如果您坚持使用 IIR、FIR、radix-2 或 4 FFT 等“标准算法”（即非常适合 DSP 架构而没有太多控制流的东西），您可以试试这个：

计算所有算法中每秒需要多少“乘法累加”。

• < 1000 万，你可能会得到一个快速的微控制器来完成这项工作（如果你是 <1M，甚至是一个慢的微控制器）
• < 100M 是简单的 DSP 领域
• < 1G 可能是可行的快速 DSP 领域
• 1G-10G是DSP和FPGA交叉的地方
• > 10G 是多个 DSP 或 FPGA

据我所知，ARM 应该被视为一种架构而不是一个平台。但是，问题与使用什么平台进行 RT 信号（在本例中为音频）处理非常相关。

您可以先问以下问题，而不是按严格的顺序：

• 我有多少时间来实施？
• 我的权力限制是什么？
• 我需要什么数学运算？您最终可能需要大量并行乘法器，从而限制您的选择。
• 我需要多少内存？（大多数 MCU 都是有限的）
• [重要] 我的操作频率是多少？在保持低工作频率的采样期内，我可以挤入多少？
• 哪些库可用于我选择的实现？

我将首先查看算法。例如，如果您需要大量 FFT 和 MAC 运算，您可能可以排除大多数微控制器，而更多地关注 DSP 内核。请记住，也有带有嵌入式 DSP 内核的 MCU。

另一个重要的考虑因素是您在实施领域的能力和专业知识。大多数人都回避 FPGA，因为您必须使用 HDL 来实现。回避 FPGA 的另一个原因是功率要求。

仅凭您提供的信息，选择可能是 ARM（简单 IIR 和 FIR），但还有其他因素需要考虑，例如电源要求、IO 要求、您希望实现的附加功能：如果使用此设备，您将节省多少开发时间有网络连接和 API 可以在现场修改 DSP 参数吗？

您是否考虑过将您的选择范围扩展到智能手机或 Beagle Board 等紧凑型计算机？您可能会意识到信号处理只是您要解决的整个问题的一小部分。