9. Адаптивные методы кодирования формы речевого сигнала

Неадаптивное построение систем с дифференциальной ИКМ, когда предсказатель и квантователь рассчитаны на средние статистические характеристики речи, недостаточно эффективно (см. материал разд.8). Это обусловлено тем, что для сообщений, содержащих долговременную избыточность, кратковременный предсказатель не обеспечивает существенного уменьшения динамического диапазона входного сигнала квантователя, что является причиной значительных искажений. Эффективность метода ДИКМ может быть повышена путем пере­хода к адаптивной дифференциаль­ной импульсно-кодовой модуляции (АДИКМ). При этом производится ав­томатическое регулирование величи­ны шага квантования сигнала ошибки предсказания, а также автоматическая подстройка коэффициентов c_i трансверсального фильтра устройства пред­сказания (рис. 9.1) в соответствии с из­менением текущего спектра сообщения. Для этого как в пере­дающее, так и в приемное устройствавводятся дополнительные цепи авто­матической регулировки усиления и подстройки параметров предсказателя на основе статистического оценивания параметров передаваемого сообщения.

Рис. 9.1. Структурная схема трансверсального фильтра устройства пред­сказания

Амплитуда речевого сигнала (РС) может изменяться в широких пределах в зависимости от диктора, условий передачи, а также внутри фразы при переходе от вокализованного к невокализованному сегменту. Один из методов учета этих флуктуаций состоит в адаптации свойств квантователя к уровню входного сигнала. Учесть нестационарный характер РС, в частности медленное изменение его мощности (дисперсии), позволяет адаптивный квантователь.

Основная идея адаптивного квантования состоит в том, что шаг квантования изменяется таким образом, чтобы соответствовать изменяющейся дисперсии кодируемого сигнала. В результате размеры шкалы квантования подстраивают в соответствии с энергией речи так, чтобы слабые сигналы квантовались малыми ступенями квантования, а сильные сигналы - большими. Благодаря непрерывной подстройке шага квантования к текущей мощности речи, разрядность шкалы квантования при АДИКМ удалось снизить до четырех бит.

Адаптив­ная дифференциальная ИКМ была стандарти­зирована в 1984 г. (Рек. ITU-T G.721) для скорости передачи речи 32 кбит/с, и включает в себя два метода обработки сигнала: дифференциальное кодирование с пред­сказанием и адаптивное квантование (рис. 9.2).

Рис. 9.2. Схема кодирования речи по Рек. ITU-T G.721

Аналоговый сигнал дискретизируется и линейно обрабатывается в 12-бит­ном (b = 12) квантователе. На сле­дующем этапе вычисляется ошибка предсказания как разность между реальным и предсказанным значениями сигнала. Представленный 12-битным словом разно­стный сигнал обрабатывается в квантователе, имеющим логарифмическую (по основанию 2) характеристику и 16 порогов квантования (b = 4). В результате формируется 4-битовое представление ошибки отсчета, что при частоте дискретизации 8 кГц обеспечивает скорость цифрового потока на выходе кодера АДИКМ равной 32 кбит/с. 4-битовый разностный сигнал на основе статистического оценивания его параметров позволяет определить коэффициенты предсказания, используемые как в адаптивном квантователе, так и в схеме адаптивного предсказания. Кроме того, квантованная ошибка добавляется к сигналу, снимаемому с выхода адаптивного предсказателя, и направляется на его вход.

Оценка дисперсии может осуществляться в результате анализа либо входного, либо выходного сигнала квантователя. Соответственно имеем прямое и обратное управление квантованием, что отражается в обозначении метода: АДИКМ-П (АДИКМ с прямой адаптацией) и АДИКМ-О (АДИКМ с обратной адаптацией). В первом случае адаптивное квантование основано непосредственно на знании характеристик входного сигна­ла (прямая оценка), а во втором - информация для адаптации квантователя извлекается из передаваемого цифрового потока (задержанная оценка). Когда используется прямая оценка, коэффициент усиления квантователя кодируется в явной форме и передается совместно с коэффициентами предсказания и результатами кодирования разностных сигналов.

В дифференциальных кодеках формируется аппроксимирующее напряжение, сравниваемое с передаваемым сигналом. Процедура предсказания может быть фиксированной и адаптивной. Фиксированное предсказание (ФП) характеризуется постоянными параметрами предсказывающего фильтра с передаточной функцией

_Р

P(z) =  b_piz^-i. (9.1)

ⁱ⁼¹

Здесь z^-i- оператор задержки на i интервалов дискретизации, а b_pi и Р - коэффициенты и порядок предсказания, которые выбираются исходя из свойств долговременной корреляционной функции РС. Наибольшее распространение при дифференциальном кодировании получило линейное предсказание, при котором предсказанное значение сигнала формируется как линейная комбинация предыдущих отсчетов на анализируемом сегменте РС длительностью 20...30 мс.

Адаптивное предсказание (АП), реализующее адаптацию коэффициентов предсказателя b_pi(k) (9.1), основано на слежении за изменением кратковременной дисперсии РС. В этом случае оценивается кратковременная корреляционная функция речевого сигнала в предположении его локальной стационарности, т.е. предполагается, что свойства РС не меняются в течение короткого интервала времени. Другими словами, коэффициенты предсказания выбираются так, чтобы минимизировать средний квадрат погрешности предсказания на коротком интервале времени. Параметры адаптивного предсказателя определяются в результате анализа (измерений) либо исходного РС (АП-П), либо квантованного (выходного) сигнала (АП-О). Адаптивное квантование может быть основано на оценке огибающей или структуры кратковременной спектральной плотности мощности речевого сигнала. В первом случае существенна в основном частотная характеристика голосового тракта, а во втором - период основного тона речи.

Структурная схема кодека АДИКМ-АП-П первого типа приведена на рис. 9.3. Она содержит адаптивно управляемые АЦП (на стороне передачи) и ЦАП (на приемной стороне) и отличается от схемы на рис. 8.1 наличием блока адаптации, реализующего алгоритмы адаптации квантователя (Q) и предс­казателя (P). Предсказывающий фильтр вместе с сумматором, на второй вход которого подается выходной сигнал адаптивного АЦП, образует оценивающий фильтр с передаточной функцией H(z) = 1 / [1 – P(z)]. В таких системах на приемную сторону передаются: 1 - результаты кодирования разностных сигналов; 2 - параметры квантователя (коэффициент усиления); 3 - коэффициенты предсказания. Для передачи параметров 2 и 3 предусматривается дополнительный низкоскоростной канал связи (2...3 бит/с).

Для преобразования ошибки (остатка) предсказания z(k) в цифровую форму обычно используют симметричные квантователи с постоянным числом уровней квантования и переменным шагом квантования D_i, где i - дискретное время. Процесс адаптации заключается в изменении шага квантования в соответствии с алгоритмом адаптации. Известны различные алгоритмы адаптации квантователей. Один из них - "мгновенно адаптирующийся квантователь" или "квантователь с памятью на одно слово". В этом случае размер шага квантования вычисляется согласно алгоритму D_i+1 = D_i M(i), где M - множитель, зависящий от номера уровня квантования (т.е. от абсолютной величины отсчета), переданного в момент i.

Алгоритмы адаптации при АДИКМ построены так, что при обнаружении ошибок передачи в кодированном двоичном сигнале про­исходит восстановление работы, не приводящее к сбою. При отсутствии ошибок в канале системы АДИКМ-П и АДИКМ-О имеют приблизительно одинаковые характеристики. Адаптивное квантование может обеспечить выигрыш около 5 дБ по сравнению со стандартной неадаптивной ИКМ-МК. С учетом дополнительного выигрыша в величине ОСШК приблизительно 6 дБ за счет применения дифференциальной (разностной) схемы с неадаптивным квантованием, можно заключить, что системы АДИКМ-П и АДИКМ-О позволят получить ОСШК на 10...11 дБ больше, чем при использовании неадаптивного квантователя с тем же числом уровней.

Рис. 9.3. Структурная схема системы АДИКМ-АП-П первого типа

В кодеке АДИКМ-АП-О с обратной адаптацией коэффициенты адаптивного предсказания формируются в результате анализа цифрового сигнала. В этом случае оценивается кратковременная дисперсия сжатого сигнала - с выхода кодера на передающей стороне и с входа декодера на приемной стороне. Поэтому передавать параметры предсказателя и квантователя на приемную сторону нет необходимости. По тракту связи передается только квантованная ошибка предсказания. Поскольку коэффициенты предсказания изменяются от отсчета к отсчету, то задержка РС значительно меньше, чем в случае предсказания с прямым управлением.

Дельта-модуляцию с адаптивным квантователем называют адаптивной ДМ (АДМ). Она является частным случаем АДИКМ с фиксированным предсказателем первого порядка и адаптивным квантователем с двумя уровнями квантования и обратной адаптацией. Это означает, что информация для определения текущего значения шага квантования D_i определяется непосредственно по выходной последовательности кодовых слов.

В системах АДМ важным моментом является выбор алгоритма адаптации квантователя (т.е. шага квантования). По скорости адаптации системы с АДМ подразделяются на системы с мгновенным компандированием (АДМ-МК) и системы со слоговым компандированием (АДМ-СК). В системах АДМ-МК часто применяется алгоритм адаптации Джаянта, когда шаг квантования подчиняется следующему правилу:

D(k) = MD(k–1); D_min  D(k)  D_max.

В этом случае множитель М является функцией текущего s(k) и предшествующего s(k–1) кодовых слов. Алгоритм выбора множителя М шага квантования имеет вид

M = p > 1, s(k) = s(k–1); 

M = 1/p < 1, s(k)  s(k–1). 

Кодовое слово s(k) зависит только от знака z(k), который задается соотношением z(k) = x(k) – ax`(k–1), что соответствует использованию предсказателя первого порядка, описываемого разностным уравнением x~(k) = ax`(k–1). Здесь a - коэффициент предсказания.

Процедура AДИКМ применена также в международном стандарте кодирования речевых сигналов с частотой дискретизации 8 кГц для передачи по каналам со скоростью 16, 24, 32 и 40 кбит/с (Рек. ITU-T G.726). Этот метод кодирования сигнала применяется в некоторых распространенных системах подвижной связи, в частности, в бес­шнуровой телефонии и системах абонентского доступа. Субъективно качество речи в результате АДИКМ-кодирования мало отличается от обычной обработки сигнала в системе ИКМ.

10. Основы параметрического кодирования речи

Как отмечалось ранее, при кодировании формы сигнала практически не учитываются свойства артикуляционного аппарата человека и особенности его слухового восприятия. В то же время именно здесь заключен значительный ресурс избыточности речевого сигнала (РС). На использовании этого ресурса избыточности основывается широко распространенное параметрическое представление речевого сигнала. Параметрическое представление РС основывается в первую очередь на данных о механизмах речеобразования, т.е. используется своего рода модель голосового тракта, что привело к разработке систем типа анализ-синтез, получившим название вокодерных систем или вокодеров (сокращение от voice coder). Описание первого вокодера было опубликова­но Г. Дадли более 60 лет назад. Восстановленная речь была достаточно раз­борчивой, но звучала ненатурально. Значительного улучшения качества передаваемой речи удалось достичь только с появлением методов, основанных на линейном предсказании (LPC). Именно вокодерные методы на основе линейного предсказания и применяются в сотовой связи.

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

Основной принцип линейного предсказания состоит в том, что текущий отсчет РС можно аппроксимировать линейной комбинацией предшествующих отсчетов, а именно, очередная k-я выборка РС S(k) может быть приблизительно предсказана путем суммирования с определенным весом некоторого числа предшествующих выборок сигнала:

_P

Ś(k) =  a_pi S(k-i), (10.1)

^{i =1}

где - Ś(k) - предсказанное значение РС; k – номер временного отсчета; a_pi - коэффициенты линейного предсказания; Р - порядок предсказания (число коэффициентов линейного предсказания).

При анализе и синтезе речи используется модель речеобразования, представленная на рис. 10.1. Параметры модели обычно разделяются на параметры возбуждения (относящиеся к источнику звуков речи и отвечающие за основной тон, т.е. за возбуждение фильтра) и параметры голосового тракта (относящиеся непосредственно к отдельным звукам речи и определяющие формантную структуру сигнала). А отрезки глухой речи при моделировании заменяют шумом.

Рис. 10.1. Модель речеобразования, используемая в методе линейного предсказания

В соответствии с таким подходом, компрессия РС осущест-вляется на передающем конце канала в анализаторе, выделяющем из сигнала сравнительно медленно меняющиеся параметры выбранной модели. Затем эти параметры передаются по каналу связи. На приемном конце с помощью местных источников сигналов, управляемых принятыми параметрами (в соответствие с моделью), синтезируется речевой сигнал. При этом синтез речи осуществляется согласно разностному уравнению

_P

Ŝ(k) =  a_pi Ŝ(k-i) + Gu(n), (10.2)

^{i =1}

где - Ŝ(k) - синтезированное значение речевого сигнала; и(п) - ли­бо периодическая последовательность импульсов, следующих с перио­дом основного тона в случае синтеза вокализованных сегментов, либо случайная последовательность импульсов для синтеза невокализованных сегментов; Р - порядок синтезирующего фильтра; a_pi - коэффи­циенты линейного предсказания, используемые в качестве параметров синтезирующего фильтра; G - коэффициент усиления, регулирующий интенсивность сигнала возбуждения для получения речевого сигнала заданной громкости. Коэффициенты линейного предсказания определяются од­нозначно минимизацией среднего квадрата разности между отсчетами РС и их предсказанными значениями на некотором ко­нечном интервале. Коэффициенты линейного предсказания - это весовые коэффициенты, используемые в линейной комбинации.

Вокодеры на основе линейного предсказания обеспечивают высокую разборчивость пе­редаваемой речи и иногда вполне удовлетворительную натуральность ее звучания. Одним из основных факторов, определяющих качество ре­чи в этих вокодерах, является выделение основного тона речи и других параметров возбуждения в классической модели голосового аппарата. Для адекватного “отражения” этими параметрами модели постоянно изменяющегося РС, последний разбивается на сегменты по 20 ÷ 30 мс (длительность выбрана исходя из периода локальной стационарности РС), на каждом из которых и происходит описанная выше процедура. Характерной чертой вокодерных систем (по сравнению с кодеками формы сигнала) является то, что они производят все операции анализа, кодирования, декодирования сразу для целого сегмента отсчетов, а не для каждого отсчета в отдельности, как в ДИКМ и АДИКМ.

Таким образом, в процессе параметрического представления РС в кодере источника определяются коэффициенты предсказания, а в декодере на основе этих коэффициентов с помощью рекурсивного цифрового фильтра синтезируется эквивалент голосового тракта. Посредством возбуждения этого “эквивалента тракта” формируется синтезированная речь.

Разность между истинным (известным точно) S(k) и предсказанным Ś(k) значениями выборки определяет ошибку предсказания, которую также называют остатком предсказания или первым остаточным сигналом r₁(k):

z(k) = r₁(k) = S(k) - Ś(k). (10.3)

На базе линейного предсказателя в системе кодер/декодер строятся два цифровых фильтра: инверсный (обратный) фильтр-анализатор A(z) и формирующий фильтр-синтезатор H(z).

В результате z-преобразования разностного уравнения (10.3) имеем

R(z) = X(z)  A(z), (10.4)

где X(z) – z-преобразование выборки РС S(k) на входе фильтра-анализатора, а R(z) может интерпретироваться как выходной сигнал этого фильтра, имеющего передаточную функцию

_p

A(z) = 1 -  a_pi z^-i = 1 - P(z). (10.5)

ⁱ⁼¹

Здесь z^-1 соответствует задержке РС на одну выборку; P(z) – коэффициент передачи предсказывающего устройства – предиктора.

Цифровой фильтр-анализатор A(z) – рис. 10.2 - называют инверсным, поскольку АЧХ такого фильтра должна быть обратной частотной характеристике голосового тракта (следовательно, обратной и огибающей спектра входного сигнала). Значения коэффициентов предсказания a_pi являются параметрами этого фильтра. Они остаются постоянными на интервале анализируемого сегмента речи (как правило, 20 мс), поскольку линейный предсказатель перенастраивается (т.е. адаптируется) не под каждый речевой отсчет, а под их последовательность, вследствие чего ошибка минимизируется на протяжении всего сегмента.

Рис. 10.2. Инверсный фильтр-анализатор A(z)

Инверсный фильтр применяется в кодере для устранения избыточности РС. Пропуская через него исходный РС, на выходе фильтра получаем сигнал остатка предсказания z(k) (иначе - первый остаточный сигнал - r₁(k)). В этом “остатке” устранены внутренние корреляционные связи, он имеет спектр с плоской огибающей.

Коэффициенты предсказания a_pi можно подобрать таким образом, чтобы ошибка z(k) была минимальной. Чаще всего в качестве критерия используется минимум среднеквадратической ошибки. В этом случае требуется определить такие значения a_pi , чтобы величина

_p

 z ² (k)

^k=1

была минимальной.

При подаче речевого сигнала на вход фильтра-анализатора с оптимально подобранными параметрами его выходной сигнал будет представлять собой сигнал возбуждения R(z), подобный (с точностью до ошибок, определяемых конечностью порядка предсказания Р и погрешностью оценки коэффициентов предсказания) сигналу возбуждения u(k) на входе фильтра голосового тракта на рис. 10.1. На выходе этого фильтра остается только периодическая составляющая РС, соответствующая основному тону. Это модель фильтра - анализатора РС, описываемая уравнением (10.5).

Синтезирующий фильтр выполняет противоположные функции. Он находится в декодере и осуществляет формирование речевого сигнала с заданной огибающей спектра. “Нужная“ настройка этого фильтра в декодере обеспечивается передачей на приемную сторону коэффициентов предсказателя, используемых в этот момент в кодере. Подаваемый на вход синтезирующего фильтра сигнал называется “сигналом возбуждения” R(z). Является очевидным, что он должен быть максимально “похож” на сигнал остатка предсказания, полученный в кодере. Из выражения (10.4) можно получить модель фильтра-синтезатора, который находится в декодере (рис. 10.3)

X(z) = R(z) / A(z) = R(z)  H(z), (10.6)

гдеH(z) = G / A(z) - передаточная функция синтезирующего фильтра, обратная передаточной характеристике фильтра-анализатора с точностью до скалярного коэффициента усиления G. Фильтр H(z) - это линейная система с переменными параметрами (фактически - модель фильтра голосового тракта), которая возбуждается импульсной последовательностью для вокализованных звуков и шумом для невокализованных (см. рис.10.1). Фильтр-анализатор и фильтр-синтезатор являются рекурсивными, поскольку значение сигнала на их выходах определяется лишь предшествующими выходными выборками речевого сигнала.

Рис. 10.3. Модель фильтра-синтезатора X(z)

Такая модель имеет следующие параметры: классификатор вокализованных и невокализованных звуков, период основного тона для вокализованных сегментов, коэффициент усиления G и коэффициенты a_pi цифрового фильтра. Все эти параметры, разумеется, медленно изменяются во времени.