ВВЕДЕНИЕ 3
1 АЛГОРИТМЫ И МЕТОДЫ СЖАТИЯ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ 5
1.1 Фильтрация на основе КИХ-фильтров 7
1.2 Субполосное преобразование на основе использования банков КИХ-
фильтров 13
2 ИССЛЕДОВАНИЕ СУБПОЛОСНОГО АЛГОРИТМА СЖАТИЯ
ЗВУКОВЫХ СИГНАЛОВ 18
2.1 Расчёт вектора субполосного преобразования отрезка речево-го сигнала
на основе КИХ-фильтров 18
2.2 Субполосное преобразование со сжатием 22
3 АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ АЛГОРИТМОВ СЖАТИЯ
ЗВУКОВЫХ СИГНАЛОВ 27
3.1 Частотный анализ восстановленных звуковых сигналов 27
3.2 Оценка погрешности восстановления, коэффициента сжатия и качества
воспроизведения сигналов 35
4 ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ 39
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 45
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 47
ПРИЛОЖЕНИЯ
В последние годы можно наблюдать взрывной рост в использовании сети
Интернет и мобильных телефонов, а сближение двух этих технологий открывает широкий диапазон новых возможностей на уже процветающем рынке мультимедиа. Важной составляющей мультимедийного трафика является аудиоинформация [9]. Таким образом, актуальной является задача сжатия (кодирование) звуковых сигналов.
Сжатие - одна из задач, решаемых в отрасли телекоммуникаций [8].
Необходимость сжатия присутствует как в коммуникациях, так и в самой
информатике. Оказывается, немыслимым реализовывать переносы на высоких
скоростях через сеть компьютеров без использования какой-то тип сжатия, которое позволяло бы уменьшить время передачи.
То же самое происходит с устройствами хранения, которые, несмотря на
то, что их объем постоянно увеличивается, позволяют гораздо более эффективно использовать вышеупомянутую технику.
При передаче сигналов различных типов, необходимо оптимизировать
характеристики сигнала с целью трансляции большего количества информации.
Обычно это осуществляется посредством какого-либо метода сжатия, который
обеспечивал бы минимум ошибок при восстановлении.
Согласно общей теореме передачи информации [8] всегда возможно передавать информацию на скорости меньшей, чем способность канала с относительно маленькой ошибкой, даже в присутствии шума.
Понятие пропускной способности канала также, как и размер информации и кодификации изучаются в теории информации.
Средства передачи сигналов, которые используются ежедневно: электромагнитные волны, проводные металлические линии передачи и оптоволокна.
Место, которое занимает кодифицированная информация (данные, цифровой сигнал, и т.д.) без сжатия – частное (отношение) между частотой отсчетов и разрешением. Следовательно, чем больше количество использованных
бит, тем больше будет размер файла. Сжатие используется для того, чтобы передавать то же количество исходной информации, меньшим количеством бит
[6].
Сжатие аудиосигналов (АС) может быть осуществлено как без потерь
(архивация), так и с потерями, причем к последнему случаю относится субполосное преобразование.
Цель данной работы является разработка алгоритма сжатия звуковых сигналов с использованием метода субполосного преобразования для уменьшения
объема данных, сохраняемых на внешних носителях информации.
Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:
1. Исследование методов сжатия звукового сигнала на основе субполосного кодирования;
2. Разработка алгоритмов сжатия речевого сигнала с использованием
субполосного преобразования на основе КИХ-фильтрации;
3. Экономическая оценка результатов исследования.
Всегда возможно передавать информацию на скорости меньшей, чем способность канала с относительно маленькой ошибкой, даже в присутствии шума.
Этого добиваются посредством кодирования информации, которая поставляет
единообразный формат для различных типов сигналов.
Одним из способов эффективного кодирования речевых сигналов является субполосное кодирование (субполосное преобразование). Он классифицируется в кодификаторы формы волны (кодирование формы сигнала), которые пытаются произвести сигнал как можно ближе к оригиналу. Основной интерес в
применении к цифровой телефонии.
Практическое применение этого метода сжатия позволит ускорить процесс обмена информацией (речь) в обществе, а также уменьшить объем памяти,
необходимой для хранения речевых данных.
При выполнении данной выпускной квалификационной работы было исследовано сжатие звуковых сигналов субполосным анализом, основанным на
использовании КИХ-филтров. Недостатком такого подхода является наличие
эффекта элайзинга, то есть наложения частот, и как следствие, ухудшение качества воспроизводимой речи.
Структура работы состоит из введения с актуальностью выбранной темы,
указаны цель и задачи исследования; четырех глав, каждая из которых последовательно отражает логический анализ нормативного, практического и научного
материала. Первая глава посвящена общим сведениям о алгоритмах и методах
сжатия звуковых сигналов. Вторая глава посвящена исследованию выбранного
субполосного метода сжатия звуковых сигналов, пишется алгоритмы и приведены результаты работы алгоритмов. Третья глава посвящена анализу результатов работы алгоритмов сжатия звуковых сигналов. В четвёртой главе дается
экономическая оценка результатов исследования (продолжительность вательских работ составила 53 дней, сметы расходов на исследование – 87045
рублей).
В практической части работы выполнили сжатие речевого сигнала с учетом два аспекта децимации выходных последовательностей КИХ-фильтров:
- В первом случае рассматривается сжатие сигнала с одинаковым количеством частотных интервалов R при децимации. Качество воспроизведения сигнала сохраняется. Получили коэффициент сжатия приблизителен 1. Можно и
сказать, что сжатие не происходит.
- Во втором случае рассматривается сжатие сигнала с различным количеством частотных интервалов R при децимации (учитывается коэффициент децимации). Погрешность восстановления увеличивается почти в 2 раза, чем в
первом случае. Коэффициент сжатия достигает значения свыше 1,5. Качество
воспроизведения сигнала теряется при сжатии. Сигналы восстановляются воспринимаемыми после их сжатия, но с терпимыми ошибками.
Листинги программы для сжатия звуковых сигналов, написаны в
MATLAB, есть в приложениях и все шаги выполнения работы в пояснительной
записке.
При выполнении работы проходили исследование методов сжатия звукового сигнала на основе субполосного кодирования, выполнили разработку алгоритмов сжатия речевого сигнала с использованием субполосного преобразования на основе КИХ-фильтрации, и дали экономическую оценку результатов
исследования. Таким образом можно сделать вывод, что цели выпускной квалификационной работы достигнуты и все поставленные задачи выполнены.
