一、技术背景与核心挑战

在远程会议、智能耳机、车载语音交互等场景中，发送端语音质量直接影响用户体验。传统降噪方案多依赖后端处理，存在延迟高、功耗大等问题。基于DSP（数字信号处理器）的发送端实时降噪技术，通过在语音采集阶段直接处理原始信号，可显著降低传输延迟（通常<10ms），同时减少对网络带宽的依赖。

核心挑战包括：

1. 实时性要求：需在毫秒级时间内完成噪声估计、滤波处理及信号重构；
2. 复杂噪声环境：需应对非稳态噪声（如键盘敲击声）、混响及多说话人干扰；
3. 资源限制：DSP的内存与算力有限，需优化算法复杂度。

以TI TMS320C64x系列DSP为例，其单核主频1.2GHz，仅能支持约500万次/秒的浮点运算，需通过定点多精度转换、指令级并行优化等手段提升性能。

二、DSP实现的关键技术模块

1. 自适应噪声估计与滤波

LMS（最小均方）自适应滤波器是经典方案，通过迭代调整滤波器系数，使输出信号与参考噪声的误差最小化。其核心公式为：

// LMS算法伪代码（简化版）
void lms_filter(float* input, float* noise_ref, float* output, int length, float mu) {
    float w[FILTER_TAPS] = {0}; // 初始化滤波器系数
    for (int n = 0; n < length; n++) {
        float y = 0;
        for (int i = 0; i < FILTER_TAPS; i++) {
            y += w[i] * noise_ref[n - i]; // 计算滤波输出
        }
        float e = input[n] - y; // 误差信号
        for (int i = 0; i < FILTER_TAPS; i++) {
            w[i] += mu * e * noise_ref[n - i]; // 更新系数
        }
        output[n] = e; // 输出降噪后信号
    }
}

改进方向：

• 变步长LMS：动态调整收敛因子μ，平衡收敛速度与稳态误差；
• 频域LMS：通过FFT将时域卷积转为频域乘积，减少计算量。

2. 频谱减法与维纳滤波

频谱减法通过估计噪声频谱，从带噪语音中减去噪声分量。其公式为：
[ |X(k)| = \max(|Y(k)| - \alpha|D(k)|, \beta|Y(k)|) ]
其中，(Y(k))为带噪语音频谱，(D(k))为噪声频谱，(\alpha)为过减因子，(\beta)为频谱下限。

DSP优化技巧：

• 分帧处理：采用20-30ms帧长，50%重叠，平衡时频分辨率；
• 查表法：预计算(\log)与(\exp)函数，加速频谱计算；
• 定点化：将浮点运算转为Q15/Q31格式，减少资源占用。

3. 深度学习模型的轻量化部署

近年来，基于CRNN（卷积循环神经网络）的降噪模型在性能上显著优于传统方法，但模型参数量大（通常>1M）。针对DSP的优化策略包括：

• 模型剪枝：移除冗余权重，压缩率可达80%；
• 量化：将32位浮点转为8位整型，推理速度提升3-5倍；
• 硬件加速：利用DSP的SIMD（单指令多数据）指令集，并行处理卷积运算。

以TI C66x DSP为例，其支持8位整型乘法累加（MAC）指令，可使CRNN的每帧推理时间从15ms降至3ms。

三、硬件协同优化策略

1. 内存管理优化

DSP的片上内存（L2 SRAM）通常为256KB-1MB，需合理分配数据缓冲区：

• 双缓冲机制：一个缓冲区处理当前帧，另一个缓冲区接收新数据，避免等待；
• 数据对齐：确保数组起始地址为32字节对齐，提升DMA传输效率。

2. DMA与中断配置

通过DMA（直接内存访问）实现音频数据的自动传输，减少CPU负载。配置示例：

// DMA通道配置（伪代码）
void config_dma() {
    DMA_Config config = {
        .src_addr = (uint32_t)adc_buffer,
        .dst_addr = (uint32_t)dsp_input_buffer,
        .frame_count = FRAME_SIZE,
        .transfer_size = DMA_TRANSFER_32BIT,
        .interrupt_enable = true
    };
    DMA_init(DMA_CHANNEL_0, &config);
    DMA_start(DMA_CHANNEL_0);
}

3. 低功耗设计

• 动态电压频率调整（DVFS）：根据负载动态调整DSP主频；
• 任务调度：在空闲时段进入低功耗模式（如C64x的IDLE模式）。

四、工程实践与测试验证

1. 测试环境搭建

• 噪声源：使用白噪声发生器+风扇/键盘等实际噪声；
• 评估指标：PESQ（语音质量感知评价）、STOI（短时客观可懂度）、延迟测量；
• 对比基准：传统维纳滤波、未优化CRNN模型。

2. 性能优化案例

在某智能耳机项目中，通过以下优化使DSP利用率从95%降至70%：

1. 算法简化：将CRNN的卷积层数从6层减至4层；
2. 指令优化：使用C64x的_dotp2指令替代循环乘法；
3. 内存复用：共享输入/输出缓冲区。

最终实现效果：

• 降噪深度：SNR提升12dB；
• 延迟：8ms（满足VoIP标准）；
• 功耗：<5mW（典型场景）。

五、未来方向与挑战

1. 多模态融合：结合麦克风阵列波束成形与视觉信息（如唇动检测）；
2. AI编译器优化：利用TVM等框架自动生成DSP高效代码；
3. 标准化接口：推动DSP厂商提供统一的AI加速库（如TI的TIDL）。

结语：基于DSP的发送端语音降噪技术已从实验室走向量产，其核心在于算法-硬件的协同设计。开发者需深入理解DSP架构特性，结合场景需求选择合适的技术栈，方能在实时性、功耗与音质间取得最佳平衡。