Обработка сигналов в системах телекоммуникаций
Литература
Жиляков, Е.Г. Методы обработки речевых данных в информационно-телекоммуникационных системах на основе частотных представлений: моногр. / Е.Г. Жиляков, С.П.Белов, Е.И. Прохоренко // Белгород, 2007. – 136с.
Болдышев, А.В. О различиях распределения энергии звуков русской речи и шума /А.В. Болдышев, А.А. Фирсова // материалы 12-ой Международной конференции и выставки «Цифровая обработка сигналов и её применение - DSPA'2010» Москва, 2010.
Жиляков, Е.Г. Вариационные методы анализа и построения функций по эмпирическим данным: моногр. / Е.Г. Жиляков. – Белгород: Изд-во: БелГУ, 2007– 160с.
Прохоренко, Е.И. Новый метод оптимального субполосного преобразования в задаче сжатия речевых данных / Е.И. Прохоренко, А.В. Болдышев, А.А. Фирсова, А.В. Эсауленко // Журнал «Вопросы Радиоэлектроники», серия ЭВТ. Выпуск №1 Москва 2010. с. 49-55.
ELECTORAL AFFECTING ON FREQUENCY COMPONENTS OF SPEECH SIGNALS IN TASK OF COMPRESSION
Boldyshev A., Prokhorenko E., Garkavaya E.
Belgorod state university, Belgorod
One of features of sounds of Russian speech is a concentration of energy in narrow enough frequency ranges total width of which far fewer frequency of discretization [1]. This feature can be utillized in different directions the area of treatment of speech reports, including in the task of compression of speech data. For this purpose it is necessary exactly to determine, the necessary stake of energy is concentrated in what amount of frequency intervals. On the basis of information about the numbers of frequency intervals the set stake of energy is concentrated in which, it is possible to carry out the compression of speech data due to storage only of constituents of speech signal, proper these frequency intervals.
Discribed in the article method a mathematical vehicle is underlaid with the use of subband matrix of kind:
with elements: )
This mathematical vehicle can be utillized for realization of the electoral affecting the chosen frequency intervals on the basis of subband transformation by forming of component matrix, which is calculated as a sum of subband matrices, proper chosen frequency intervals, constituents the set stake of energy m:
where A(r) is subband matrices, proper those frequency intervals which make the set stake of energy m.
Subband transformation is carried out as follows:
The conducted calculable experiments rotined high efficiency of the developed method from position of compression of speech data at the maintainance of the set quality of reproducing. Offered approach near the compression of speech signals on the average allows to attain degree of compression about 6-7 times without the substantial loss of reproducing quality.
Literature
Zhilyakov, E.G. Methods of processing of speech data in the informatively-telecommunication systems on the basis of frequency presentations: моногр. / E.G. Zhilyakov, S.P.Belov, E.I. Prokhorenko // Belgorod, 2007. – 136с.
Boldyshev, A.V. About distinctions of distributing of energy of sounds of Russian speech and noise of /À.Â. Boldyshev, A.A. Firsova // materials of the 12th International conference and exhibition «Digital treatment of signals and its application - DSPA'2010» Moscow, 2010.
Zhilyakov, E.G. Variation methods of analysis and construction of functions from empiric data: моногр. / E.G. Zhilyakov. it is Belgorod: BELGU, 2007– 160с.
Prokhorenko, E.I. A new method of optimum subband transformation is to the task of compression of speech data / E.I. Prokhorenko, A.V. Boldyshev, A.A. Firsova, A.V. Esaulenko // Magazine «Questions of Radio electronics», series of EVT. Issue #1 Moscow 2010. p. 49-55.
ЦИФРОВЫЕ АЛГОРИТМЫ подавления акустических помех и шумов в канале связи на основе динамических характеристик сигнала
Бузыканов С.Н., Дмитриев В.Т., Виноградова М.Е., Картавенко Я.О.
Рязанский государственный радиотехнический университет
Введение. Задача подавления акустических помех (АП) и шумов в канале связи и имеет большое практическое значение. Общее качество речи и её разборчивость могут существенно ухудшаться в присутствии шумов и помех, особенно когда сигнал подвергается дальнейшей обработке. Речевые кодеки, устройства распознавания речевых сигналов (РС) и идентификации диктора, разработанные в условиях незашумлённых РС, теряют свою эффективность при наличии АП и шумов каналов связи [1].
С помощью методов помехоустойчивого кодирования и перемежения возможно ослабление влияния шумов в канале связи. Другой возможностью подавления таких шумов является разработка методов первичного кодирования, позволяющих при декодировании существенно уменьшить их влияние. В [2, 3] показана возможность построения алгоритмов первичного кодирования РС на основе их динамических характеристик. Применение информации о первой и второй производной позволяет значительно повысить качество восстановленного РС не только за счет уменьшения влияния шумов в канале связи, но и ослабления АП.
Знание акустических характеристик помещений и различных сред крайне важно при решении различных задач, связанных с очисткой фонограмм от АП. Обычно системы активного подавления АП используют параметры полезного сигнала (математические модели) при решении задач выделения сигнала из смеси АП [4]. Для различных условий в помещениях различных размеров и форм, с различной отделкой [5], на открытом пространстве в различных погодных условиях и т.д. можно выделить характерные для каждого случая искажения звукозаписи, наблюдаемые на фонограмме. Исследование акустических характеристик среды звукозаписи и создание математических моделей АП, наблюдаемых на фонограмме при различных условиях записи, таким образом, важно при создании алгоритмов шумоподавления.
Цель работы. Разработка цифровых алгоритмов подавления АП и шумов в канале и на основе динамических характеристик РС.
Алгоритмы подавления акустических помех. В [1] показано, что применение при кодировании РС представления Хургина-Яковлева, основанного на представлении РС в виде прореженных в два раза отсчетов сигнала и его производной позволяет получить дополнительный выигрыш в помехоустойчивости при действии АП до 3 дБ. Для дальнейшего увеличения помехоустойчивости данного алгоритма необходимы алгоритмы эффективного обнаружения АП, для чего нужно более точное представление об их параметрах. Основными характеристиками АП, позволяющими произвести их классификацию, являются частотный спектр и амплитудное распределение [5, 9]. В соответствии с формой спектра и величиной пик-фактора можно выделить следующие виды АП:
- АП со спектром, близким к равномерному, в диапазоне РС (широкополосные);
- АП с преобладанием некоторой группы частот (узкополосные);
- АП с большим значением пик-фактора и скважности (импульсные).
Для описания РС в настоящее время успешно применяются скрытые марковские модели, (они представляют из себя дважды стохастические процессы — марковские цепи по переходам между состояниями и множества стационарных процессов в каждом состоянии цепи) [9], заменившие так называемый метод «динамической деформации времени» (основной его спецификой являлось нелинейное искажение временной оси одной из сравниваемых функций). Подобные модели с соответствующими коэффициентами могут быть использованы и для описания АП.
Система анализа акустической среды звукозаписи включает в себя комплекс программно-аппаратных средств (совокупность микрофонов, средств звукозаписи и программную среду обработки сигнала).
На первом этапе создается база данных АП, полученных при различных условиях записи. На втором этапе производится исследование индивидуальных параметров АП, для чего используется оконное преобразования Фурье с различной шириной и типами окна, так же производится разложение РС в базисе вейвлет-функций. На основании проведенного анализа составлена математическая модель АП, которая применяется при разработке систем их активного подавления.
Алгоритмы подавления помех в канале связи. Одним из самых распространенных методов обработки РС является низкочастотная фильтрация, отсекающая частоты, не содержащие смысловой информации. Однако, при таком способе обработки может существенно снизиться качество и разборчивость речи, что является существенной проблемой при построении систем передачи и обработки РС. Для повышения качества РС предложен и обоснован алгоритм низкочастотной фильтрации в весовом пространстве Соболева [6, 7], учитывающий динамические характеристики обрабатываемой информации. В частности, низкочастотная фильтрация в весовом пространстве Соболева определяется следующей передаточной функцией: где - частота среза низкочастотного фильтра, - весовой параметр пространства Соболева [6]. Экспериментально доказано, что данная частотная характеристика позволяет повысить разборчивость фильтрованного РС без увеличения полосы занимаемых частот.
Рассмотрено несколько способов подавления шумов в канале связи основанных на динамических свойствах первой и второй производной сигнала, полученной двумя способами: через разность соседних отсчётов и в частотной области. С учетом того, что разница дисперсий у зашумленного сигнала и сигнала без шумов минимальна, а с ростом порядка производной разность между ними значительно увеличивается возможно применить алгоритм сравнения отсчетов первой и второй производной с порогом Uпор=3σ. При этом производные ограничиваются данным порогом, что позволяет избавиться от наиболее заметных на слух искажений РС. В результате исследования был получен алгоритм очистки РС от шумов в канале связи (рис.1) при использовании первой и второй производной РС, позволяющий уменьшить действие широкополосных, узкополосных и импульсных шумов.
Рассмотрено два варианта получения производной: во временной области – как разница двух соседних отсчетов и в частотной области [8].
Исследование алгоритма подавления шумов в канале связи при использовании его второй производной проводилось методами имитационного моделирования. Целью исследования являлась оценка качества восстановленного рс в зависимости от различных параметров передаваемого сигнала, а так же от характеристик импульсных шумов. Экспериментальные исследования проводились в соответствии с гост р 50840-95. Для проведения исследования был собран материал в виде наборов записей 5 дикторов разного пола в возрасте от 18 до 30 лет. Для качественной оценки восстановленного сигнала приглашались 15 слушателей, при этом полученные оценки усреднялись.
Рис.1
Исследованы алгоритмы подавления шумов в канале связи на основе первой и второй производных при их реализации как первой разности и в частотной области [3]. Эксперименты проводились при действии широкополосных, узкополосных и импульсных шумов в канале связи. По результатам исследования алгоритмов подавления шумов в канале связи были построены показанные на рис. 2 зависимости качества восстановленного сигнала при действии широкополосных (а), узкополосных (б) и импульсных (в) шумов в канале связи от отношения сигнал-шум в канале связи при использовании в алгоритме подавления помех первой производной, полученной как разность между соседними отсчетами во временной области (1), при использовании первой производной полученной частотным способом (2), а также при использовании второй производной полученной временным (3) и частотным (4) способами.
а) б)
в)
Рис. 2.
Как видно из графиков, показанных на рис. 2, наибольшую помехоустойчивость обеспечивает алгоритм получения первой и второй производной во временной области
Показано, что применение данного алгоритма подавления импульсных помех позволяет получить качество восстановленного рс не ниже 4 баллов согласно гост р 50840-95 даже при плотности импульсной помех 500 импульсов в секунду. Реализация результатов исследований позволит уменьшить чувствительность параметров информационных систем к влиянию помех и искажений, улучшить качество восстановленного рс, а также снизить требования к оборудованию обработки.
Таким образом, из произведенных экспериментов можно сделать вывод, что использование динамических свойств РС позволяет значительно ослабить влияние импульсных помех с высокой эффективностью.
Выводы. Показано, что применение информации о первой и второй производной позволит увеличить помехоустойчивость алгоритмов кодирования РС при действии шумов в канале связи и АП. Применение представления Хургина-Яковлева позволяет получить выигрыш на 3 дБ, что эквивалентно увеличению качества восстановленного сигнала на 0,1 -0,3 балла а применение ограничения по отсчета первой и второй производной позволяет увеличить качество восстановленного РС на 0,2 – 0,4 балла согласно ГОСТ Р 50840-95. Для дополнительного увеличения помехоустойчивости при действии АП необходим учет их параметров.
Литература
Кириллов С.Н., Стукалов Д.Н. Помехоустойчивость кодеков зашумленных речевых сигналов//Электросвязь. - 1995 - №12. -С. 12-13.
Кириллов С.Н., Дмитриев В.Т. Реализационные возможности и помехоустойчивость процедуры восстановления сигналов на основе алгоритма Хургина-Яковлева// Радиотехника. - 2003. - №1. - С. 73-75.
Брайнина И.С. Адаптивная цифровая обработка сигналов связи с использованием прикладной теории выбросов случайных процессов. – М.:Радио и связь, 2002. - С.330-348.
Уидроу В., Стринс С. Адаптивная обработка сигналов, М.: Радио и связь. 1989 г.- 386 с.
Давыдов В.В. Акустика помещений Санкт-Петербург, 1995г. - 395 с.
Кириллов С.Н., Бузыканов С.Н. Алгоритм дискретного спектрального анализа сигналов в модифицированном пространстве Соболева. // Автометрия. - 2003. - №1. - C.88-94.
Кириллов С.Н., Бузыканов С.Н. Двухканальная система передачи и обработки сигналов в пространстве Соболева // Вестник РГРТА. - N.10 2002.- C. 6-8.
С.А. Бахурин, В.Т. Дмитриев Исследование точности алгоритмов оценки отсчетов производной в радиотехнических устройствах/ Вестник РГРТА Вып. №13, 2004 – С.32 – 35.
Рабинер Л.Р., Скрытые марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи: обзор, ТИИЭР, т. 77, - С. 7- 21.
Кириллов С.Н., Стукалов Д.Н., Система подавления комплекса акустических помех в устройствах цифровой обработки речи. Международная конференция "Технологии и системы сбора, обработки и представления информации": Тезисы докладов.- М.: НИЦПрИС, 1995.- с.21-22.
Digital algorithm of suppression of acoustic noise and noise in communication channels on the basis of the dynamic characteristics of the signal
Buzykanov S., Dmitriev V., Vinogradovа M., Kartavenko Ya.
Ryazan State Radio Technical University
Proposed use of Sobolev spaces and representations Khurgin-Yakovlev for the construction of the RS coding algorithms. Application submission Khurgin-Yakovlev lets get the win by 3 dB, which is equivalent to increasing the quality of the reconstructed signal at 0.1 -0.3 points.
We consider several ways of suppressing noise in the communication channel based on the dynamic properties of the first and second derivative of the signal obtained in two ways: through the difference between adjacent samples in the frequency domain. It is shown that the application of this algorithm allows the suppression of impulse noise to get the quality of the restored PC at least 4 points according to GOST 50840-95, even at a density of impulse noise 500 pulses per second. The implementation of research results will reduce the sensitivity of the parameters of information systems to the effects of noise and distortion, improve the quality of the restored PC, as well as reduce hardware requirements for processing.
It is shown that the additional increase immunity under the action of AP necessary to take account of their parameters.
ОЦЕНИВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ПОВТОРНЫХ ВЫЗОВОВ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ СЕТИ
Киреева Н.В., Буранова М.А.
ГОУ ВПО ПГУТИ
Анализ функционирования мультисервисной сети показывает, что недостаток канальной емкости приводит к тому, что в сеть помимо первичного потока, поступает поток повторных заявок. При этом, повторные заявки, не занимая канальный ресурс, перегружают коммутационные системы, резко снижая их производительность.
Рассмотрим однозвенную модель мультисервисной сети. Предположим, что скорость линии, выраженная в основных передаточных единицах, равна V. Для передачи по линии предлагается n потоков широкополосного трафика. Поступление сообщений i-го потока подчиняется пуассоновскому закону с интенсивностью λ, а времена обслуживания сообщений имеют экспоненциальное распределение с параметром, равным α. Учтем, что bi единиц канального ресурса цифровой линии выделяется на обслуживание одного сообщения i-го информационного потока. При отсутствии требуемого числа единиц канального ресурса с вероятностью Hi, через случайное время, имеющее экспоненциальное распределение с параметром μ, посылается повторная заявка на выделение канального ресурса, либо с вероятностью (1-Hi) соответствующая заявка не посылается, сообщение считается потерянным и не возобновляется ни в какой форме.
Для оценки показателей функционирования звена необходимо определить долю времени пребывания модели в состоянии с фиксированными числом, а также число сообщений каждого вида, находящихся на обслуживании, и число заблокированных сообщений каждого вида, для которых организован процесс повторной заявки на выделение канального ресурса.
Состояние системы можно задать вектором s с целочисленными компонентами: , где ri изменяется от 0 до бесконечности, а значения c1,…,cn должны удовлетворять неравенству .
Вероятности стационарных состояний системы Р(t):
Если найти значения P(r1,…,rn,c1,…,cn), то можно рассчитать и перечисленные ранее показатели, которые будут использованы для анализа процесса образования потоков повторных вызовов.
Мы предполагаем использование приближенных методов оценки для нахождения стационарных вероятностей. Рассмотрение модели звена мультисервисной сети произвели на основе системы М/М/1. Поток с номером i представляет собой композицию двух пуассоновских потоков. Первый – с интенсивностью λ задает поток первичных заявок на выделение канального ресурса для сообщений i-го потока, второй — с интенсивностью µ задает поток повторных заявок на выделение канального ресурса для сообщений i-го потока. Определяющим моментом реализации данной схемы является необходимость определения неизвестных значений µ, задающих величину интенсивности поступления потока повторных вызовов для каждого сообщения потока.
Учитывая ситуации, когда происходит изменение состояния модели, можно получить систему уравнений равновесия, которая будет являться системой с бесконечным числом уравнений, что значительно затрудняет ее решение. Данная система уравнений была рассмотрена для частных случаев, когда на входе звена сети имеется один, два или три потока входящих вызовов.
Представим системы уравнений равновесия для трех случаев, когда n=1, n=2 и n=3 потоков широкополосной нагрузки.
Рассмотрим первый случай случай, когда по линии будет передаваться один поток мультисервисного трафика n=1. Все параметры сети сохраняются.
Система уравнений равновесия имеет вид:
Теперь посмотрим поведение однозвенной мультисервисной сети при поступлении n=2 потоков широкополосной нагрузки.
Представим систему уравнений равновесия для этого частного случая.
При поступлении n=3 потоков широкополосной нагрузки система уравнений равновесия примет вид:
Решение системы уравнений сводится к нахождению величины вероятности потерь при различных вариантах состояния системы, в этом случае получим суммарную величину нормы потерь при заданных характеристиках звена. Сравнив ее с нормированной величиной, можно определить, удовлетворяет ли канальный ресурс необходимым требованиям.
Был разработан алгоритм оценки и его программная реализация. В результате моделирования получено значение канальной емкости при различных состояниях звена мультисервисной сети.
Разработанная модель позволяет разделить потоки заявок, поступающих в систему, на первичные и повторные и дает возможность с большой степенью достоверности описать процессы поступления и обслуживания потоков сообщений в реальных системах связи. Кроме того, данный алгоритм может быть использован для оценки характеристик пропускной способности систем с эффектом повторных вызовов.
Построенная модель и разработанные методы ее расчета дают возможность рассчитать канальный ресурс мультисервисной линии связи, что позволяет использовать полученные результаты при проектировании сети.
Литература
Степанов С.Н., Кокина О.А. Оценка канального ресурса мультисервисных сетей с возможностью повторения заблокированной заявки // Электросвязь. -2009. - № 12.
Степанов С.Н. Основы телетрафика мультисервисных сетей. – М.: Эко-трендз, 2010.
Кузнецов О.И. Звено мультисервисной сети связи с повторными вызовами // Электросвязь. -2006. - № 9.
THE ESTIMATION OF THE RETRIALS INFLUENCE ON THE CHARACTERISTICS OF MULTI-SERVICE NETWORKS
Kireeva N., Buranova M.
Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics
Modern telecommunication systems are even more often used for transfer of the multi-service traffic. The increasing volume of the information processed in links of multi-service networks increases loading on them, creates queues and leads to retrials.
The links model of a multi-service network with retrials has been developed for the analysis of joint service characteristics depending on changing of input parameters, in particular, for the estimation of transfer parameters from one to three streams of the broadband traffic taking into account a possibility of the repetition of the blocked requests for the channel resource allocation for each stream of the multi-service network.
The behavior research of joint service characteristics is conducted in compliance with the changing of input parameters. Systems of balance equations are received depending on quantity of streams. Characteristics of the joint service of requests are defined with the use of the model stationary states considering the number of requests for repetition.
Correlations of densities preservation of message streams arrived in the system, refused owing to insufficiency of the channel resource and served by the system, are researched and received.
The developed model allows to divide streams of requests arriving in the system on primary and retrial ones and gives the chance to describe receiving and servicing processes of message streams in the real communication systems with the big degree of reliability. The developed algorithm can be used for estimating the throughput characteristics of systems with the effect of retrials.
The constructed model and the developed algorithms of its design give an opportunity to calculate the channel resource of the multi-service communication line that allows to use the results in the network designing.
страница 1страница 2страница 3страница 4страница 5
скачать
Другие похожие работы: