Table of Contents

Обработка звуковых сигналов долгое время была невидимой стержнем для четких телефонных звонков, иммерсивных звуковых дорожек фильмов и сверкающих деталей музыки с высоким разрешением. В течение десятилетий эта обработка передавалась специализированным цифровым сигнальным процессорам (DSP) или интегральным схемам для конкретных приложений (ASIC). Сегодня другой класс кремния меняет то, как потребительские устройства управляют звуком: поле-программируемый шлюзовой массив или FPGA. В отличие от чипа с фиксированной функцией, FPGA может быть перестроена электрически для создания пользовательских аппаратных архитектур на лету, принося слияние программной гибкости и производительности аппаратного уровня для наушников, интеллектуальных динамиков, звуковых панелей, автомобильных аудиосистем и даже мобильных устройств.

Эволюция аппаратного обеспечения для обработки аудио

Чтобы понять, почему FPGA имеют значение, это помогает понять традиционную цепочку инструментов. Ранние аудиоэффекты и кодеки работали на процессорах общего назначения, которые были программируемыми, но боролись с обработкой в режиме реального времени с низкой задержкой из-за их последовательного конвейера инструкций. Ответ пришел в виде DSP - специализированных микропроцессоров с архитектурами, настроенными на операции с многократным накоплением, круглые буферы и нулевые накладные петли. DSP позволили производителям создавать компактные, энергоэффективные аудиосистемы, и они по-прежнему питают бесчисленные динамики Bluetooth и смартфоны.

ASIC пошли еще дальше, сжигая фиксированный аудиопровод в кремний, обеспечивая непревзойденную энергоэффективность и стоимость единицы при высоком объеме. Компромисс - это жесткость: как только набор масок завершен, адаптация к новому кодеку, добавление нового алгоритма подавления шума или исправление кремниевой ошибки означает вращение нового чипа - дорогой, годичный цикл. Для отрасли, где такие функции, как пространственное аудио и голосовые помощники, развиваются каждый сезон, эта каденция слишком медленна.

FPGA заполняют пробел. Они состоят из массива настраиваемых логических блоков, элементов памяти и срезов DSP, связанных между собой программируемой маршрутизирующей тканью. Загрузив битовый поток — по сути, описание аппаратного обеспечения — вы можете инстанцировать сотни параллельных конвейеров обработки, адаптированных к конкретной аудио задаче. Когда требования меняются, вы просто загружаете новый битовый поток, эффективно воссоздавая аппаратное обеспечение без физического редизайна. Это делает FPGA убедительным инженерным мостом между гибкостью программного обеспечения и детерминированной скоростью пользовательского кремния.

Почему FPGA Excel в обработке звуковых сигналов

Аудио-нагрузки имеют несколько характеристик, которые идеально согласуются с архитектурами FPGA.

Детерминистская низкая задержка.] В процессоре или DSP обработка прерываний, пропуски кэша и планирование задач могут вводить непредсказуемый джиттер. FPGA, напротив, реализует выделенный путь передачи данных, где образцы проходят через логические ячейки с точностью тактового цикла. Для профессиональных музыкантов, использующих цифровые аудио рабочие станции или геймеров, полагающихся на пространственные сигналы, задержка обработки в субмиллисекунде и твердое время обработки делают разницу между захватывающим опытом и дезориентирующим.

Массивный параллелизм.] Современный FPGA может содержать тысячи срезов DSP, каждый из которых способен к многократной аккумуляции работы за тактовый цикл. Один чип может одновременно запускать сотни фильтров с бесконечным импульсным откликом (IIR), быстрыми преобразованиями Фурье (FFT) и компрессорами динамического диапазона. Эта полоса пропускания позволяет одному FPGA обрабатывать 32-канальную автомобильную аудиосистему с активным шумоподавлением, независимым выравниванием на сиденье и подключением к 3D-форматам звука.

Эффективность работы по мощности.] При настройке на конкретный алгоритм выделенный аппаратный путь FPGA устраняет накладные расходы на получение инструкций, декодирование и регистрацию доступа к файлам, присутствующим в процессоре общего назначения. Для устройств с батарейным питанием, таких как настоящие беспроводные наушники, которые могут напрямую переводить в более длительное время прослушивания. В то время как ASIC все еще может превзойти FPGA по абсолютной мощности в фиксированной функции, программируемость FPGA означает, что вы получаете эту эффективность в нескольких продуктах и версиях прошивки, амортизируя стоимость разработки.

Адаптивность в полевых условиях. Одна аппаратная платформа может быть обновлена для поддержки новейшего кодека Bluetooth LC3, нового алгоритма формирования луча или стороннего иммерсивного аудиорендерера просто путем продвижения обновления прошивки, которое содержит новый битовый поток. Нет необходимости повторно сертифицировать новый чип, который сокращает время выхода на рынок и продлевает срок службы продукта.

Эти преимущества привлекли внимание компаний по всему спектру потребительской электроники. В отчете Allied Market Research отмечается, что глобальный рынок аудио DSP все больше зависит от программируемых логических решений. Между тем, поставщики FPGA, такие как AMD (ранее Xilinx) и Intel (Altera), опубликовали справочные проекты специально для обработки аудио.

Анатомия аудиотрубопровода на основе FPGA

Проектирование аудиосистемы на FPGA выходит за рамки простого кода C. Инженеры обычно используют языки описания аппаратного обеспечения (HDL), такие как Verilog или VHDL, или инструменты синтеза высокого уровня (HLS), которые преобразуют алгоритмы C / C++ в логику уровня регистрации-передачи. Типичная аудиоцепочка FPGA включает в себя несколько этапов.

1. Цифровой аудиоинтерфейс.] Настраиваемый блок ввода/вывода обрабатывает протоколы I2S, TDM, S/PDIF или USB Audio Class. Поскольку логика вывода и протокола находится внутри FPGA, один дизайн может поддерживать несколько форматов ввода без внешних интерфейсных чипов.

2. Конверсия частоты выборки. Асинхронные преобразователи частоты выборки (ASRC) часто строятся с использованием полифазных фильтров и блоков интерполяции внутри FPGA, что позволяет осуществлять чистое преобразование между 44,1 кГц, 48 кГц, 96 кГц и далее.

3. Фильтрация и выравнивание.] Параметрические эквалайзеры, кроссоверные фильтры для многолучевых динамиков и графические EQ построены из каскадных секций биквад-фильтра. В каждом разделе используется несколько срезов DSP, а большая FPGA может развернуть сотни полос без нагрузки на центральный процессор.

4. Динамическая обработка. Компрессоры, ограничители, расширители и затворы реализованы с детекторами оболочек и блоками усиления, которые работают с точностью выборки по выборке. Поскольку логика выделена, время атаки и высвобождения согласованы, в отличие от программных реализаций, которые могут быть затронуты нагрузкой процессора.

5. Смешивание и маршрутизация.] Гибкая поперечная матрица позволяет любому входному каналу маршрутизироваться или суммироваться на любой выход, все в режиме реального времени. Это важно в автомобильных аудиозонах или в динамиках конференц-зала.

6. Расширенные эффекты и пространственность.] Модули реверберации (на основе сетей задержки обратной связи), хоровые, фланцевые и конвульсионные реверберации могут быть ускорены с использованием блоков ОЗУ FPGA и DSP-срезов. Пространственные аудиорендереры, которые отображают объекты на каналы динамиков или выполняют головокружительные бинауральные обработки для наушников, используют силу параллельного умножения для обработки требуемых операций матрицы.

Прелесть этого конвейера в том, что каждый этап может быть независимо обновлен, обойден или расширен, не затрагивая остальную часть системы, все через конфигурацию программного обеспечения или частичную реконфигурацию FPGA.

Реальные приложения в потребительской электронике

Беспроводные наушники и наушники

Истинные беспроводные стерео (TWS) наушники сталкиваются с жестокими ограничениями: крошечные батареи, ограниченное пространство на плате и постоянный аппетит к новым функциям, таким как адаптивное шумоподавление (ANC), режим прозрачности и интеграция с голосовым помощником. Несколько премиум-наушников теперь встраивают небольшую ткань FPGA вместе с ядром ARM для разгрузки тяжелой фильтрации ANC. Вычисляя форму антишумовой волны непосредственно в программируемой логике, система достигает более низкой задержки через цикл обратной связи, что улучшает глубину отмены и пропускную способность. Кроме того, одно и то же оборудование может быть перенастроено для поддержки различных топологий микрофонного массива или новых стандартов, таких как Qualcomm aptX Lossless без аппаратного изменения.

Умные динамики и звуковые панели

Умный динамик должен одновременно обрабатывать обнаружение вейк-слов, отмену эха, формирование дальнего луча, воспроизведение звука и часто синхронизацию в нескольких комнатах. FPGA может пропускать потоки из мультимикрофонного массива, запускать алгоритмы формирования луча для изоляции голоса пользователя и выполнять акустическое отмену эха - все это до того, как процессор даже увидит аудио. Это снимает основной процессор, позволяя ему сосредоточиться на облачной связи и понимании естественного языка. Такие компании, как miniDSP давно предлагают коробки обработки звука на основе FPGA, и теперь подход масштабируется в звуковые панели массового рынка, которые поддерживают Dolby Atmos и DTS:X. Параллельный матричный движок FPGA передает объектное аудио в доступную компоновку динамика с точным выравниванием фазы, в то время как процессор будет изо всех сил пытаться идти в ногу с тем же бюджетом задержки.

Автомобильные аудиосистемы

Современные транспортные средства переходят от стерео- к полностью иммерсивной аудио-среде с до 30 динамиками, активной отменой дорожного шума (RNC), отдельными зонами звука для пассажиров и улучшением звука двигателя. ASIC, построенный для одной модели автомобиля, может не подходить для следующей платформы, но FPGA среднего класса может быть масштабирован путем заполнения большего количества логических ядер. Автоматические FPGA класса, такие как семейство AMD XA или Intel MAX 10, могут запускать алгоритмы RNC, которые отменяют шинный бум на определенных частотах, все это при обработке информационно-развлекательной аудио-маршрутизации. Эта программируемость также упрощает соблюдение развивающихся правил, таких как внешние звуковые требования для электромобилей. Возможность обновления профилей шумоподавления по воздуху после продажи транспортного средства является явным конкурентным преимуществом на рынке, где программно-определяемые транспортные средства становятся нормой.

Высокопроизводительный домашний аудио и записывающий интерфейс

Аудиофильные DAC и профессиональные аудиоинтерфейсы спокойно приняли FPGA для пользовательских цифровых фильтров и управления часами. Например, многие интерфейсы записи от RME и Antelope Audio используют FPGA для реализации восстановления часов с ультранизким джиттером, пользовательские фильтры для пересчета и двигатели с микшером с низкой задержкой. Возможность разработки собственных коэффициентов фильтра - скажем, фильтр с замедленным откатом минимальной фазы - дифференцирует звуковую подпись при сохранении стабильности аппаратного обеспечения. На этих рынках FPGA является конкурентным преимуществом, поскольку позволяет производителям бутиков предлагать функции, которые не могут соответствовать ASIC массового рынка.

Слуховые аппараты и вспомогательные устройства для прослушивания

Средства слуха требуют чрезвычайно низкой мощности, небольшого размера и высокопроизводительной обработки сигналов для управления многодиапазонным сжатием, отменой обратной связи и направленными микрофонами. Традиционные DSP-системы слуховой помощи очень оптимизированы, но негибки. Подход на основе FPGA, особенно с использованием встроенного FPGA (eFPGA), интегрированного с микроконтроллером малой мощности, может адаптироваться к изменяющемуся профилю слуха пользователя через обновления прошивки. Например, слуховой аппарат может научиться подавлять определенный тип фонового шума (например, ветер или шум ресторана) с использованием ускорителя нейронной сети, реализованного в ткани FPGA, все время оставаясь в пределах бюджета мощности 1 мВт. Этот уровень персонализации в сочетании с обновлениями по воздуху вызывает интерес у крупных производителей слуховой помощи.

Игровые гарнитуры и аудио виртуальной реальности

Геймеры и пользователи VR требуют мгновенных пространственных сигналов для конкурентного преимущества и погружения. FPGA в игровой гарнитуре может обрабатывать головокружительный бинауральный звук с задержкой менее 10 мс, визуализируя сложные звуковые ландшафты с сотнями одновременных источников. Параллельная архитектура обрабатывает свертку связанных с головкой функций передачи (HRTF) без налогообложения хоста GPU или CPU, освобождая ресурсы для графического рендеринга. По мере того, как платформы виртуальной и дополненной реальности стремятся к более высокой точности, аудиоускорители на основе FPGA станут стандартным компонентом в премиум-гарнитурах.

FPGA-Powered Sound: От шумовой отмены до пространственного аудио

Две из самых сложных аудио задач в потребительских устройствах сегодня - это активное шумоподавление и пространственное аудио. Обе требуют интенсивных вычислений в реальном времени, и обе чрезвычайно выигрывают от ускорения FPGA.

Активное шумоподавление (ANC)] Системы ANC подачи и обратной связи полагаются на генерацию антишумового сигнала, который должен поступать в барабанную перепонку точно вне фазы с окружающим шумом. Общая сквозная задержка от микрофона до динамика должна быть менее нескольких десятков микросекунд для эффективного снятия выше 1 кГц. Специальный путь передачи данных FPGA может передавать моделирование акустических каналов, фильтрацию и генерацию выходов с детерминированной задержкой, часто ниже 5 мкс. Напротив, циклы совместного использования Bluetooth SoC между радио-стеком, аудио-декодом и ANC часто вводят переменную задержку, которая ограничивает полосу пропускания отмены. Выводя ANC на небольшую FPGA или FPGA-тканю, встроенную в гетерогенный SoC, производители могут расширить полосу отмены для покрытия более высокочастотного шума, такого как шум поезда или шорох ветра.

Пространственное аудио.] Независимо от того, выполняет ли рендеринг бинаурального аудио для наушников или приведение стерео в звуковую панель 7.1.4 канала, пространственное аудио включает в себя функции передачи, связанные с головкой (HRTF) с длиной свёртки от 512 до 2048 касаний на ухо, на объект. Один объект требует двух 2048-нажатных FIR-фильтров, работающих на частоте 48 кГц — это примерно 200 миллионов операций умножения-накопления в секунду. Умножение на 128 объектов в сложной сцене, и вы намного превосходите пропускную способность в реальном времени типичного мобильного процессора. FPGA обрабатывают это, отображая двигатель свёртки на сотни параллельных MAC-блоков, позволяя обрабатывать сверхнизкую задержку даже с обновлениями слежения за головкой с высокой частотой обновления. Sony 360 Reality Audio и пространственное аудио Apple с динамическим отслеживанием головы полагаются на оптимизированное оборудование; в то время как они в настоящее время используют пользовательский кремний, принципы дизайна близко отражают то, что

Интеграция ИИ и машинного обучения в FPGA

Потребительский аудио все чаще управляется машинным обучением (ML). Нейронные сети на устройствах выполняют обнаружение голосовой активности, определение ключевых слов, классификацию аудиосцен и даже обнаружение музыкальных жанров для оптимизации выравнивания. Запуск этих моделей на процессоре или графическом процессоре может быть энергоемким и медленным. ФПГА-ткань может реализовать путь вывода квантованной нейронной сети с пользовательскими архитектурами потоков данных, которые минимизируют движение памяти и максимизируют пропускную способность.

Типичная модель классификации звука, такая как небольшая сверточная нейронная сеть (CNN) или рекуррентная нейронная сеть (RNN), может быть отображена на FPGA с использованием таких инструментов, как AMD Vitis AI или Intel OpenVINO Toolkit. Результатом является аппаратный ускоритель, который потребляет милливатты и обеспечивает результат классификации в течение микросекунд. Например, разработчик слуховой помощи может реализовать классификатор сцены, который определяет, находится ли пользователь в тихой комнате, ресторане или концертном зале, а затем автоматически регулирует параметры сжатия и снижения шума. Поскольку и аудио DSP трубопровод, и ML-инферентный движок находятся на одном FPGA, цикл управления может реагировать в микросекундах, намного быстрее, чем облачный подход.

Другим новым вариантом использования является усиление речи на основе ИИ. Традиционное спектральное вычитание или фильтрация Wiener для снижения шума часто вводит артефакты. Звукозащитные устройства на основе глубокого обучения могут производить более чистую речь, но они требуют значительных вычислений. FPGA может разворачивать повторяющуюся сеть и передавать аудио через с минимальной задержкой, позволяя естественные телефонные звонки даже в средах с высоким уровнем шума. Такие компании, как CEVA и Synaptics уже интегрировали программируемые ткани, подобные FPGA, в свои платформы аудио edge-AI.

Проблемы и прагматические компромиссы

При всех своих сильных сторонах FPGA не являются универсальной звуковой панацеей. Инженерные команды сталкиваются с несколькими практическими соображениями.

Сложность разработки. Написание эффективного кода HDL или освоение инструментов HLS требует иного набора навыков, чем программирование DSP в C. Отладка сроков закрытия, управление пересечением часовых доменов и оптимизация использования ресурсов требуют опытных инженеров аппаратного обеспечения. Это может удлинить начальное время разработки, хотя IP-ядра и эталонные проекты от поставщиков FPGA постепенно снижают барьер.

Стоимость комплектации и площадь платы. При чрезвычайно больших объемах — десятках миллионов единиц — пользовательский ASIC почти всегда будет дешевле на чип, чем FPGA. Многие смартфоны массового рынка по-прежнему используют аудио сопроцессоры с фиксированной функцией по этой причине. Однако общая стоимость изображения собственности изменяется при рассмотрении стоимости нескольких версий ASIC, упущенной возможности рынка из-за отсроченных функций и способности дифференцироваться с программно-определяемым оборудованием. Для продуктов среднего объема премиум-класса FPGA может быть дешевле в целом, когда включен NRE.

Потребление энергии в всегда включенных режимах.] В то время как FPGA может быть очень энергоэффективным для данной рабочей нагрузки, его статическое потребление энергии при холостом ходу может быть выше, чем ASIC, разработанный с тактовым и энергозависящими на уровне транзисторов. Современные FPGA на продвинутых технологических узлах (28 нм и ниже) смягчают это с помощью спящих режимов и частичной реконфигурации, но устройства с батарейным питанием все еще нуждаются в тщательном бюджетировании мощности. Некоторые конструкции используют небольшой всегда включенный DSP для голосового пробуждения и только разбудите ткань FPGA для сложной обработки.

Время настройки. Загрузка нового битового потока занимает от миллисекунд до сотен миллисекунд, что может быть проблематично, если устройство должно мгновенно переключать персоналии.Частичная реконфигурация может сократить время переключения, перепрограммируя только часть логики, позволяя активному аудио пути сохраняться, пока обновляется другой раздел. Этот метод уже используется в некоторых профессиональных аудиомиксерах для замены эффектов на лету.

Будущее программируемого аудио: мягкие процессоры, eFPGA и другие

Технология FPGA в аудио движется к более глубокой интеграции и абстракции. Несколько тенденций будут формировать следующее поколение потребительских устройств.

Встроенный FPGA (eFPGA) в SoCs. Вместо автономного чипа FPGA производители систем на чипах встраивают небольшую программируемую ткань непосредственно вместе с ядрами ARM, контроллерами памяти и периферийными блоками. Это резко сокращает пространство и мощность платы, в то же время предлагая аппаратную реконфигурируемость. Такие компании, как QuickLogic и Flex Logix, предоставляют eFPGA IP, и мы можем ожидать, что будущие интеллектуальные динамики и автомобильные аудио SoC будут включать в себя срез eFPGA, посвященный обработке аудио и датчиков.

Программно-определяемая аудиосистема. Концепция программно-определяемой аудиоархитектуры, где каждое звено в цепи перенастраивается, набирает обороты. Высокоуровневые фреймворки, компилирующие графические аудио-процессорные графы в FPGA битстримы, позволят разработчикам аудиосистемы итерировать без написания аппаратного кода. Такие инструменты, как Faust (Functional AUdio STream) уже могут генерировать C++ и Verilog из высокоуровневого функционального описания, что позволяет быстро реализовать FPGA сложные эффекты.

Аудио FPGA проекты с открытым исходным кодом.] Сообщество вокруг таких проектов, как аудиопроцессор с открытым исходным кодом «Копимент» и программно-определяемое радио на основе FPGA, разливается в аудио. Открытые IP-ядра для I2S, S/PDIF и эффектных модулей ускоряют прототипирование, а университеты обучают аудио DSP с использованием FPGA-плат, способствуя новому поколению инженеров, удобных с программируемой логикой. Сборники инструментов FPGA с открытым исходным кодом также созревают, что может снизить барьер для небольших стартапов для принятия FPGA-аудио.

AI-управляемая персонализация звука. Будущие устройства будут сочетать аудио конвейеры FPGA с ML на устройстве для изучения профиля слуха пользователя, привычек прослушивания и контекста окружающей среды. Наушники могут, например, адаптировать силу ANC и выравнивание на ухо в режиме реального времени, все управляются крошечной eFPGA. Этот уровень персонализации, управляемый кремнием, который может быть обновлен по воздуху, переопределит, как выглядит «фиксированный» аудио продукт.

Выбор правильной FPGA для аудио проекта

Для инженеров и менеджеров по продуктам, изучающих аудио на основе FPGA, выбор может быть головокружительным. Разумный процесс выбора начинается с арифметических требований к звуковой нагрузке: сколько FIR-качков, точек FFT или двухрядных секций необходимо на канал, умноженных на количество каналов. Инструменты от Intel Quartus и AMD Vivado могут оценить использование ресурсов на ранних этапах цикла проектирования. Многие поставщики также предлагают аудиоспецифические IP-блоки, такие как AMD Audio I/O IP или аудиоцентричные FPGA Lattice.

Далее рассмотрим аналоговый интерфейс. Некоторые FPGA интегрируют ADC и DAC, подходящие для аудио в голосовой полосе, но для приложений высокой точности типичны внешние преобразователи, подключенные через I2S. Управление часами и джиттером становится критическим; PLL FPGA и блоки кондиционирования часов могут очищать системные часы, но тщательная компоновка печатной платы остается необходимой. Для автомобильных конструкций убедитесь, что FPGA оценивается по расширенному температурному диапазону и стандартам надежности, таким как AEC-Q100.

Наконец, оцените экосистему поддержки. Справочные проекты для общих аудио-строительных блоков - аудиомосты, конечные точки USB Audio Class 2.0, ускорители ANC - могут значительно сократить время разработки. IP, предоставляемый поставщиками, коммерческий IP от таких компаний, как NXP или сторонние дизайнерские дома, и наличие инструментов HLS, которые соответствуют набору навыков вашей команды, должны влиять на выбор конечного компонента.

Оставаться в преддверии аудио кривой

Потребительские ожидания в отношении качества звука и интеллекта неуклонно растут, чему способствуют потоковые сервисы, предоставляющие без потерь и пространственные треки, распространение видеозвонков и стремление к персонализированному звуку. Кремниевая модель с фиксированной функцией трескается под тяжестью этих требований. FPGA и их программируемые производные ткани предлагают прагматически гибкую основу, которая позволяет продукту запускать с помощью лучших современных алгоритмов и беспрепятственно развиваться по мере сдвига акустического ландшафта. Будь то пара наушников, которые становятся умнее благодаря обновлениям прошивки, звуковая панель, которая добавляет новые форматы погружения через год после покупки, или автомобиль, шумоподавление которого адаптируется к новым составам шин, способность перепрофилировать оборудование без замены чипов является мощным конкурентным рычагом.

Трансформация идет полным ходом, но самое полное выражение аудио на основе FPGA все еще впереди. По мере того, как инструменты разработки созревают, а интеграции eFPGA становятся стандартными, грань между программным и аппаратным обеспечением в обработке аудио будет еще больше размываться, давая разработчикам продуктов беспрецедентную палитру для доставки звука, которая не только соответствует моменту, но и переопределяет его.