📄Работа №130709
Тема: Сверхбыстрый алгоритм акустической эхокомпенсации для авторегрессионной модели
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Информатика и вычислительная техника
Объем:
29 листов
Год:
2017
Просмотров:
80
4335
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Постановка задачи 5
2 Авторегрессионная модель далёкого эхо сигнала 10
3 Сравнение точности оценивания до и после фильтрации 14
4 Последовательное оценивание передаточной функции 19
5 Заключение 22
6 Приложение 23
6.1 Алгоритм Левинсона-Дурбина . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
6.2 Формула Гохберга-Семенцула
2 Авторегрессионная модель далёкого эхо сигнала 10
3 Сравнение точности оценивания до и после фильтрации 14
4 Последовательное оценивание передаточной функции 19
5 Заключение 22
6 Приложение 23
6.1 Алгоритм Левинсона-Дурбина . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
6.2 Формула Гохберга-Семенцула
📖 Аннотация
Работа посвящена разработке сверхбыстрого алгоритма акустической эхокомпенсации. Актуальность задачи обусловлена необходимостью эффективного подавления далекого эха в системах с динамиком и микрофоном, таких как системы громкой связи, где традиционные методы, требующие оценки длинных импульсных характеристик методом наименьших квадратов, приводят к чрезвычайно высокой вычислительной сложности, сопоставимой с обработкой видеосигнала. В исследовании предлагается новая модель передаточной функции эхосигнала, основанная на представлении W(z)=g(z)/c(z), где c(z) — фиксированный многочлен, что позволяет существенно сократить длину оцениваемой импульсной характеристики, отделив её высокочастотный начальный участок от гладкого гармонического «хвоста». В результате получены явные формулы для точности оценок и сложности расчётов, а также сформулирован новый алгоритм последовательного оценивания с дополнительной фильтрацией входного сигнала. Практическая значимость результатов заключается в возможности их применения для создания высокопроизводительных систем эхоподавления в телекоммуникационном оборудовании и устройствах hands-free связи, обеспечивающих высокое качество аудиосигнала при значительном снижении вычислительных затрат.
📖 Введение
В данной работе рассматривается задача акустического эхоподавления. Акустическое эхо возникает в тех случаях, когда сигнал поступающий из динамика, например, телефона или ноутбука, поступает в близко расположенный микрофон. Это проблема широко распространена и возникает в любой системе, имеющей динамик и микрофон: телефон в режиме громкой связи,
ноутбук, система громкой связи в автомобиле, конференционный телефон и так далее.
Акустическое эхо можно подразделить на далекое и близкое. Близкое
эхо — это сигнал, который напрямую попадает в микрофон практически
без изменений. Далекое эхо — это звук, который претерпевает изменения,
вызванные окружающей средой. Оценка именно далекого эха вызывает основные трудности в задаче акустического эхоподавления.
Рассматривается следующая постановка задачи: измеряется сигнал, поступающий из сети в динамик, и эхо сигнал, принятый микрофоном. Требуется рассчитать передаточную функцию эхоканала.
Проведя большое количество экспериментов, стало понятно, что длина
импульсной характеристики должна быть достаточно большой, чтобы обеспечить высокую точность компенсации эхо сигнала. Поскольку импульсная характеристика оценивается с помощью метода наименьших квадратов, требуется обращать информационную матрицу большой размерности.
Сложность таких вычислений становится сравнима с обработкой видео сигнала.
Рассматривая импульсные характеристики реальных сигналов было замечено, что начальный участок высокочастотный и нерегулярный, однако «хвост» имеет гладкую гармоническую составляющую.
Тогда рассматривая новую модель передаточной функции эхо сигнала W(z) = gc((zz)), при правильном выборе фиксированного многочлена c(z),
можно добиться уменьшения длины импульсной характеристики. На графике 5 синим цветов изображена импульсная характеристика в рамках
старой модели, а красным — новой, с фиксированным многочленом c(z).
3На графике 6 представлена исходная импульсная характеристика и разность старой и новой модели. Видно, что «хвост» уменьшился по амплитуде. Этот эффект может сильнее проявляться, если гармоническая составляющая «хвоста» имеет большую энергию.
На основе представленной выше идеи возможно существенно уменьшить длину оцениваемой методом наименьших квадратов импульсной характеристики, что позволяет увеличить скорость работы алгоритма. При этом остаток, который красным цветом представлен на графике 6, в новой модели не оценивается, оценивается только гармоническая часть. Это позволяет уменьшить количество расчетов, но при это качество ухудшается.
Также в работе приводятся оценки точности передаточной функции, сравнивается точность оценки передаточной функции до и после фильтрации сигнала, и представляется алгоритм последовательного оценивания передаточной функции с увеличением длины импульсной характеристики.
ноутбук, система громкой связи в автомобиле, конференционный телефон и так далее.
Акустическое эхо можно подразделить на далекое и близкое. Близкое
эхо — это сигнал, который напрямую попадает в микрофон практически
без изменений. Далекое эхо — это звук, который претерпевает изменения,
вызванные окружающей средой. Оценка именно далекого эха вызывает основные трудности в задаче акустического эхоподавления.
Рассматривается следующая постановка задачи: измеряется сигнал, поступающий из сети в динамик, и эхо сигнал, принятый микрофоном. Требуется рассчитать передаточную функцию эхоканала.
Проведя большое количество экспериментов, стало понятно, что длина
импульсной характеристики должна быть достаточно большой, чтобы обеспечить высокую точность компенсации эхо сигнала. Поскольку импульсная характеристика оценивается с помощью метода наименьших квадратов, требуется обращать информационную матрицу большой размерности.
Сложность таких вычислений становится сравнима с обработкой видео сигнала.
Рассматривая импульсные характеристики реальных сигналов было замечено, что начальный участок высокочастотный и нерегулярный, однако «хвост» имеет гладкую гармоническую составляющую.
Тогда рассматривая новую модель передаточной функции эхо сигнала W(z) = gc((zz)), при правильном выборе фиксированного многочлена c(z),
можно добиться уменьшения длины импульсной характеристики. На графике 5 синим цветов изображена импульсная характеристика в рамках
старой модели, а красным — новой, с фиксированным многочленом c(z).
3На графике 6 представлена исходная импульсная характеристика и разность старой и новой модели. Видно, что «хвост» уменьшился по амплитуде. Этот эффект может сильнее проявляться, если гармоническая составляющая «хвоста» имеет большую энергию.
На основе представленной выше идеи возможно существенно уменьшить длину оцениваемой методом наименьших квадратов импульсной характеристики, что позволяет увеличить скорость работы алгоритма. При этом остаток, который красным цветом представлен на графике 6, в новой модели не оценивается, оценивается только гармоническая часть. Это позволяет уменьшить количество расчетов, но при это качество ухудшается.
Также в работе приводятся оценки точности передаточной функции, сравнивается точность оценки передаточной функции до и после фильтрации сигнала, и представляется алгоритм последовательного оценивания передаточной функции с увеличением длины импульсной характеристики.
✅ Заключение
В работе получены явные формулы для точности оценок передаточной функции эхо сигнала, рассчитанной на основе линейной модели и метода наименьших квадратов, а также сложности расчёта этих оценок. Сформулирован новый алгоритм последовательного оценивания и сокращённый способ оценивания за счёт дополнительной фильтрации входного сигнала.
Работа выполнена при поддержке гранта СПбГУ 6.37.349.2015.
Работа выполнена при поддержке гранта СПбГУ 6.37.349.2015.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.