Skaņas pasaulē — neatkarīgi no tā, vai tas ir dvēseli{0}}satraucošs grāvējs kinoteātrī, tīrā debesu skaņa profesionālajā ierakstā vai maigas atbildes no viedajiem skaļruņiem mūsu ikdienas dzīvē, aizkulisēs vienmēr atrodas neredzams "galvenais mikseris"-DSP (Digital Signal Processor) digitālais audio procesors. Tas ir attīstījies no profesionālā audio aizkulišu-varoņa-uz galveno dzinēju, kas virza visu viedo audio nozari. Šajā rakstā tiks sniegta -padziļināta DSP procesoru pašreizējās tehnoloģiskās ainavas analīze un sniegts ieskats to turpmākajos attīstības virzienos.
- Pirmā daļa: Pašreizējā stāvokļa analīze — augstas precizitātes, augstas efektivitātes un augstas integrācijas integrācija
Mūsdienu DSP digitālā audio procesora tehnoloģija jau sen ir pārspējusi vienkāršu ekvalaizeru vai efektu vienību jomu, veidojot visaptverošu ekosistēmu, kurā ir integrēta augstas veiktspējas{0}}aparatūra, uzlaboti algoritmi un vieda programmatūra.
1. Aparatūras platforma: veiktspējas lēciens un robežu izplūšana
Dažādas pamatarhitektūras: tradicionālās specializētās DSP mikroshēmas joprojām dominē augstākās klases profesionālajā tirgū, ņemot vērā to deterministiski zemo latentumu un lielas paralēlās apstrādes iespējas. Vienlaikus pieaugošā vispārēja-nolūka procesoru (CPU) jauda apvienojumā ar optimizētām instrukciju kopām ļauj tiem apstrādāt daudzus vidējas-līdz-zemas{5}}audio algoritmus. Turklāt FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) piedāvā īpaši-zemu latentuma un ārkārtējas optimizācijas iespējas konkrētiem algoritmiem, izmantojot programmējamu aparatūras loģiku. Vairāku{10}arhitektūras hibrīdie risinājumi kļūst par tendenci augstākās{11}}produktos.
Augstas-izšķirtspējas audio apstrāde: atbalsts 32-bitu peldošām vai pat 64 bitu peldošām darbībām ir kļuvis par standartu augstākās klases DSP. Apvienojumā ar 192 kHz vai lielāku paraugu ņemšanas biežumu tas nodrošina vēl nebijušu dinamisko diapazonu un apstrādes precizitāti, samazinot kropļojumus un troksni darbības laikā.
Augsta integrācija un miniaturizācija: līdz ar IoT un portatīvo ierīču eksploziju, DSP kodoli arvien vairāk tiek integrēti kā IP kodoli SoC (System on Chips). Neliela mikroshēma var vienlaikus integrēt DSP, CPU, GPU, kodeku un dažādas saskarnes, ievērojami samazinot enerģijas patēriņu un izmēru, vienlaikus izpildot veiktspējas prasības.
2. Algoritms un programmatūra: no "Remonts" līdz "Izveide"
Klasisko algoritmu ekstrēma optimizācija: tādi fundamentālie algoritmi kā FIR/IIR filtri, dinamiskā diapazona kontrole (saspiešana, ierobežošana, paplašināšana), krustojums un aizkave jau ir ļoti nobrieduši. Pašlaik galvenā uzmanība tiek pievērsta lielākas veiktspējas sasniegšanai ar mazāku skaitļošanas sarežģītību.
Telpiskā audio un ieskaujoša pieredze: uz objektu{0}}balstīti audio formāti (piemēram, Dolby Atmos, DTS:X) ir kļuvuši plaši izplatīti. DSP ir jāapstrādā metadati skaņas objektiem reāllaikā un precīzi jārekonstruē 3D skaņas lauki dažādām skaļruņu konfigurācijām (no kinoteātriem līdz skaņu joslām un austiņām), izmantojot tādus algoritmus kā Higher Order Ambisonics (HOA) un Wave Field Synthesis (WFS). Tas atspoguļo jaunāko-pašreizējo tehnoloģiju pielietojumu.
AI algoritmu dziļa integrācija: šis ir visnozīmīgākais pašreizējais tehnoloģiskais vilnis. Mašīnmācīšanās (ML) un Deep Learning (DL) modeļi tiek iegulti DSP darbplūsmās, panākot efektus, kurus ir grūti sasniegt ar tradicionālajām metodēm:
Inteliģentā trokšņu samazināšana (ANC un SNR): adaptīvie trokšņu slāpēšanas algoritmi var dinamiski identificēt un atdalīt troksni no runas, nodrošinot skaidru zvanu kvalitāti TWS austiņās un video konferencēs.
Runas atdalīšana un uzlabošana: konkrētu balsu precīza iegūšana no jauktām vides skaņām ievērojami uzlabo balss palīgu pamošanās- un atpazīšanas ātrumu.
Automātiska telpas korekcija: tverot testa signālus, izmantojot mikrofonu, DSP var automātiski aprēķināt un kompensēt telpas akustiskos defektus, nodrošinot vidusmēra lietotājam "sweet spot" klausīšanās pieredzi.
Inteliģentie skaņas efekti: AI var analizēt audio saturu (piemēram, mūzikas žanru, spēles ainu) reāllaikā{0}}un automātiski saskaņot optimālo skaņas efektu apstrādes shēmu.
3. Attīstības vide: aparatūras{1}}programmatūras atsaiste un ekosistēmu veidošana
Mūsdienu DSP izstrāde vairs nav tikai zema{0}}līmeņa kodēšana. Lielākie ražotāji nodrošina nobriedušas integrētās izstrādes vides (IDE), grafiskās programmēšanas rīkus (piemēram, SigmaStudio) un bagātīgas algoritmu bibliotēkas. Tas ļauj audio inženieriem ātri izveidot un atkļūdot sarežģītas audio apstrādes plūsmas, izmantojot vilkšanas-un-nomešanu komponentus, neprasot dziļas zināšanas par mikroshēmu arhitektūru, ievērojami samazinot izstrādes barjeru un paātrinot-laiku, lai-noietu tirgū.
POtrā māksla: nākotnes perspektīva — jauna uztveres, sadarbības un neuzkrītošas inteliģences paradigma
Tehnoloģiju gājiens nekad neapstājas. DSP procesoru nākotne virzīsies uz lielāku inteliģenci, dziļāku integrāciju un lielāku neredzamību.
- Dziļa simbiozeAI un DSP
Nākotnes DSP nebūs tikai "aparatūra, kas izpilda AI algoritmus", bet pēc būtības būs "audio AI arhitektūra". NPU (neironu apstrādes vienības) būs cieši savienoti ar DSP kodoliem, veidojot neviendabīgas skaitļošanas arhitektūras, kas īpaši paredzētas audio neironu tīklu modeļu efektīvai apstrādei. Tas nodrošinās sarežģītākas,-reāllaika funkcijas, piemēram, balss klonēšanu, ainas semantisko atpazīšanu (piemēram, noteiktu konkrētu notikumu, piemēram, stikla plīsumu vai mazuļa raudāšanu), un pat emocionālo aprēķinu, ļaujot ierīcēm ne tikai "skaidri dzirdēt", bet arī "saprast".
- Uztveres inteliģence
Pārejot no tradicionālās signālu apstrādes uz uztveres audio kodēšanu un apstrādi, pamatojoties uz cilvēka dzirdes psiholoģijas un smadzeņu zinātnes modeļiem. DSP varēs saprast, kā cilvēki uztver skaņu, tādējādi izvirzot prioritāti akustiski jutīgas informācijas apstrādei un ignorējot nejutīgas daļas. Tas varētu sasniegt "uztveres bezzudumu" audio ar ļoti zemu bitu pārraides ātrumu vai koncentrēt skaitļošanas resursus uz vissvarīgākajiem skaņas elementiem, saprātīgi palielinot skaņas kvalitāti.
- Izkliedētā un kooperatīvā apstrāde
Līdz ar 5G/6G un malu skaitļošanas nobriešanu audio apstrādes uzdevumi vairs netiks aprobežoti tikai ar vienu ierīci. Nākotnes DSP darbplūsmas var tikt izplatītas: galapunkta ierīces (piemēram, austiņas) veic sākotnējo uztveršanu un trokšņu samazināšanu; tālruņi vai vārtejas apstrādā vidēja-līmeņa apstrādi; un mākonis pabeidz vissarežģītāko semantisko analīzi un dziļās mācīšanās modeļa secinājumus. Ierīces sadarbosies, izmantojot zemu{5}}latenci, lai nodrošinātu vienmērīgu un konsekventu lietotāja pieredzi.
- Personalizēšana un neuzbāzība
Pastāvīgi apgūstot lietotāju paradumus, dzirdes profilus un pat fizioloģiskos stāvokļus (piemēram, izmantojot valkājamas ierīces), DSP nodrošinās ļoti personalizētu audio atveidi. Piemēri ietver noteiktu frekvenču joslu automātisku kompensēšanu lietotājiem ar dzirdes traucējumiem vai nomierinošas mūzikas atskaņošanu, kad tiek konstatēts nogurums. Galu galā augstākā audio pieredze kļūs "neuzbāzīga"-lietotājiem nebūs nepieciešami nekādi iestatījumi, jo sistēma vienmēr nodrošinās vislabāko skaņu pašreizējam scenārijam un stāvoklim. Tehnoloģija pilnībā kalpos cilvēkiem, vienlaikus atkāpjoties fonā.
- Jaunu pielietojuma jomu izpēte
AR/VR/MR (Metaverse) piedāvā augstākās prasības audio iegremdēšanai un interaktivitātei. DSP būs jāpanāk reāllaika -binurālā renderēšana, kas sinhronizēta ar galvas izsekošanu un vizuālo renderēšanu. Turklāt automobiļu akustikā DSP tiks izmantoti, lai izveidotu neatkarīgas akustiskās zonas (katram pasažierim ir sava audio telpa), aktīvai ceļa trokšņu slāpēšanai un automašīnas balss mijiedarbībai-. Inteliģentā kabīne kļūs par nākamo izšķirošo "akustisko kaujas lauku".
Secinājums
No skaņas kvalitātes uzlabošanas līdz pieredzes radīšanai, no signālu apstrādes līdz semantikas izpratnei, DSP digitālā audio procesora attīstība ir audio industrijas viedā jauninājuma mikrokosmoss. Tās tehnoloģiskais kodols pāriet no tīras skaitļošanas jaudas konkurences uz "skaitļošanas jaudas + algoritmu + uztveres" saplūšanas konkurenci. Nākotnē šīs "audio smadzenes" kļūs jaudīgākas, visuresošākas, tomēr smalkākas, galu galā pārveidojot to, kā mēs uztveram pasauli un savienojamies viens ar otru.
