|
Richard Hodges，Plantronics首席科學家 電話耳機的消費市場一向以創新產品和快節奏著稱。幾乎每星期，都有公司推出新產品，且是全新功能推向市場。在這種環境下，耳機的市場生命周期越來越短，事實上，部分產品甚至只有半年左右的銷售期，這給產品研發時間帶來很大的壓力。若要在市場競爭中搶得先機，必須提供競爭所沒有的耳機功能。Plantronics公司已經開發出一種新的設計平臺，幫助客戶加速創新、開發和進行驗證。 研發上的挑戰 一個消費性電話耳機由幾個交互式零件組成，每一項都擁有很大的差異。 例如，要能有效清除噪音取決于麥克風、耳機、電子信號處理和人機互動。因為要依靠所謂有著”金耳朵”(golden ears)的聽眾來評估音頻質量，所以用戶相當程度上也是耳機研發過程的一部分。 為了提供更好的音頻質量和更多的功能，添加更多的信號處理，這就需要更強大的嵌入式硬件和軟件，因此Plantronics將編譯-構建-下載延遲(compile-build-download delays)導入在研發過程中。 試想一個測試情景，某個金耳朵監測到一個音頻問題，也許是使用適應性增益(adaptive gain)，開發人員使用計算機上的IDE來修改適應性增益算法、重新編譯并在軟件中建立算法；接著將所建立好的軟件，下載并置入嵌入式硬件內，然后再重新來一次測試流程。每一個所偵測到的錯誤(bug)都會導致另一個成本增加，這使得編譯-構建-下載的循環流程昂貴且耗時。 分析這個過程，顯然更有效的方式是去”調整(tune)”信號處理算法，即在通話過程中機動調整算法的參數，甚至完全改變所使用算法，這能夠大幅降低修正錯誤的時間及成本，且提高產品性能。在這個適應性增益的例子中，如果能在測試進行中隨時修改增益算法，便能更加迅速地實現和測試我們的解決方法。 不幸的是，標準的嵌入式開發環境無法提供或僅能有限度的提供這種實時(real-time)、動態(on-the-fly)的修改。 雖然無法消除這種構建-編譯-下載的研發周期，但若能使用正確的研發平臺，便可以在嵌入式開發開始之前，迅速的建立及測試算法和系統，這能在開始實現到嵌入式目標之前，提前修正系統中的錯誤。不過，要做到這一點，需要一個可以納入人類聽眾、音頻硬件和信號處理等不同系統的共同平臺，還需要一個在操作時可以改變及修正的研發平臺，當然，同時它還兼具靈活性及成本效益。 靈活且可負擔的研發平臺 在PC上可以進行實時(real-time)音頻處理，其實已經有一段時間了，然而，這需要定制化的軟件開發或專用的音頻處理軟件才行，不過，定制化軟件雖提供了靈活性，卻非常昂貴；相比之下，專用音頻處理軟件便宜許多，但相當不靈活。 由于PC處理能力的改進，通過可靈活使用與隨時可用的仿真軟件，PC最近也可以用來建立實時的音頻處理系統模型。而通過將仿真軟件與音頻硬件鏈接，可以建立一個開發測試平臺，既靈活又實惠。 Plantronics的平臺包括三個要素：一臺標準PC、仿真軟件，和外部音頻硬件(見圖1) 
圖 1. Plantronics研發及驗證的開發平臺 個人計算機 包括一個音頻串流輸入/輸出(ASIO)聲卡。 ASIO是要保證采樣精確同步(sample-accurate synchronization)和固定處理發送和接收信號之間的延遲。聲卡主要處理音頻的輸入和輸出，且扮演仿真軟件和數字音頻數據數據的中介角色。 仿真軟件 Plantronics采用Mathworks Simulink軟件。選擇Simulink，是因為它為該研發項目提供了幾種關鍵優勢。首先，它可以與許多外部硬件無縫連接，包括大部份的ASIO聲卡，這對于應用至關重要。其次，它是一個可可視化的設計環境，可使工程師能夠輕松地與他們建立的模型進行互動并交付執行。最后，它可以讓工程師在運行仿真時隨時改變模型的參數。 音頻硬件 鏈接仿真軟件、用戶和電話網絡。有線電話系統運行時，電壓比音頻電子高得多，所以需利用電壓隔離器將其余的系統隔開。從電話網絡或從麥克風來的模擬信號，通過MOTU FireWire 828mk2音訊I / O盒(使用ASIO軟件接口)轉換為數字形式（使用脈沖編碼調節器或PCM）；然后數字音頻數據通過FireWire連接匯入計算機。 這個軟件開發環境所唯一需要定制化的部份是，需要一個Simulink模塊(Block)，做為讀取和寫入數據數據連接ASIO接口。 該平臺在Simulink內執行大多數的實時信號處理算法，為了提高效率，通常采用使用Simulink快速加速器模式(Rapid Accelerator mode)，從而加快了仿真速度。當進行仿真時， 可以與Simulink模型互動、調整參數的變化，例如，可以在一個實際的通話中更改增益算法，在測試過程中，甚至可以切換到一個完全不同的音頻處理算法，例如，這種功能能夠比較多種不同的回聲消除算法(echo cancellation algorithms)。 在測試完成之后，若對信號處理系統運行正常感到滿意，就將這個系統實現到嵌入式目標系統中。使用和以前相同的編譯-構建-下載的周期，不過，這一次，在開始嵌入式開發之前，就已經充份地仿真整個系統，并找出幾乎所有的錯誤。使用這種新研發流程，已經大大降低了開發和驗證時間。 發展和驗證的平臺 這個平臺不僅可以進行音頻算法開發，也可以進行算法和系統的驗證。該平臺可用于有線耳機，以及藍牙兼容的耳機(通過Plantronics公司音頻I/O專用的藍牙USB加密器)。 Plantronics將在MATLAB或C開發的個別算法，組合到Simulink系統中。利用Simulink產生測試信號（例如，正弦喳噪音），通過Simulink的圖形功能，可以快速地檢查信號的屬性，如能量譜密度(energy spectral density)等。 對音頻研發來說，分析信號的音頻性能是相當標準程序開發的工作，但該平臺能夠進一步的對正在通話中的電話測試算法。在算法和系統的驗證過程中， 將硬件與仿真模型鏈接，隨著模型的實時運行，使用該平臺進行現場電話呼叫，例如，一位金耳朵聽眾參加電話會議，隨之調整各種參數來改善電話中的音頻質量。 回聲消除算法為該流程提供了一個很好的例子，如果沒有經過信號處理，用戶會聽到因為麥克風和耳機的反饋而產生的回聲和嘯叫聲。消除回聲??不是一件簡單的事，有兩個音頻會輸入到系統中：一是電話網絡，另一是從麥克風輸入的音頻。回聲消除必須同時考慮音頻信號來源，又要能適度地消除信號，這樣用戶才會只聽到電話網絡的音頻。有好幾種回音消除技術可以使用，而每種都有自己的參數可供微調。在Plantronics公司，Simulink實現了兩個不同的回聲消除算法(參見圖2)，以及進行模擬，看看哪個效果最好。
圖 2. 在Simulink中的一個回聲消除系統模型 為了測試回聲消除算法，可以在模型中實現它們，然后將研發平臺連接到電話網絡。在正在通話的電話會議上，通過修改算法設定以改善音頻質量；在實時操作的各種情境下，評估通話系統的質量，包括通話音量范圍。在同一通電話中，可以從一個回聲消除算法切換到另一個，比較在相同條件下的清晰度。這很容易比較兩種算法的清晰度，因為可以在它們之間切換，而無需重新編譯，也不需停止模擬或重打一通電話。 除了?消除回聲，耳機也需要線路消除算法(line cancellation algorithms)來處理因為電話網絡所引起的回聲，以及需要動態的范圍控制，如動態改變音量，提高低音量的聲音，并限制高音量的聲音。而其他的各種算法也都需要以符合法規，例如，歐盟要求耳機具有抗驚嚇屬性，即限制耳機的音量不容許它們迅速提高音量。Plantronics正利用這個研發平臺，來快速開發和驗證所有這些算法或更多算法。此外，還可以利用這個平臺來進行更明智的的材料清單決策。例如，揚聲器和麥克風均衡地使用較便宜的傳感器，看是否可提供更好的音頻質量，新平臺能夠評估這些選擇。 本文結論 在市場的迫切驅動下，Plantronics公司開發了一種創新的研發和驗證平臺，以縮短設計、開發和測試的周期。該平臺本身具有成本效益，因為它以標準PC、Simulink仿真軟件，以及標準的音頻設備為基礎。更重要的是，能夠檢查和修正正在進行通話的系統，該平臺提供了設計層級的洞察力，提高了以前所缺乏的對于系統屬性的認識，這使得大多數的設計問題都能加以模擬，從而簡化嵌入式目標開發工作。 在一般情況下，研發速度的增加是來自于犧牲產品質量或者是增加預算開支。該平臺則能夠兼顧三個面向：加速研發速度，不斷降低成本，并開發出更好耳機。 |
