1.3 TI C5000、C6000 DSP 产品及语音识别参考设计概览

那 语音信号前处理 TI的选择方案有很多

我们先这里重点介绍一下

C5000 DSP 和C6000 的DSP

C5000的DSP呢 C5515

C5517 C5535 和 5545

的DSP芯片

那最多有9个Channel的12S

C6000 DSP 6742 6746 6748

最快的频率可以做到456Mhz

而且是支持浮点

然后 Memory 最高的RAM Size是380KB

I2S呢 最高是32个Channel

这也是我们TI DSP最大的优势

非常多的 固有的I2S 的接口

可以支持你做单环阵 或者是双环阵

TI C5000的DSP语音唤醒的参考设计

它在这个参考设计里面呢

采用的是我们C5535 或者是 C5545

这个DSP 的Package非常小

是7mm x 7mm

然后它采用的是TI的嵌入式的

语音识别的算法叫TIesr的Library

在这个Library里面

你可以说一个预编程的Keywords

这个仓库里面 我们写的是TI Voice Trigger

那你说了Voice Trigger以后呢

在我们的显示屏上 这个OLED的显示屏上

就会显示TI Voice Trigger

这些的算法 TI提供的都是OpenSource的Library

这个是给广大这个 工程师或者是设计者一个参考

接下来我介绍一下

我们TI的另一个Reference Design

TI Design 0077

在这个Design里面

我们采用的是 一个线性的4麦的方案

在这个方案里面 先 信号记录以后

我们会做一个Beamforming

Beamforming完了以后 我们会做这个Noise Reduction

就是噪声消除 最后 我们

紧接着我会做MSS

嗯 这个多源选择

选择一路信号最强的

或者是在那个方向上 信号最强的一路信号

最后做一个动态压缩

这个是我们在这个C5000的DSP里面

运行的一些算法

啊 这个C5000的DSP 是C5517

跑200兆的速度

我们这个Reference Design提供

原理图 BOM Gerber和整个的Software

TI Design 0088 音频的全处理的Reference Design

在这个Design 我们采用了TI更先进的处理器

66AK2G02

在这个Reference Design里面 我们采用的是环阵

7加1麦 然后运行的语音处理的算法

同样是Beamforming

然后Noise Reduction 包括多源选择

最后做动态压缩 整个文件跟前面一样的

原理图BOM Gerber 和Software 我们都提供

而且也是开源

整个环阵板呢

我们是提供了一个3D打印文件

那提供了这个3D打印文件以后

你客户可以直接用3D打印出一个模具

这样把我们的 这个

麦克风板 直接拧螺丝拧上

这样就好固定

用这个板呢来配合我们的K2G

刚才介绍的K2G 我们的C5517

包括C6747的评估板

下面我们介绍一下 嗯 整个

前面我们讲了Voice Trigger

也讲了Beamforming 那 这个Demo呢

它就是把所有的东西揉在一起

我们既可以采用环阵 也可以采用线阵

然后通过C5517

最后到 这个 Voice Application

那这个环阵的Keywords的识别

我们采用的是 第三方Sensory的这个IP

那在这个IP里面

它是可以把这个keywords做一个识别

啊 当然 我们的前处理

我们的这个环阵板上用了两颗

TI 的ADC PCM1864

然后主芯片用的是我们的C5517

200兆的定点的DSP

内部带有320KB零等待的RAM

OK 最后我把大家

所有的这个内容 因为大家听了以后

嗯 对TI 的方案非常感兴趣

想立刻动手去做一套语音识别的方案

那现在我就把 所有的这个我今天讲的内容

放在一个Page 里面 以供大家查找

首先 我们所有的前处理的算法

包括C6000的Library 你都可以在网上Download得到

只需要在TI的官网

我们的Library分为两类

一类是AEC 跟 AER 的这个Library

那这个Library也是包括AGC

包括EQ 包括DRC 包括Noice Reduction

包括Beamforming

那我们的Library 2 呢

Voice Library是包括VAD

包括Voice Enhancement Unit

这些内容 OPUS这个Codec

实际上也可以在 TI 这个 官网上找到

这个是Open Source的 Voice的Encoder和Decoder

的这一个代码

啊 那 我们的硬件 除了我们可以用到C5517

C674X的评估板

包括我们刚才介绍的K2G

其实还有很多客户对3730也感兴趣

我们也有 包括还有一些beagleboard的评估板

大家也感兴趣

那这些设计板 我相信也是性价比更高

大家都可以从这张配置上

拿到你所想要的软件和硬件

然后开始评估你的 语音识别方案吧

谢谢大家

那 语音信号前处理 TI的选择方案有很多

我们先这里重点介绍一下

C5000 DSP 和C6000 的DSP

C5000的DSP呢 C5515

C5517 C5535 和 5545

的DSP芯片

那最多有9个Channel的12S

C6000 DSP 6742 6746 6748

最快的频率可以做到456Mhz

而且是支持浮点

然后 Memory 最高的RAM Size是380KB

I2S呢 最高是32个Channel

这也是我们TI DSP最大的优势

非常多的 固有的I2S 的接口

可以支持你做单环阵 或者是双环阵

TI C5000的DSP语音唤醒的参考设计

它在这个参考设计里面呢

采用的是我们C5535 或者是 C5545

这个DSP 的Package非常小

是7mm x 7mm

然后它采用的是TI的嵌入式的

语音识别的算法叫TIesr的Library

在这个Library里面

你可以说一个预编程的Keywords

这个仓库里面 我们写的是TI Voice Trigger

那你说了Voice Trigger以后呢

在我们的显示屏上 这个OLED的显示屏上

就会显示TI Voice Trigger

这些的算法 TI提供的都是OpenSource的Library

这个是给广大这个 工程师或者是设计者一个参考

接下来我介绍一下

我们TI的另一个Reference Design

TI Design 0077

在这个Design里面

我们采用的是 一个线性的4麦的方案

在这个方案里面 先 信号记录以后

我们会做一个Beamforming

Beamforming完了以后 我们会做这个Noise Reduction

就是噪声消除 最后 我们

紧接着我会做MSS

嗯 这个多源选择

选择一路信号最强的

或者是在那个方向上 信号最强的一路信号

最后做一个动态压缩

这个是我们在这个C5000的DSP里面

运行的一些算法

啊 这个C5000的DSP 是C5517

跑200兆的速度

我们这个Reference Design提供

原理图 BOM Gerber和整个的Software

TI Design 0088 音频的全处理的Reference Design

在这个Design 我们采用了TI更先进的处理器

66AK2G02

在这个Reference Design里面 我们采用的是环阵

7加1麦 然后运行的语音处理的算法

同样是Beamforming

然后Noise Reduction 包括多源选择

最后做动态压缩 整个文件跟前面一样的

原理图BOM Gerber 和Software 我们都提供

而且也是开源

整个环阵板呢

我们是提供了一个3D打印文件

那提供了这个3D打印文件以后

你客户可以直接用3D打印出一个模具

这样把我们的 这个

麦克风板 直接拧螺丝拧上

这样就好固定

用这个板呢来配合我们的K2G

刚才介绍的K2G 我们的C5517

包括C6747的评估板

下面我们介绍一下 嗯 整个

前面我们讲了Voice Trigger

也讲了Beamforming 那 这个Demo呢

它就是把所有的东西揉在一起

我们既可以采用环阵 也可以采用线阵

然后通过C5517

最后到 这个 Voice Application

那这个环阵的Keywords的识别

我们采用的是 第三方Sensory的这个IP

那在这个IP里面

它是可以把这个keywords做一个识别

啊 当然 我们的前处理

我们的这个环阵板上用了两颗

TI 的ADC PCM1864

然后主芯片用的是我们的C5517

200兆的定点的DSP

内部带有320KB零等待的RAM

OK 最后我把大家

所有的这个内容 因为大家听了以后

嗯 对TI 的方案非常感兴趣

想立刻动手去做一套语音识别的方案

那现在我就把 所有的这个我今天讲的内容

放在一个Page 里面 以供大家查找

首先 我们所有的前处理的算法

包括C6000的Library 你都可以在网上Download得到

只需要在TI的官网

我们的Library分为两类

一类是AEC 跟 AER 的这个Library

那这个Library也是包括AGC

包括EQ 包括DRC 包括Noice Reduction

包括Beamforming

那我们的Library 2 呢

Voice Library是包括VAD

包括Voice Enhancement Unit

这些内容 OPUS这个Codec

实际上也可以在 TI 这个 官网上找到

这个是Open Source的 Voice的Encoder和Decoder

的这一个代码

啊 那 我们的硬件 除了我们可以用到C5517

C674X的评估板

包括我们刚才介绍的K2G

其实还有很多客户对3730也感兴趣

我们也有 包括还有一些beagleboard的评估板

大家也感兴趣

那这些设计板 我相信也是性价比更高

大家都可以从这张配置上

拿到你所想要的软件和硬件

然后开始评估你的 语音识别方案吧

谢谢大家