Общие сведения о вокодерных системах
Основная задача алгоритмов сжатия речевых сигналов - это предельно возможное сжатие сигнала, представленного в цифровой форме. Другими словами, предельно возможное устранение избыточности речевого сигнала, но при сохранении приемлемого качества передачи речи.
Алгоритмы сжатия речевых сигналов можно разделить на два типа [3]:
· Аппроксимация (кодирование) формы речевой волны;
· Кодирование источника сигнала (вокодерные преобразования).
Метод аппроксимации формы речевой волны (рис. 1) основан на использовании статистических характеристик речевого сигнала и почти не зависит от механизма формирования последнего. Кодеры такого типа позволяют обеспечить высокое качество передачи речи (её разборчивость и натуральность). Но с другой стороны они явно уступают методу кодирования источника сигнала, если речь идёт об экономичности, и требуют больших скоростей передачи.
Рис.1. Визуальное представление метода аппроксимации формы речевой волны
Метод кодирования источника использует кодирование параметров речевого сигнала, основываясь на известных данных о механизмах речеобразования. В кодере происходит вычисление определённых параметров речевого сигнала, передаваемых декодеру, в котором они применяются для восстановления формы исходного сигнала. Иными словами, анализируется модель голосового тракта, которая приводит к системам, основанным на принципе анализ-синтез, получившим название вокодерных систем. Вокодерные преобразования отличаются наименьшими требованиями к полосе пропускания.Недостатком использования исключительно параметрических методов является потеря натуральности звучания голоса и большая чувствительность к фоновым шумам.
Стоит отметить тот факт, что на сегодняшний день в системах цифровой радиосвязи преимущественно используются именно вокодерные системы как более экономичные с приемлемым качеством передачи речи.
Стоит также отметить и тот факт, что цифровая обработка сигналов используется далеко не только для обеспечения связи между людьми. Также она нашла широкое применение в различных областях технической сферы, где необходимо обработать сигналы, посылаемые от одного устройства или прибора к другому.
Векторное квантование и кодовые книги
Существуют такие подходы к сжатию речевых сигналов, когда набор значений амплитуд сигнала, дискретизированного по времени, квантуется как единый вектор, т. е. совместно. Данный процесс получил название векторного квантования(или блочного квантования) VQ.
Пусть 
– N-мерный вектор с действительными значениями, где 
- сдвиг по времени, 
– случайным образом меняющийся компонент с непрерывной амплитудой ( 
).В процессе векторного квантования вектору 
ставится в соответствие другой N-мерный вектор 
с действительными значениями и дискретными амплитудами[4].
Как правило, выбирается из конечного набора значений 
( 
).Набор 
называется кодовой книгой (или шаблоном), 
– размер кодовой книги, 
–набор векторов кодовой книги. Структурная схема процесса векторного квантования показана ниже (рис. 2).В линию связи передаются только индексы 
векторов , входящих в кодовую книгу.
Рис.2. Структурная схема концепции векторного квантования
Некоторые кодовые книги рассчитываются априорно, в процессе сжатия речевого сигнала не изменяются. Такие кодовые книги называются фиксированными кодовыми книгами. Другие кодовые книги наоборот могут обновляться в процессе обработки сигнала.
Из большого числа способов векторного квантования стоит отдельно выделить один. Он был создан с той целью, чтобы кодовая книга следила за характеристиками входного вектора. Такой способ заключается в адаптации кодовой книги, и такие кодовые книги называются адаптивными.
При обработке речевых сигналов применяются также случайные кодовые книги. В качестве примера такой книги можно взять гауссовскую кодовую книгу. Она содержит в себе случайным образом выбранные векторы, которые сами содержат случайные числа.
Дата добавления: 2018-06-27; просмотров: 773; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!