數字語音擾頻和解擾綜合性實驗設計及DSP實現

徐望明

數字語音擾頻和解擾綜合性實驗設計及DSP實現

徐望明

（武漢科技大學 信息科學與工程學院，湖北 武漢 430081）

設計了“DSP原理與應用”課程的一個綜合性實驗案例：運用數字濾波和幅度調制（AM）原理，在DSP開發平臺上設計并實現了一個針對數字語音信號的擾頻器和解擾器。整個設計利用Matlab和CCS開發平臺完成，并進行了實驗測試驗證。通過該綜合性實驗，可使學生綜合運用信號與系統、數字信號處理和通信原理等課程的知識解決實際問題，得到信號處理系統設計和實驗調試等綜合能力的訓練。

綜合性實驗；DSP原理與應用；擾頻/解擾；數字濾波；幅度調制

綜合性實驗是在學生具有一定基礎知識和基本操作技能基礎上，運用某一門課程和相關課程的綜合知識，對學生進行綜合訓練的一種復合式實驗，其訓練內容包含多個知識點或涉及多項技術，目的是綜合培養學生的實驗動手能力、數據處理能力、資料查閱能力和實驗結果分析能力。“DSP原理與應用”課程是電子信息類專業在高年級開設的一門實踐性較強的專業課程。該課程突出信號處理基礎理論（算法）和具體應用實例的工程實現。當前，DSP技術發展迅速，且DSP芯片具有處理速率高、功耗小等優點，因而應用十分廣泛[1]。由于實際應用系統涉及的知識點常與多門專業課程知識相關，在實驗教學中應根據實際應用場合設計相應的綜合性實驗項目供學生研究學習。這對提高學生綜合運用所學知識解決實際問題的能力大有裨益。

日常生活中，基于DSP技術的應用系統非常多，其中一個典型的例子就是信號擾頻與解擾器。比如，在電話或對講機中配置擾頻/解擾器，就可防止私人電話被竊聽[2-3]；在付費有線電視系統中應用擾頻/解擾器，就可對用戶進行收視質量限制[4]，從而促使欠費用戶繳費或讓未付費用戶無法正常觀看。

本文以此為應用背景，結合我校“DSP原理與應用”課程教學目標和實驗教學目標，以數字語音信號擾頻與解擾為案例，設計相應的綜合性實驗項目。主要綜合了信號與系統、數字信號處理和通信原理等相關專業課程的理論知識，并利用Matlab作為輔助設計工具，利用DSP集成開發環境Code Composer Studio（CCS）具體實現對數字語音信號進行加擾和解擾的處理效果。

1 語音信號擾頻和解擾的原理

語音信號擾頻和解擾的原理可以在模擬域進行分析。

本文設計的實驗案例通過“頻譜倒置”方法實現語音擾頻的目的，即將輸入語音信號頻譜的高頻部分變為低頻部分，低頻部分變為高頻部分，并通過低通濾波器濾掉上邊帶信號，只傳輸下邊帶信號。下邊帶信號頻譜正是原始語音信號頻譜倒置的結果。解擾作為擾頻的逆過程，原理是一樣的，即擾頻后的語音信號再經過一次同樣的頻譜搬移和濾波處理后，就可還原得到原來輸入的語音信號。

由于所研究的語音信號的頻率范圍為0.3~3 kHz，不難通過理論分析計算出載波的頻率選擇應為3.3 kHz。為了實驗仿真的方便，本文設計的實驗案例中對語音信號擾頻與解擾的實現都是在數字域進行的，即假設原始模擬的語音信號（設頻帶范圍為0.3~ 3 kHz）已經經過A/D轉換器成為數字信號。因此，只要經過一個低通濾波器（截止頻率為3 kHz）將其頻率限制在通帶范圍之內，同時利用一個正弦信號發生器產生的正弦載波（3.3 kHz）與濾波后的信號相乘，便可實現語音信號的頻譜搬移。這時信號的頻譜被搬移到上邊帶3.6~6.3 kHz和下邊帶0.3~3 kHz，然后再通過一個截止頻率為3 kHz的低通濾波器濾去上邊帶信號，留下作為輸出的下邊帶信號，該下邊信號正是原始信號頻譜倒置的結果，即為數字擾頻信號。

如前所述，語音解擾的原理和語音擾頻相同，等同于再一次的擾頻。基于以上工作原理，語音擾頻器/解擾器的工作原理如圖1所示。

圖1 語音擾頻器/解擾器工作原理圖

可見，本實驗案例中，主要是利用信號濾波和AM調制的基本原理來實現語音擾頻與解擾的功能，涉及信號與系統、數字信號處理和通信原理等專業課程基礎知識。

2 數字語音擾頻器/解擾器的DSP實現

2.1 低通濾波器設計

數字濾波器[7]是DSP最廣為人知的應用。濾波器特性可以由通帶波紋、阻帶波紋、通帶截止頻率及阻帶截止頻率等參數決定。在設計數字濾波器時，必須根據這些參數來確定濾波器系數，可借助Matlab軟件或專門的數字濾波器設計軟件來完成[8-9]。對于DSP來說，低通、高通、帶通、帶阻濾波器實現程序大致相同，區別只在于濾波系數不同。實驗案例中，FIR和IIR濾波器都可以滿足要求，本文以FIR濾波器設計為例進行說明。

Matlab軟件的數字信號處理工具箱提供了很多用于數字濾波器設計和分析的內部函數，可以通過編程方式來輔助設計；也提供了具有圖形用戶界面（GUI）的交互式數字濾波器設計和分析工具，可以直觀方便地輔助設計，本文使用的是其中的FDATool。FDATool具有一個交互式的GUI，允許用戶指定以下濾波器設計參數：

（1）濾波器類型可選擇，如低通、高通、帶通、帶阻、多頻帶、升余弦等；

（2）濾波器設計方法可指定，如設計FIR濾波器的等波紋法、最小平方法和加窗法等；

（3）濾波器階數可由用戶指定，也可以是由濾波器設計方法自動確定的最小階數；

（4）窗口技術要求僅可用于采用傅里葉方法的FIR濾波器設計，有16種窗口供選擇；

（6）幅度技術要求可以是通帶波紋和阻帶波紋，單位可以為線性單位或dB。

圖2 利用Matlab的FDATool設計的FIR低通濾波器界面

用C語言編寫濾波程序并不難，利用任何一個循環結構均可實現這種乘加運算。本實驗案例中，給出濾波函數的聲明如下，讓學生根據所學知識編寫完整的函數體：

int filter(int input,int *buf, int *lpcoefs) ; //濾波，函數聲明，待實現

2.2 載波信號的產生

在數字信號處理中，經常使用到正弦信號[10]。通常的方法是查表法，即將某個頻率的正弦值預先計算出來后制成一個表，DSP工作時僅作查表運算即可，主要用于精度要求不是很高的場合。若精度要求高，表就很大，需要的存儲容量也要增大，此時可采用迭代法。我校開設的“DSP原理與應用”課程實驗中有一個設計性實驗項目，使用了迭代法產生正弦信號，可直接用于本實驗案例。

2.3 信號幅度調制（AM）的實現

為了實現對語音信號的擾頻或解擾功能，使用幅度調制（AM）方法。幅度調制是用調制信號去控制高頻正弦載波的幅度，使其按調制信號的規律變化的過程。對于幅度調制信號，在波形上，它的幅度隨基帶信號規律而變化；在頻譜結構上，它的頻譜完全是基帶信號頻譜在頻域內的簡單搬移[5-6]。在用DSP編程實現時，調制信號是輸入的數字語音信號，高頻正弦載波是利用查表法產生的正弦數據。根據本實驗方案中信號的相關參數，將它們進行簡單的乘法運算，根據傅里葉分析的原理，就可實現頻譜搬移。再通過一個截止頻率為3 kHz的低通濾波器濾去調制后的上邊帶信號，留下的下邊帶信號正是原始信號頻譜倒置的結果，其輸出信號即為數字擾頻或解擾信號。

這部分相應的C語言程序也不難實現，函數聲明如下，實驗時讓學生完成具體函數體的編寫：

int am_mod(int input, int *sine); // AM調制，函數聲明，待實現

2.4 語音擾頻器/解擾器的實現

一旦學生理解了以上基本模塊的原理及實現方法，再根據圖1所示的語音擾頻器/解擾器的工作原理圖，按照“濾波—調制—濾波”的順序組合以上函數，就能實現擾頻或解擾功能。這也可以通過如下子函數進行聲明，讓學生實驗時一起實現：

int filtmodfilt(int input); //濾波-調制-濾波（擾頻或解擾子程序），函數聲明，待實現

綜上所述，本實驗案例中用C語言編寫的主程序（用于實現擾頻，解擾與此類似）如圖3所示。程序中，注釋為“待實現”的3個子函數以及輸入測試數據的初始化工作要求學生在實驗課堂上補充完成。

圖3 實驗主程序

3 實驗驗證及結果分析

實驗可使用TI公司的TMS320C54系列或其他系列的SDK開發板或實驗箱進行，支持軟件仿真（Simulator）和硬件仿真（Emulator）。TI公司提供了功能強大的集成開發環境Code Compsor Studio（CCS），可以完成源程序的編寫、編譯、調試和數據分析等工作。

為了便于測試和驗證，實驗中學生可以將設定頻率的周期信號數據作為擾頻器的輸入，保存在數組input_signal[M]中，程序運行時不斷讀入其中的數據進行處理。為了便于觀察，處理結果相應地保存在數組output_signal中。通過CCS提供的圖形顯示功能，可以查看程序運行時輸入、輸出的頻譜圖和時域波形圖，觀察信號擾頻和解擾的效果。

以借助Matlab準備好的0.8 kHz的余弦序列（采樣頻率16 kHz，取一個周期的20個采樣數據）作為輸入信號為例，即input_signal初始化為：

static int input_signal[20] = {1000, 951,809,587, 309,0,–309,–587,–809,–951,–1000,–951,–809,–587,–309, 0,309,587,809, 951}; //0.8kHz input signal with fs= 16 kHz

此時，語音擾頻器工作時的實驗效果如圖4所示，上排是輸入余弦序列的頻譜圖和時域波形圖，下排是受擾后輸出序列的頻譜圖和時域波形圖。

圖4 語音擾頻實驗效果

對于輸入數據是頻率為0.8 kHz的余弦信號，經過AM調制后，得到雙邊帶輸出信號,其中上邊帶信號頻率為4.1 kHz（即3.3 kHz+0.8 kHz），因其大于3 kHz而被后續的低通濾波器濾掉了，保留的下邊帶信號頻率為2.5 kHz（即3.3 kHz–0.8 kHz），與圖4中顯示的結果一致。

如果再將上述擾頻器的輸出信號作為新的輸入信號，重新運行程序，即可實現對信號的解擾，得到原來輸入的余弦信號。語音解擾器工作時的實驗效果如圖5所示。

圖5 語音解擾實驗效果

此時的輸入信號頻率為2.5 kHz，得到的輸出信號也是雙邊帶信號，其中上邊帶信號的頻率為6.8 kHz（即3.3 kHz+2.5 kHz），因其大于3 kHz而被后續的低通濾波器濾掉了，保留的下邊帶信號的頻率為0.8 kHz（即3.3 kHz–2.5 kHz），正好是進行擾頻前的輸入余弦信號，成功實現解擾功能。

4 結語

利用我校DSP實驗室的已有設備和條件，通過前期基礎性實驗，在學生掌握DSP芯片特點、功能和軟件開發的基礎上，進一步結合實際應用系統的特點，開發了數字語音擾頻和解擾綜合性實驗項目。所設計的實驗案例基于DSP硬件開發平臺，將Matlab輔助設計和CCS 軟件開發調試工具相結合，對培養學生的DSP綜合設計能力很有好處[11]。另外，該實驗案例把語音擾頻與解擾的原理、方法與應用三者有機結合并融匯在實驗教學過程中，通過綜合性實驗將數字信號處理及其相關專業課理論緊密聯系實際加以運用，不僅有利于學生掌握方法與技能，而且能夠促使學生把知識轉化為能力，從而從根本上提高教學質量和 效果。

學生可以在此實驗項目基礎上對實驗內容進一步拓展，例如：嘗試使用不同的數字濾波器設計方法，使用不同的載波產生方法，使用不同的信號調制方法，并進行對比；也可開發通用的帶限信號擾頻和解擾實驗項目；還可結合具體的DSP開發板或實驗箱，利用麥克風、A/D和D/A轉換電路、揚聲器等實現真實的模擬語音擾頻和解擾功能。此外，學生也可以根據本文實驗案例的設計方法，自行研發其他綜合性實驗項目，用于進一步訓練學生理論應用、系統設計和實驗調試等綜合能力[12]。

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Design of comprehensive experiment and DSP realization of digital voice scrambling and descrambling

XU Wangming

(School of Information Science and Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081, China)

A comprehensive experiment case of the “Principles and applications of DSP (Digital Signal Processing)” course is designed. A scrambler and a de-scrambler for digital speech signal are designed and realized on the platform of DSP development based on the principles of digital filtering and amplitude modulation (AM). The whole design is completed by using the development platform of Matlab and CCS, and the experimental verification is carried out. Through this comprehensive experiment, students can use the knowledge of signal and system, digital signal processing and communication principle to solve practical problems, and get the training of comprehensive ability of signal processing system design and experiment debugging.

comprehensive experiment; DSP; scrambling/descrambling; digital filtering; amplitude modulation

TP391；G642.423

A

1002-4956(2019)10-0163-04

10.16791/j.cnki.sjg.2019.10.039

2019-02-26

武漢科技大學教學研究項目實驗專項（2014Z034）

徐望明（1979—），男，湖北武漢，博士，高級工程師/高級實驗師，碩士生導師，主要研究方向為信號處理、模式識別。E-mail: xuwangming@wust.edu.cn