104 |
Цифровая обработка сигналов в трактах звукового вещания |
мощной кодозащиты, связанной с существенным усложнением кодека и значительной избыточностью кода, использовать цифровое маскирование ошибок – в дополнение к традиционным перемежению и достаточно простому корректирующему коду, например БЧХ. Устройство цифрового маскирования ориентировано на выполнение двух функций:
регулярной, связанной с маскированием пакетов ошибок, образующихся в канале при условии, когда устройство перемежения не справляется с задачей декорреляции ошибок, т.е. с маскированием тех ошибок, которые остаются неисправленными после декодера корректирующего кода;
эпизодической, определяемой необходимостью маскирования редких импульсных помех и выпадений цифрового сигнала.
При использовании современных форматов с 5 или 7 каналами возможности такой маскировки существенно возрастают. Длительность выпадения до появления 15%-ной заметности, которую можно маскировать различными способами, показана в табл. 3.3.
Та б л и ц а 3.3. Характеристики маскирования цифровых ошибок
Способ маскировки |
Длительность выпадения, мс |
|
|
Интерполяция во временной области |
0,1 |
Интерполяция в частотной области |
20 |
Подмена стереосигнала монофоническим |
100…150 |
3.8.Практическое занятие: анализ искажений цифрового представления звуковых вещательных сигналов
1. Качество сигнала и его полоса частот.
Верхняя граничная частота передаваемого сигнала, как известно, не может превосходить Fд / 2, а с учетом необходимости фильтрации сигнала на выходе должна быть несколько ниже этой величины. Чем выше частота дискретизации, тем точнее описание входного сигнала и тем качественнее будет осуществлена фильтрация на выходе ЦАП. Искажения при этом невелики, и их изучение с использованием редактора COOL малопродуктивно. Поставим вопрос иначе: какая верхняя граничная частота сигнала вас устроит? Чтобы найти качественный ответ на этот вопрос, запишите исходный музыкальный сигнал с компакт-диска – это максимально доступное пока для вас качество линейной ИКМ: Fд = 44,1 кГц, n = 16 (рис. 3.20).
3. Цифровое представление звуковых вещательных сигналов |
105 |
Рис. 3.20. Фрагмент исходного музыкального сигнала
Проведите спектральный анализ записанного сигнала. Для этого выделите сигнал и в опции Analyze выберите Frequency Analysis. Не забывайте устанавливать достаточно большое количество отсчетов в графе FFT Size, чтобы обеспечить высокую точность анализа, а также выбирайте качественную оконную функцию, например Black- mann-Harris, обеспечивающую минимизацию боковых лепестков
(рис. 3.21).
Как мы видим, спектр сигнала уже ограничен частотой около 15 кГц. Это довольно характерно, так как большинство фонограмм готовится исходя из максимальной полосы пропускания радиоканала, а она составляет именно15 кГц. Вы помните, что такое ограничение полосы замечают только 15% слушателей. Теперь, последовательно снижая Fд, убедитесь в ухудшении качества сигнала. С этой целью установите Fд = 22,05 кГц и проведите спектральный анализ записанного сигнала вновь (рис. 3.22).
Рис. 3.21. Спектр записанного музыкального сигнала
106 |
Цифровая обработка сигналов в трактах звукового вещания |
Рис. 3.22. Спектр исходного сигнала при пониженной частоте дискретизации
Как вы слышите, звучание изменилось незначительно, а для некоторых из вас, носивших наушники плеера больше трех месяцев, не изменилось вовсе. Напомним, что нервные окончания слухового анализатора на частотах выше 8 кГц у «плеероманов» изношены уже необратимо. Поэтому они могут существенно сэкономить на электроакустической аппаратуре, поскольку им не требуется качество, соответствующее полосе эффективно воспроизводимых частот выше 7…8 кГц. Специально для этих горе-меломанов выберем Fд = = 8 кГц (как вам должно быть хорошо известно, такое значение частоты дискретизации принято в ИКМ-телефонии) и проведем спектральный анализ сигнала (рис. 3.23).
Вот теперь качество сигнала заметно ухудшилось «для всех». Тем не менее, сохраняется полная разборчивость сигнала, мелодия, инструментовка, особенности работы дирижера. Следовательно, ВЧ составляющие определяют, в основном, передачу эстетической (эмоциональной) информации. Обратите внимание на ухудшение качества фильтрации.
К сожалению, проверить просачивание контрольных частот, приведенных в разд. 3.2, вряд ли удастся, так как в бытовых ПК используются, в основном, современные дельта-сигма АЦП-ЦАП с многократным повышением частоты дискретизации. Однако при экс-
3. Цифровое представление звуковых вещательных сигналов |
107 |
плуатации каналов звукового вещания, вы встретитесь с искажениями просачивания, которые необходимо учитывать.
Рис. 3.23. Спектр исходного сигнала со значительно пониженной частотой дискретизации
2. Искажения при цифровом представлении сигналов малого уровня.
Одно из наиболее заметных искажений звукового сигнала при его цифровом представлении – искажения сигналов малого уровня. В музыкальном сигнале до 80% длительности составляют именно такие сигналы.
Услышав это, наши молодые меломаны, уже слегка пострадавшие от плееров, обычно восклицают: не может быть! Но дело в том, что звуки, доносящиеся в метро от соседа с остатками периферических слуховых анализаторов, относятся, как правило, не к музыкальной культуре, а к ритмическим физиологическим воздействиям. Суть их одинакова и для племени тумбо-юмбо, и для северных шаманов и имеет одну цель – ввести человека в состояние медитации или пониженной критики. Иногда возникает мысль, что инопланетяне, обеспокоенные слишком быстрым развитием человечества, делают все, чтобы его замедлить. Ритмические воздействия, одно из их орудий. Действительно, трудно представить Моцарта со жвачкой во рту или Эйнштейна, подрагивающего под барабан.
При восприятии сигналов малого уровня – до уровня порядка 40 дБ – «не работают» эффекты маскировки по частоте и времени, а следовательно, искажения особенно заметны слушателю. Для того чтобы оценить такие искажения, запишите сигнал малого уровня.
108 |
Цифровая обработка сигналов в трактах звукового вещания |
Для этого в опции Generate–Tones сформируйте сигнал со следующими параметрами: Fд = 44,1 кГц; F = 4,306 кГц; V = – 70,2 дБ (рис. 3.24).
Рис. 3.24. Исходный сигнал малого уровня
Выделите сигнал и увеличьте его уровень. В опции Transform– Amplitude–Normalise задайте динамический диапазон (в процентах), который должен иметь сигнал после операции нормализации. Для примера можно выбрать 100% (рис. 3.25).
Рис. 3.25. Нормализованный исходный сигнал малого уровня
Проведите спектральный анализ полученного сигнала. С помощью опции FFT Filter (фильтрация на основе БПФ) в опции Transform следует ослабить первую гармонику, чтобы выявить наличие других гармоник. Далее выделите сигнал и в опции Analyze выберите Frequency Analysis, Scan (рис. 3.26).
Выводы очевидны – шумы велики и модулированы; видны свидетельства нелинейных искажений – в спектре появились гармоники.
3. Цифровое представление звуковых вещательных сигналов |
109 |
Рис. 3.26. Спектральный анализ исходного сигнала малого уровня
3. Искажения при изменении частоты дискретизации.
Как вы уже знаете, качество передачи по каналам вещания и искажения при изменении частоты дискретизации стремятся оценивать на простых гармонических сигналах, которые искажаются минимально. В то же время очевидно, что для тестирования реальных каналов надо подобрать сигнал наиболее сложный – широкополосный, содержащий ярко выраженные атаки. Лишь в этом случае можно получить адекватные оценки искажений реальных сигналов. Просмотрите выбранный сигнал по частоте и времени. Для этого в опции View вы-
берите Spectral View (рис. 3.27,а) или Waveform View (рис. 3.27, б).
Для оценки искажений используем соотношение частот дискретизации, достаточно часто встречающееся в практике: 32 кГц→ 48 кГц→ 32 кГц. Частоты кратные, а это упрощает цифровую фильтрацию. Используем уже знакомую нам процедуру – изменим частоту дискретизации исходного сигнала дважды, а затем вычтем искаженный сигнал, т.е. сигнал, претерпевший изменение частоты дискретизации по схеме 32 кГц→ 48 кГц→ 32 кГц, из исходного (или сложим их, инвертировав фазу одного из сигналов). Предварительно убедимся в том, что любое преобразование сигнала сопровождается систематической задержкой во времени. Определить ее легче всего на гармоническом сигнале. С этой целью проведем изменение частоты дискретизации 32 кГц→ 48 кГц→ 32 кГц, используя в опции Edit операцию Сonvert Sample Type, и сравним исходный сигнал с преобразованным (рис.3.28).
Как отсюда видно, сигнал после преобразования сдвинут на одну точку, которую надо удалить, используя операцию Cut в опции Edit. Напомним, что при изменении частоты дискретизации необхо-
110 |
Цифровая обработка сигналов в трактах звукового вещания |
димо использовать самое высокое качество фильтрации, т.е. максимальное число точек при преобразовании, хотя это и удлиняет исследование.
а)
б)
Рис. 3.27. Сигнал, выбранный для анализа
Такую же процедуру – устранение одной точки – необходимо произвести и с выбранным для обработки вещательным сигналом. После чего следует изменить частоту дискретизации этого сигнала дважды (по схеме 32 кГц→ 48 кГц→ 32 кГц), а затем сложить его с исходным, используя команду Mix Paste в опции Edit, выбрав вариант Overlep и не забыв инвертировать фазу (рис. 3.29).
Результат такого вычитания – искажения процедуры передискретизации. Если теперь оценивать максимальную ошибку передискретизации, то обнаружится, что амплитуда ее составляет около 200 уровней квантования (при максимальном уровне сигнала около 30 000 уровней), что составляет около 36 дБ (рис. 3.30).
3. Цифровое представление звуковых вещательных сигналов |
111 |
Рис. 3.28. Систематическая задержка во времени преобразованного гармонического сигнала
Рис. 3.29. Сигналы, подготовленные для определения ошибки передискретизации
112 |
Цифровая обработка сигналов в трактах звукового вещания |
Рис. 3.30. Сигнал ошибки передискретизации
Рис. 3.31. Анализ сигнала ошибки передискретизации
Используя возможности опции Analiz, далее следует изучить статистические и частотные характеристики сигнала ошибки (рис. 3.31). По результатам анализа можно спрогнозировать заметность искажений передискретизации на фоне сигнала. При этом следует обратить внимание на тот факт, что искажения сконцентрированы на атаках сигнала, где они наиболее заметны.
В приведенном примере использован простейший набор преобразуемых частот. Используя полученный опыт моделирования, изучите искажения, вносимые в звуковой вещательный сигнал каналом передачи, включающим следующие этапы передискретизации: CD источник сигнала (Fд = 44,1 кГц) → радиодом (Fд = 48 кГц) → МКЗВ (Fд = 32 кГц) → радиодом (Fд = 48 кГц)→соединительная линия к передатчику (Fд = 32 кГц). Оцените полученные искажения, ориентируясь на требования ГОСТ 11515–91 [8].
3. Цифровое представление звуковых вещательных сигналов |
113 |
Контрольные вопросы
3.1.Какая операция в процессе аналого-цифрового преобразования неизбежно вносит искажения в передаваемый сигнал?
3.2.Какое затухание в полосе непропускания должен обеспечить фильтр, используемый при АЦП?
3.3.Сколько разрядов необходимо использовать при передаче сигнала звукового вещания?
3.4.В чем разница между системами передачи с мгновенным и почти мгновенным компандированием?
3.5.Каковы характерные искажения систем МК и ПМК?
3.6.Почему при передаче сигналов звукового вещания не используются дифференциальные методы кодирования?
3.7.В каких трактах канала звукового вещания может использоваться однобитный формат представления DSD?
3.8.Как меняется качество передачи сигнала звукового вещания при многократном изменении частоты дискретизации в канале?
3.9.Искажения каких разрядов сигнала воспринимаются слушателем как щелчки?
3.10.Какие способы маскировки выпадений и на какой длительности возможно использовать при передаче сигнала звукового вещания?