
- •Министрерство образования российской федерации рязанская государственная радиотехническая академия
- •2. Цифровая обработка сигналов 5
- •3.Устройства преобразования и обработки сигналов 64
- •2. Цифровая обработка сигналов
- •2.1. Эволюция теории и техники цос.
- •2.2. Предмет и задачи цос.
- •2.3. Математическая постановка задачи оптимального проектирования цифровых фильтров.
- •2.4. Основные типы фильтров частотной селекции и их применение.
- •2.5 Постановка и решение задачи аппроксимации частотных характеристик в классе ких-цепей.
- •2.6. Постановка и решение задачи аппроксимации частотных характеристик цф в классе бих цепей.
- •2.7. Методы построения цифровых фильтров в классе ких цепей.
- •2.7. Методы построения структур цф в классе бих-цепей.
- •2.9. Дискретное преобразование Фурье и алгоритм бпф.
- •2.10. Метод синтеза структуры узкополосного цф на основе децимации и интерполяции.
- •2.11. Методы синтеза многоступенчатых структур узкополосных цф.
- •1.Метод м. Белланже.
- •2. Метод Крошье – Рабинера (оптимальный синтез многоступенчатых структур).
- •3. Структура с параллельными накопителями.
- •4. Метод синтеза цифровых полосовых фильтров на основе структуры с квадратурной модуляцией.
- •2.12. Общая структура системы анализа-синтеза сигналов и её применение.
- •2.13. Методы синтеза набора фильтров-демодуляторов во временной области.
- •2.14. Методы синтеза набора фильтров-демодуляторов в частотной области.
- •2.15. Цифровые гребенчатые фильтры.
- •2.16. Многокаскадная реализация цифровых полосовых фильтров с прореживанием по частоте.
- •Методы синтеза набора полосовых фильтров в классе ких-цепей на основе прореживания по частоте.
- •2.17. Двухкаскадная реализация набора цифровых полосовых фильтров с прореживанием по частоте.
- •2.18 Построение набора цифровых полосовых фильтров с прореживанием по частоте: пирамидальная структура.
- •2.19. Адаптивные ких-фильтры. Общее описание и синтез.
- •2.20. Адаптивные фильтры. Классификация и применение.
- •Фильтры с ос ( с предварительным обучением)
- •Применение адаптивных фильтров с ос
- •3.Устройства преобразования и обработки сигналов
- •3.1. Общая структура абонентской аппаратуры.
- •3.2. Кодеры формы речевого сигнала.
- •3.3. Дифференциальная икм.
- •3.4. Вокодеры.
- •3.5. Речеобразование, как процесс фильтрации.
- •3.6. Кодирование с линейным предсказанием.
- •3.7. Кодер gsm.
- •3.8. Методика разделения речевого сигнала на участки шума, пауз и речи.
- •3.9.Полосовые вокодеры.
- •3.10. Аудиокодеки: обобщенная схема алгоритмов компрессии аудиоданных.
- •3.11. Аудиокодеки: психоакустическая модель стандарта mpeg.
- •3.12.Кодирование с линейным предсказанием: метод «анализа через синтез».
- •Метод “анализа через синтез”.
- •Новые методы кодирования с линейным предсказанием.
- •Кодеры с возбуждением от остатка relp.
- •Кодер с многоимпульсным возбуждением.
- •Кодер с кодовым возбуждением celp.
- •Метод линейной спектральной пары lsp.
- •Субполосное кодирование с векторным квантователем (матричное кодирование).
- •3.13. Векторное квантование при кодирование речи.
- •Анализ-синтез речи с использование векторного квантования.
- •Постановка задачи.
- •Построение кодовой книги.
- •3.14Кодирование изображений: кодеки jpeg.
- •3.15 Кодирование изображений: кодеки mpeg.
- •3.16 Адаптивное подавление помехи в двухэлементной решетке.
- •3.17 Устройство подавления помех с двумя эталонными ненаправленными элементами.
- •3.18 Пространственные схемы адаптивной решетки.
- •3.19. Формирование лучей по пилот сигналу.
- •3.20. Устройство формирования лучей с повышенной разрешающей способностью.
3.5. Речеобразование, как процесс фильтрации.
ГИП – генератор периодических импульсов.
С выхода ГИП сигнал поступает на линейную динамическую систему, импульсная характеристика V(t), которой соответствует форме колебания в голосовой щели. Коэффициент усиления вокализованного звука Кв определяет интенсивность возбуждения.
Для невокализованных звуков (шипящие и т. д.) модель возбуждения реализуется в виде генератора ГШ с регулируемым коэффициентом усиления Кнв. В качестве генератора шума можно использовать генератор случайных чисел с равномерным спектром и произвольной функцией распределения. Модель голосового тракта полностью характеризуется передаточной функцией G(z), полюса которой соответствуют резонансам (формантам) речевого сигнала. Эффект излучения речи описывается передаточной функцией R(z). Как правило модели голосовой щели, голосового тракта и излучателя объединяют вместе, записывая результирующую передаточную функцию в процессор речеобразования в виде: K(z) = V(z)G(z)R(z). Несмотря на то, что данная функция имеет как нули, так и полюса, нули обычно не рассматриваются, так как их учет вносит малый вклад в речеобразование.
Замечания:
для вокализованных звуков, относительно медленно меняющихся во времени, рассматриваемая модель речеобразования является достаточно точной.
для невокализованных звуков, быстро меняющихся во времени, данная модель может быть не адекватной реальным физическим процессам.
В любом случае предполагается, что речевой процесс, являющийся случайным и не случайным должен подвергаться кратковременному анализу.
Обычно полагают, что параметры модели постоянны на временном интервале 10-40 мс, на котором речевой сигнал может быть рассмотрен как локальностационарный.
При выборе длительности окна следует искать компромисс между двумя противоречиями:
окно должно быть достаточно малым, чтобы последовательность окон более точно отражало динамику изменения речевого сигнала.
окно должно быть достаточно большим, чтобы исследуемые характеристики для каждого окна отражали характеристики квазистационарного участка речи, что особенно важно для вокализованных звуков.
3.6. Кодирование с линейным предсказанием.
A(z) = G(z)V(z)R(z) – является передаточной функцией синтеза речи. Если на вход такой системы подать сигнал возбуждения e(n), имеющий Z – преобразование E(z), то на выходе получим речевой сигнал S(n) и Z – преобразование S(z).
Уравнение синтеза:
S(z) = E(z)A(z),
Уравнение анализа:
E(z) = S(z)/A(z).
Представим, что е(n) сигнал ошибки предсказания текущего отсчета S(n), сделанного на основе линейной комбинации М предыдущих отсчетов.
Обозначим:
,
тогда
,
коэффициенты ai,
i = 1…m,
представляют собой коэффициенты
предсказания.
.
3.7. Кодер gsm.
В системе GSM для канала с полной скоростью передачи в качестве метода кодирования источника речевого сигнала используется регулярное импульсное возбуждение и долговременное предсказание (RPE - LTP).
r
е f
КП- кратковременное предсказание
ДП- долговременное предсказание
Предварительная обработка: 1)предискажения цифрового сигнала при помощи цифрового фильтра 2)нарезание сигнала на сегменты по 160 отсчётов 3)взвешивание каждого сегмента окном Хемминга.
Для каждого сегмента оцениваются параметры кратковременного предсказания LPC, которые по каналу связи преобразуются в логарифмические отношения площадей r. (для функции логорифма используется кусочно-линейная аппроксимация). На основе этих параметров предобработанный речевой сигнал анализируется.
Далее сигнал е фильтруется анализатором ДП, а выходной сигнал f фильтруется сглаживающим фильтром и используется для определения параметров сигнала возбуждения.
Передаваемые параметры Число бит Примечание
Параметры фильтра КП (r) 36 r1, r2 – 6 бит
r3, r4 –5 бит
r5, r6– 4 бит
r7, r8- 3 бит
Параметры фильтра ДП для
каждого сегмента g, t 36 g– 2бита 4 раза
t– 7бит
Параметры сигнала
возбуждения 18
n –№ последовательности n – 2 бита
V – max. амплитуда V – 6 бит
b – норм. Амплитуда b - 3 бита
Всего за 20 мс сегмент 260 бит.