个表为索引调整表,其输入为差值量化编码I,用于更新步长索引;另一个表为步长调整表,其输入为步长索引,输出为步长q。编码时,首先用上一个采样点的步长索引查步长调整表求出步长q,然后根据下式来确定4位ADPCM编码值I:

  再将编码值I作为索引调整表的输入,查表输出索引调整,并和结构变量中原步长索引相加,产生新的步长索引,在下一个采样值的编码中使用。编码器输出I后,还需要重复进行与解码完全一样的计算过程,求出新的预测采样值Sp。

  解码过程:首先通过步长索引查步长调整表得到量化步长,差值量化编码I经逆量化得到语音差值d,这是求I的逆过程;然后与前次预测值Sp。一起重建当前语音信号Sc;最后利用Sp=Sc,更新预测值Sp,用I更新量化步长索引。

  设计完成后,对ADPCM编解码器进行仿真,仿真结果如图6所示。AD_DataBus为编码前输入信号,采用Testbench产生。在编码使能信号P1_7为“0”时,开始编码,P1_7跳变到“1”时,编码被屏蔽。此时解码使能信号P1_4为“0”,开始解码,P1_4跳变到“1”时,解码被屏蔽。可以看出编码前输入信号AD_DataBus和解码器输出DA_DataBus基本符合要求。由于ADPCM算法本身是有损压缩,可以确定本部分的设计是正确可靠的。

  4.2 部分

  是整个系统的控制中心.负责检测危险并判断其类型以选择播放相应的报警信息。其工作流程如图7所示。本文给出了采用3个按键代表3种危险的发生,供检测。

  选择常用的51系列单片机AT89C52,用C51语言编程可完成程序设计,实验效果理想。

  5 结束语

  本系统设计是单片机与配合使用,充分发挥各自的优点。获得理想效果,具有很强的实用性,同时还证明了采用可编程逻辑器件实现语音数字压缩处理的高效性。实验证明,本系统可以很好地再现录入的报警语音,具有较高的保真度。驾驶员可以根据自己的喜好随意改变报警声音。危急情况下,本系统会自动发出明确的报警提示,大大提高了驾驶的安全性。


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