??? 摘 要： 本系統(tǒng)針對廣播節(jié)目信號傳輸時易受干擾的問題,，采用相關(guān)系數(shù)算法判別廣播音頻信號的相似性,實現(xiàn)在高速數(shù)字信號處理器（DSPs）芯片上對輸入的多路節(jié)目信號進行自動識別，并分析其實現(xiàn)原理,。實驗結(jié)果表明了系統(tǒng)的正確性和合理性,。
??? 關(guān)鍵詞： 相關(guān)系數(shù)；音頻信號,；DSP6713,；語音識別
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??? 目前，國內(nèi)廣播中心節(jié)目傳輸系統(tǒng)是將其所有播出節(jié)目通過傳輸系統(tǒng)送往發(fā)射中心和其他目的地,。傳輸方式有地面無線,、光纖、微波中繼及衛(wèi)星傳輸?shù)?。音頻廣播節(jié)目通過這四種傳輸方式傳輸?shù)綇V播發(fā)射機房供發(fā)射機選擇使用,。然而，現(xiàn)今的轉(zhuǎn)播選擇控制過程都要依靠人為來實現(xiàn),，既浪費了人力物力,，又容易出現(xiàn)誤操作。特別在無人看守的情況下,，一旦出現(xiàn)惡意攻擊節(jié)目信號的事件,，后果將難以估計。
??? 在通常情況下,，每個信道同時受到攻擊的可能性很小,一般是某個信道受到攻擊或干擾,。因此，要把接收到的四路信號進行兩兩比較,。若四路信號都為同一信息,，則說明四路都沒被攻擊,；若有一路或兩路信號與其他路信號不同,，即可判為被惡意攻擊的信號。
??? 本系統(tǒng)利用瑞泰公司的ICETEK-C6713-A評估板支持多路輸入輸出的特性,，同時對四路廣播節(jié)目信號進行采集,，然后對采集到的四路信號進行同步,，再通過相關(guān)系數(shù)算法，對其兩兩的相似性作判決,，最終選出一路最佳信號,，并做出相應(yīng)操作。該系統(tǒng)從保證節(jié)目安全播出的角度出發(fā),，能夠?qū)V播節(jié)目進行自動識別,，可應(yīng)用于廣播節(jié)目自動識別系統(tǒng)，提高廣播機房工作的有效性,、可靠性,、安全性。
1 識別算法的實現(xiàn)
1.1 互相關(guān)算法
??? 互相關(guān)處理是信號檢測中常用的方法,，即求兩個信號的相似程度,，當(dāng)兩個信號出現(xiàn)互相關(guān)性時會產(chǎn)生峰值，而無相關(guān)性信號將被大幅度衰減,，從而判斷出被噪聲淹沒的兩路信號的相似程度,。這是因為信息有良好的時間相關(guān)性(即信號是積累的)，而噪聲是隨機的,，沒有時間相關(guān)性(即噪聲不積累),。假設(shè)x(t)為一路信號，y(t)為另一路信號,，n(t)為噪聲,，則s(t)=x(t)+n(t)為被噪聲干擾的信號。則它們的互相關(guān)函數(shù)為：
????
??? 由于廣播節(jié)目信號與環(huán)境的隨機噪聲沒有相關(guān)性,，所以Rny(τ)=0,，故Rsy(τ)=Rxy(τ)，可以排除環(huán)境的隨機噪聲對系統(tǒng)識別的影響,。因此,，只要根據(jù)Rxy(τ)的值，就能判斷出接收到的兩路信號是不是同一信號,，即有沒有受到惡意攻擊,。可以設(shè)一個門限K來判斷,，若Rxy(τ)>K,，則認(rèn)為這兩路信號有相關(guān)性，判為同一信號,；否則判為不同信號,。
??? 但是在實際應(yīng)用中，由于信號的不同或噪聲等其他因素的影響,，Rxy(τ)值的波動太大,，所以K的值很難確定,。針對該問題，本系統(tǒng)采用求兩路信號的相關(guān)系數(shù)ρ的絕對值來解決,，因為ρ取值范圍介于-1～1之間,。ρ＞0為正相關(guān)，ρ＜0為負(fù)相關(guān),，ρ＝0表示不相關(guān),；ρ的絕對值越大，相關(guān)程度越高,。ρ的計算公式如下：
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1.2 算法可行性在MATLAB上的驗證
??? 首先,，通過麥克風(fēng)錄音，隨便保存好幾個音頻信號,，用于下面的語音識別,，如本實驗中，錄入由筆者念的“1”,、“2”,、“福州大學(xué)”、“信息工程”等音頻信號,；接著通過MATLAB打開音頻信號,，加入噪聲，再找出信號間的相關(guān)性,，并畫出波形圖,。實驗結(jié)果如圖1所示。
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??? 在圖1中,，信號一和信號二的信號內(nèi)容都是筆者自己錄制的“福州大學(xué)”四個字的音頻信號,，相關(guān)性為這兩個信號在加噪后（信噪比為25dB）求出的互相關(guān)程度。其中在X軸為3841的位置有明顯的波峰,，峰值為205.8,。
??? 在圖2中，信號一的信號內(nèi)容是筆者自己錄制的“福州大學(xué)”四個字的音頻信號,，而信號二的信號內(nèi)容都是 “信息工程”四個字的音頻信號,，其中相關(guān)性也是這兩個信號在加噪后(信噪比為25dB)求出的互相關(guān)程度。圖中沒有明顯的波峰,，且相關(guān)性大小幅值明顯偏?。ㄆ浞底畲笾禐?.947）。
??? 從圖1與圖2可以看出,，相同信號在噪聲的影響下具有較大的相關(guān)性,，而不同信號之間的相關(guān)性非常小，從而說明了該算法的可行性,。
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1.3 算法在DSP上的實現(xiàn)
??? 本系統(tǒng)的主要算法是求兩信號的相關(guān)系數(shù),，由公式（2）可看出，相關(guān)系數(shù)的計算,，其實就是用兩信號的互相關(guān)性除以各信號的自相關(guān)的乘積的平方根,。因此，求一次相關(guān)系數(shù)就等于求三次互相關(guān)性,，如式（1）,。
??? 利用DSP6713的浮點運算功能的優(yōu)勢，用快速傅立葉（FFT）來計算兩信號的互相關(guān)性[1],。其步驟如下：
??? (1)假設(shè)截取的用來識別的信號長度為M,，則選擇FFT的變換長度L應(yīng)滿足如下條件：
????
??? (2)將截取的音頻信號x(n)、y(n)也按如下方式補零,，形成長度有L的序列：
??? 
??? (3)用FFT算法分別計算信號序列
的離散傅立葉變換X(k)和Y(k)：
?????
??? (4)計算X(k)和Y(k)的乘積： Z(k)=X*(k)Y(k),，其中*表示復(fù)共軛。
??? (5)用FFT算法計算Z(k)離散傅立葉反變換,，得到相關(guān)性z(n)：
???? 
2 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
????本系統(tǒng)主要基于TMS320C6713實現(xiàn)廣播中心的自動識別,，它是基于語音識別技術(shù)實現(xiàn)的?；咎幚砹鞒虨椋簩斎氲亩嗦芬纛l信號進行采集,，對得到的數(shù)據(jù)進行信號處理，用相關(guān)算法判別信號的相似性,，而后輸出控制信號對多路信號進行切換,，使輸出的數(shù)據(jù)具有最佳信噪比。系統(tǒng)框圖如圖3所示,。
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2.1 節(jié)目信號的輸入
??? 本系統(tǒng)語音采集主要利用ICETEK-AIC23板上語音codec芯片TLV320AIC23實現(xiàn),。在語音輸入時利用了ICETEK-C6713-A EVM支持多路輸入輸出的特點。首先,，DSP通過I2C總線將配置命令發(fā)送到AIC23使其初始化,，等配置完成后AIC23開始工作。然后AIC23通過其中的AD轉(zhuǎn)換采集輸入的語音信號,，每采集完一個信號后,，將數(shù)據(jù)發(fā)送到DSP的McBSP接口上，DSP可以讀取到語音數(shù)據(jù),，每個數(shù)據(jù)為16位無符號整數(shù),，左右通道各有一個數(shù)值。
2.2 分幀
??? 從整體來看語音信號的特性及表征其本質(zhì)特征的參數(shù)均是隨時間而變化的,，是一個典型的非平穩(wěn)過程,，但是在一個短時間段內(nèi)(10ms～30ms的短時間段內(nèi))其特性保持相對穩(wěn)定，因而可以看作是一個準(zhǔn)平穩(wěn)過程,，即語音信號的短時平穩(wěn)性,。目前絕大多數(shù)的語音信號處理技術(shù)均是在“短時”的基礎(chǔ)上,，將語音信號分為許多段來逐段分析其特征參數(shù)，其中每一段稱為一“幀”,，分段的過程稱為“分幀”處理,。根據(jù)不同的處理需求，選取不同的幀長,。通常,，幀長選取10ms～30ms(當(dāng)FS=22.050kHz時,，相應(yīng)于每幀有220～661個信號樣本值）。在取數(shù)據(jù)時，前一幀的尾和后一幀的頭交疊截取,，交疊部分稱為幀移,。幀移與幀長的比值一般取為0～1/2,。在端點檢測前,，選取幀長為240個信號樣本值，幀移為80個信號樣本值,。
2.3 迭加濾波
??? 由于語音信號具有短時平穩(wěn)性的特點,，即語音信號在30ms左右時間里基本保持不變，而噪聲則具有隨機性的特點,，不具備短時平穩(wěn)性的特點,，因此，本系統(tǒng)用迭加濾波的方法對輸入的廣播節(jié)目信號進行濾波,。迭加濾波的實現(xiàn)步驟如下：
??? (1)語音信號經(jīng)過采樣和量化后,，以N點為一幀，對一幀內(nèi)的N點進行累加,，設(shè)累加后的結(jié)果為SUM,。
?? ?(2)將這一幀內(nèi)的平均值（SUM/N）代替該幀的信號采樣值。
?? ?(3)重復(fù)步驟(2)的操作,，直到所有的幀均作平均處理,。
2.4 端點檢測
??? 語音的端點檢測就是確定語音的起點和終點，端點檢測的正確與否對語音識別的性能有很大的影響,，特別是對端點檢測比較敏感的語音識別算法,。漢語語音因為聲母都是清聲母，還有送氣與不送氣的塞音和塞擦音,，它們與環(huán)境噪聲難以分辨,。
??? 常用的端點檢測方法有過零檢測和短時能量檢測。本系統(tǒng)采用這兩種方法的綜合——雙門限端點檢測法來進行語音信號端點檢測,，檢測時,，先要分別為短時能量和過零率確定兩個門限。高門限被超過時，基本可以確定語音的起始端點,，低門限用于確定語音真正的端點,。低門限被超過未必就是語音的起始端點，也有可能是短時噪聲,。當(dāng)高門限已經(jīng)確定語音起始端點,，再返回去利用低門限確定語音的真正起始點，語音結(jié)束點的判別方法類似,。有時噪聲的能量也相當(dāng)大,，可能超過高門限,，但是噪聲一般持續(xù)時間比較短,，可以用持續(xù)時間來決定是噪聲還是語音。
2.5 識別判決與相應(yīng)動作
??? 因為光纖傳輸?shù)墓?jié)目受到惡意侵入的可能性比較小,，因此,，可以以這路信號為模板，將其他三路信號與該路信號比較,，判決其他三路信號是否遭到惡意侵入,。若沒有一路信號與其相同，則說明該路可能受到敵意攻擊,，則再選另一路做為模板來做判決,。
??? 經(jīng)過語音識別判決后，在已經(jīng)識別出的未受干擾的正常廣播節(jié)目信號中,，要選取一路最佳節(jié)目作為輸出,，即要尋找一路信噪比最高的信號。
??? 在這里,，通過計算信號的平均功率來進行判別,。具體步驟如下：
??? (1)讀取各路正常信號進行分幀后，計算每一幀的短時能量,；
?? ?(2)對各路信號均取其N幀的短時能量進行累加,；
?? ?(3)對它們累加后的結(jié)果取平均，便得到各路信號的平均功率,；
?? ?(4)根據(jù)各路信號的平均功率進行比較,，選擇平均功率最高的那路信號作為輸出。
2.6 實驗結(jié)果
??? 在ICETEK-C6713-A的硬件平臺下,，每次輸入兩路語音信號,，并給信號加噪聲（信噪比為13dB），然后對相同信號與不同信號之間進行判決,。各做了66次實驗,，其結(jié)果如表1所示。
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??? 本系統(tǒng)采用相關(guān)性算法，結(jié)合TI公司高速的DSP浮點處理器TMS320C6713嵌入式硬件平臺,，實現(xiàn)對四路廣播節(jié)目的自動識別,。系統(tǒng)對提高廣播機房工作的有效性、可靠性,、安全性,，并最終實現(xiàn)無人看守方面有著重大意義。當(dāng)然,，系統(tǒng)處理速度和識別率等方面都有待于優(yōu)化,。
參考文獻
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