3. Оценка влияния элайзинга на результат субполосного преобразования

Для выполнения задания необходимо увеличить величину переходной полосы КИХ-фильтров, повторить п.1,2 задания лабораторной работы, сравнить величины полученных погрешностей, сделать вывод.

4. Субполосное преобразование отрезка речевого сигнала методом, основанным на использовании базиса собственных векторов матрицы субполосного анализа

Выражение (2.13) (лабораторная работа №2)

представляет собой вектор субполосного преобразования полученный методом, основанным на использовании базиса собственных векторов матрицы субполосного анализа, и для его расчета следует воспользоваться программой составленной для выполнения задания 1 лабораторной работы №2:

1. Рассчистать субполосные матрицы А для R частотных интервалов.

2. Рассчитать матрицы собственных векторов и чисел для каждой матрицы а.

3. Сформировать блочную матрицу АА.

4. Вычислить вектор субполосного преобразования .

5. Осуществить обратное субполосное преобразование

6. Рассчитать относительную среднеквадратичную погрешность аппроксимации спектров исходного вектора в каждом частотном интервале.

7. Сравнить полученные данные с данными полученными в результате субполосного преобразования с помощью банка КИХ-фильтров.

8. Для иллюстрации результата привести графики: исходного сигнала; вектора субполосного преобразования; вектора восстановленного сигнала (на одном графике с исходным сигналом).

Контрольные вопросы к защите

1. Что такое субполосное преобразование?

2. Для каких целей применяется субполосное преобразование речевых сигналов?

3. какие существуют методы субполосного преобразования?

4. Какими недостатками обладает субполосное преобразование на основе КИХ-фильтрации?

5. Каким образом можно осуществить субполосное преобразование с использованием субполосной матрицы?

Способ оценки результатов

Оценка производится по зачетной системе.

Зачет за выполнение лабораторной работы ставится за правильно выполненную работу и правильные ответы на контрольные вопросы. Не зачитывается работа в том случае, если не выполнено хотя бы одно из заданий работы, или при выполнении допущены грубые ошибки.

Лабораторная работа №4. Линейное предсказание речевых сигналов

Требования к содержанию, оформлению и порядку выполнения

Отчет о выполнении лабораторной работы должен содержать все выполненные задачи и ответы на контрольные вопросы.

Теоретическая часть

4.1. Кодирование речевых сигналов на основе линейного предсказания

Линейное предсказание (ЛП) является одним из наиболее эффективных методов анализа речевого сигнала. Этот метод становится доминирующим при оценке основных параметров речевого сигнала, таких, как, например, период основно­го тона, форманты, спектр, функция площади речевого тракта, а также при со­кращенном представлении речи с целью ее передачи и эконом­ного хранения. Важность метода обусловлена высокой точностью получаемых оценок и относительной простотой вычислений.

Основные положения метода линейного предсказания изложены в 5.2.1. теоретической части УМК.

4.2. Выбор порядка модели авторегрессии

Для определения наиболее подходящего с точки зрения минимума наименьших квадратов порядка может быть использован критерий Акаике, согласно которому дисперсия предсказания монотонно убывает с ростом порядкар, и при некотором его значении будет наблюдаться уменьшение скорости убывания. Это значениери выбирается в качестве порядка модели авторегрессии (т.е, необходимо построить зависимость₀(p)).

Дисперсия ЛП определяется по формуле:

(4.1)