- •Эталонные точки
- •Интерфейс в эталонной точке s
- •Эталонная точка u
- •Эталонная точка V
- •Основные принципы реализации isdn-терминалов
- •Принцип построения преобразователя речи
- •Контроллер абонентского доступа
- •Принципы работы adsl
- •Другие технологии dsl
- •Вопрос №2 Принципы преобразования информации
- •Формирование речевого сигнала и вокодерное преобразование
- •Формантный вокодер
- •Вокодер с линейным предсказанием (липредер)
Формантный вокодер
Как видно из рис. 17, энергия речи может концентрироваться в трех-четырех пиках, называемых формантами. Формантный вокодер определяет и передает положение пика энергии в частотном диапазоне, амплитуду спектральных пиков. Вследствие этого снижается объем передаваемой информации. Качество восстановленной речи зависит от точности определения этих параметров. Принцип устройства формантного вокодера основан, также как и в предыдущем случае, на разделении спектра на полосы и определении в полосах необходимых характеристик. Но для передачи отбираются только данные о возбужденных спектрах. Это снижает требования к объему передаваемой информации. Декодер восстанавливает сигнал также с помощью генерации основного тона и различных типов сигналов (шумовых и импульсных).
Вокодер с линейным предсказанием (липредер)
Указанный тип вокодера строится на измерении формант. На приемный конец передаются сведения:
о характере возбуждения (гласные или звонкие согласные);
о периоде основного тона;
текущие значения коэффициентов предсказания.
На приемном конце в отличие от полосного фильтра, где происходит восстановление мощности в каждой полосе, в вокодере с линейным предсказанием происходит пересчет значения полученного сигнала в соответствии с принятыми по каналу изменениями коэффициентов предсказания. Пересчет осуществляется на основе математической модели, предполагающей линейную зависимость между соседними по времени сигналами. При этом порядок предсказания (количество учитываемых предыдущих сигналов) может быть от 6 до 12, что определяет качество речи. Чем выше требуемое качество, тем больший порядок предсказания используется в модели. Соответственно, необходима большая скорость вычислений.
Поскольку изменение голосовых сигналов происходит достаточно медленно, то также медленно происходят изменения коэффициентов предсказания, что позволяет передавать речевые сигналы с достаточно низкой скоростью.
