<p>Att ansluta en digital signalprocessor kräver ett omfattande arbete. Innehållet i denna rapport sammanfattar teoretiska metoder för att integrera den digitala signalprocessorn ADAU1701 i talförstärkaren MMT-4, utvecklad av företaget Xena Medical. Arbetet har till största delen bestått i att finna en lämplig DSP och studera dess datamanual för att anpassa den till talförstärkaren.</p><p>Mycket av rapporten sammanfattar beräkningar av komponentvärden och anpassning av ADAU1701 för MMT-4:s behov. ADAU1701 beskrivs utifrån det så kallade <em>selfboot-</em>läget där processorn kan arbeta som fristående processor.</p> / <p>This thesis describes how to integrate a digital signal processor (DSP) in the speech amplifier MMT-4. This is to improve the sound quality and prevent feedback. Much of the task consisted of selecting a suitable DSP design and components to get it work as a standalone processor in MMT-4. Following this report gives the reader an introduction how to design systems with a DSP and a full description of the DSP ADAU1701.</p>

Att ansluta en digital signalprocessor kräver ett omfattande arbete. Innehållet i denna rapport sammanfattar teoretiska metoder för att integrera den digitala signalprocessorn ADAU1701 i talförstärkaren MMT-4, utvecklad av företaget Xena Medical. Arbetet har till största delen bestått i att finna en lämplig DSP och studera dess datamanual för att anpassa den till talförstärkaren. Mycket av rapporten sammanfattar beräkningar av komponentvärden och anpassning av ADAU1701 för MMT-4:s behov. ADAU1701 beskrivs utifrån det så kallade selfboot-läget där processorn kan arbeta som fristående processor. / This thesis describes how to integrate a digital signal processor (DSP) in the speech amplifier MMT-4. This is to improve the sound quality and prevent feedback. Much of the task consisted of selecting a suitable DSP design and components to get it work as a standalone processor in MMT-4. Following this report gives the reader an introduction how to design systems with a DSP and a full description of the DSP ADAU1701.

Machine learning is rapidly being integrated into all areas of society, however, that puts a lot of pressure on resource costraint hardware such as embedded systems. The company Ericsson is gradually integrating machine learning based on neural networks, so-called deep learning, into their radio products. One promising product is their vectorized Digital Signal Processor (DSP) that are based upon the machine learning suitable Single Instruction, Multiple Data (SIMD) paradigm and Very Long Instruction Word (VLIW) architecture. However, despite the suitability of the SIMD paradigm, the embedded system needs to efficiently execute a computation-intensive deep learning algorithm with proper use of its limited resources. Therefore commonly used methods of implementing each layer of the computation-intensive Convolutional Neural Network (CNN), a type of Deep Neural Network (DNN), have been used and evaluated its implementation on the hardware and to assess the vectorized DSP’s deep learning suitability and capabilities. Despite the suitability of the hardware, the implementation utilized less than half of the available resources at all times during the execution. The main limitations were identified to be the limited 16-bit element instructions. To enhance the performance and improve the utilization of the available resources, easy-to-implement hardware instructions have been suggested. This work has made the first steps of implementing an efficiently performing CNN implementation on the examined vectorized DSP. / Integreringen av maskininlärning in i alla samhällsområden sker idag i rusande fart, men det sätter stor press på begränsad hårdvara som inbyggda system. Företaget Ericsson integrerar successivt maskininlärning baserad på neurala nätverk, så kallad djupinlärning, i sina radioprodukter. En lovande produkt är deras vektoriserade DSP som är baserade på maskininlärningspasset SIMD-paradigm och VLIW-arkitektur. Men trots lämpligheten av SIMD-paradigmet, är den största utmaningen att utnyttja de begränsade resurserna i inbyggda systemet för att effektivt exekvera en beräkningsintensiv djupinlärningsalgoritm. Därför har vanligt använda metoder för att implementera varje lager av den beräkningsintensiva CNN, en typ av DNN, använts och utvärderats på hårdvaran för att bedöma den vektoriserade DSP:s djupinlärningslämplighet samt förmågor. Trots hårdvarans lämplighet använde alla implementeringar mindre än hälften av de tillgängliga resurserna vid alla tidpunkter under exekveringen. De huvudsakliga begränsningarna identifierades vara den begränsade tillgången på 16-bitars element instruktioner. För att förbättra prestandan för ett närmare fullt utnyttjande av tillgängliga resurser har hårdvaruinstruktioner som är enkla att implementera föreslagits. Detta arbete har tagit de första stegen för att implementera ett effektivt förformande CNN på den undersökta vekotriserade DSP.