基于ARM的AMR-WB宽带语音编码算法的优化与实现

摘要

自适应多速率语音编码AMR—WB是由3GPP组织制定的应用于第三代移动通信系统中的一种语音编码算法。它采用了代数码本激励线性预测技术和自适应技术,并支持九种编码速率,很好地解决了信源和信道编码的速率分配问题,使得网络资源的配置和利用更加灵活和高效。由于AMR-WB的计算复杂度较高,从而限制了它在硬件资源有限的嵌入式系统中的应用。ARM处理器不仅在控制方面具有优势,在信号处理方面的能力也越来越强,因而广泛应用于嵌入式系统中。本文的研究目的是在保持较高的合成语音质量的前提下,降低AMR-WB的整体复杂度,并在AESOP-MP2530FARM平台上实现AMR-WB语音编码的双路处理,优化后的AMR-WB算法可以用于嵌入式系统中VOIP语音前端处理。
　　 本文分析了AMR-WB算法的原理和特点,评估了其性能和复杂度。结果表明,自适应码本搜索模块和固定码本搜索模块的计算量约占整体算法的43％,本文重点对这两个模块进行了优化,具体方法是先对ACELP语音合成模型作了改进,避免了不必要的卷积运算,从而实现了快速自适应码本搜索算法,使整体计算量减少了8％；同时,提出并实现了一种基于码本矢量分段优化的快速固定码本搜索算法,在保持较高的合成语音质量的同时,使整体计算量进一步减少了21％；最后,对AMR-WB算法进行代码优化。经以上优化流程,平均计算复杂度由1149MIPS降至97.2MIPS。在MP2530F ARM平台上运行优化后的AMR-WB算法,实验结果表明,完全满足双路处理的要求。