Спектрально-временные методы и алгоритмы обработки звуковой информации

• Автор: Кудряшов, Максим Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Тверь
• Количество страниц: 145 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

Актуальность темы

Цели и научные задачи. .

Методы исследования

Положения, выносимые на защиту . .

Научная новизна

Теоретическая значимость И

Практическая значимость

Достоверность и обоснованность .

Апробация работы . .

Публикации . . .
Структура диссертации
ГЛАВА I. СПЕКТР АЛ ЫВРЕМЕНПЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ЗВУКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
1.1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ НА РАЗРАБОТКУ СПЕКТРАЛЬНОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ЗВУКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
1.1.1. Обзор по проблеме измерения колебаний скорости носителя и детонации звука в аппаратуре магнитной звукозаписи.
1.1.2. Применение цифровых методов в задачах измерения КС и детонации
1.1.3. Математическая постановка.
1.1.4. Обзор по проблеме кодирования речевых сигналов .
1.1.5. Применение методов спектральновременного анализа в задачах сжатия речевых сигналов . . 1.5.1. Сжатие речевых сигналов на основе вейвлетпреобразования
1.1.6. Математическая постановка задачи
1.2. МЕТОД ОБРАБОТКИ ЗВУКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ КОЛЕБАНИЙ СКОРОСТИ НОСИТЕЛЯ МАГНИТНОЙ ЗАПИСИ И ДЕТОНАЦИИ ЗВУКА
1А МЕТОД ЛИНЕЙНОГО ПРЕДСКАЗАНИЯ В ЗАДАЧАХ СЖАТИЯ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ
1.3.1. Модель речеобраэования .
1.3.2. ЛП анализ.
1.3.3. Автокорреляционный метод
1.3.4. Алгоритм ЛевинсонаДарвина
1.3.5. Метод оценки частоты основного тона.
1.4. МЕТОД АНАЛИЗАЧЕРЕЗСИНТЕЗ В ЗАДАЧАХ СЖАТИЯ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ.
1.4.1. Принципы сжатия
1.4.2. анализ.
1.4.3. Остаточный сигнал ЛП кодирования
1.4.4. Взвешивание сигнала ошибки
1.4.5. Поиск в адаптивной кодовой книге
1.4.6. Поиск в стохастической кодовой книге
1.5. МЕТОД КОМПРЕССИИ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ЛИНЕЙНОГО ПРЕДСКАЗАНИЯ И УСЕЧЕННОГО ВОЗБУЖДЕНИЯ I
1.5.1. Методы кодирования остаточного сигнала
1.5.2. Метод .
1.6. МЕТОД СЖАТИЯ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ДИСКРЕТНОГО ВЕЙВЛЕТПРЕОБРАЗОВАНИЯ
1.6.1. Схема компрессии
1.6.2. Обнуление малозначимых коэффициентов
1.6.2.1. Глобальный порог
1.6.2.2. Уровневый порог
1.6.2.3. Кодирование нулевых коэффициентов
1.7. МЕТОД КОМПРЕССИИ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДВП ДЛЯ КОДИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО СИГНАЛА ПРИ ЛИНЕЙНОМ ПРЕДСКАЗАНИИ
1.7.1. Кодирование остаточного сигнала с помощью вейвлетпреобразования.
1.7.2. Анализ
1.7.3. Синтез.
ГЛАВА 2. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ И АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ КС И ДЕТОНАЦИИ ЗВУКА НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ.
2.1. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ЗВУКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ КОЭФФИЦИЕНТОВ КС И ДЕТОНАЦИИ
2.2. ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ МЕТОДОВ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ДЕТОНАЦИИ ЗВУКА ПРИ МАГНИТНОМ СПОСОБЕ ЗАПИСИ СИГНАЛОВ
2.2.1. Выбор параметров оцифровки звукового сигнала.
2.2.2. Предварительная обработка сигнала
2.2.3. Низкочастотная фильтрация
2.2.4. Децимация. .
2.2.5. Уточнение несущей частоты.
2.3. ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ГЛАВА 3. КОМПРЕССИЯ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ .м. .м
3.1. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ЧАСТОТНОВРЕМЕННОГО АНАЛИЗА
3.2. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА КОМПРЕССИИ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ЛИНЕЙНОГО ПРЕДСКАЗАНИЯ
3.2.1. Предискажение .
3.2.2. Сегментация
3.2.3. Анализ. . .
3.2.4. Квантование параметров
3.2.5. Синтез .
3.2.6. Характеристики сжатия
3.3. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА КОМПРЕССИИ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДА АНАЛИЗАЧЕРЕЗСИНТЕЗ .
3.4. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА КОМПРЕССИИ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ЛП И УСЕЧЕННОГО ВОЗБУЖДЕНИЯ
3.4.1. Анализ
3.4.2. Синтез
3.4.3. Характеристики метода
ЗЛ. ВЫБОР ОПТИМАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ МЕТОДА КОМПРЕССИИ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ДВП
3.5.1. Реализация метода
3.5.2. Применение адаптивного алгоритма Хаффмана.
3.5.2. Выбор вейвлета.
3.5.3. Число уровней разложения
3.5.4. Число ДВОИЧНЫХ РАЗРЯДОВ ДЛЯ КВАНТОВАНИЯ КОЭФФИЦИЕНТОВ РАЗЛОЖЕНИЯ
3.5.5. Выбор количества обнуляемых коэффицентов разложения.
3.5.6. Обнуление коэффициентов усреднения
3.5.7. Выбор типа порога.
3.5.8. Выбор схемы кодирования нулей.
3.6. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА КОМПРЕССИИ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ КОДИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО СИГНАЛА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДВП
3.6.1. Анализ.
3.6.2. Синтез.
3.6.3. Характеристики метода
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Таким образом, разработка и применение спектральновременных методов и алгоритмов в задачах обработки звуковых сигналов и компрессии речевых сигналов является актуальной темой исследования и ее выполнение позволит повысить эффективность и качество как систем обработки звуковой информации в области измерения параметров частотномодулированных сигналов, так и систем компрессии речи в таких областях как речевая справочная служба, Интернет, беспроводная связь. Для решения названных задач использованы методы спектрального анализа, цифровой обработки сигналов, линейного предсказания, сжатия информации дискретного вейвлетпреобразования. Метод и алгоритм обработки звуковой информации для измерения в реальном масштабе времени параметров КС носителя магнитной записи и детонации звука в аппаратуре звукозаписи и воспроизведения. Метод основан на цифровом спектральном разложении звукового сигнала и оценке параметров частотных составляющих. Программное обеспечение системы обработки звуковых сигналов для проведения измерений коэффициентов КС и детонации в реальном масштабе времени. Методы компрессии речевых сигналов на основе вейвлетпреобразования, обеспечивающие высокое качество их восстановления при малых затратах вычислительного ресурса. Метод обработки звуковой информации для измерения параметров КС и детонации включает новое алгоритмическое решение, заключающееся в
переносе на величину несущей частоты спектра, низкочастотной фильтрации и децимации анализируемого звукового сигнала, что позволяет сократить объем обрабатываемой информации без снижения точности и обеспечить обработку в реальном масштабе времени. Метод компрессии речевых сигналов, в отличие от известных, построен на основе оптимизации параметров сжатия с использованием дискретного вейвлетпреобразования, что обеспечивает варьирование длиной сегментов сигналов и сокращение числа операций, необходимых для их сжатия и воспроизведения. Метод сжатия остаточного сигнала, основанный на использовании вейвлетпреобразования при линейном предсказании речевых сигналов. Метод обеспечивает существенное повышение степени сжатия по сравнению с известными, основанными на децимации остаточного сигнала и последующим его кодированием. Теоретическая значимость работы заключается в развитии методов обработки и компрессии звуковой информации, основанном на внедрении вейвлетанализа, быстрого дискретного вейвлетпреобразования в задачах восстановления и передачи речевых сигналов. Метод обработки звуковой информации для измерения коэффициентов КС и детонации представляет собой определенный вклад в развитие программнореализуемых методов обработки в реальном масштабе времени на базе измерения параметров частотномодулированных сигналов и может служить основой для проведения исследований по измерению указанных параметров не только для аппаратуры звукозаписи, но и для аппаратуры видеозаписи и воспроизведения. Разработанное программное обеспечение системы обработки звуковой информации может быть использовано в такого рода организациях, которые
занимаются эксплуатацией и ремонтом звукозаписывающего и звуковоспроизводящего оборудования, киностудий, студий телевидения и звукозаписи, киноремонтных мастерских, предприятиях, занимающихся производством магнитофонов и звукотехнической аппаратуры. Методы компрессии речи, основанные на дискретном вейвлетпреобразовании, в силу своей эффективности в вычислительном отношении, могут быть использованы для организации передачи речевой информации по компьютерным сетям, в частности, в Интернет. Достоверность и обоснованность научных результатов базируются на корректном использовании методов цифровой обработки сигналов и теории вейвлетанализа. Достоверность измерений коэффициентов КС и детонации обеспечивается математическим обоснованием разработанных методов. Достоверность и обоснованность результатов компрессии речевых сигналов подтверждена проведением вычислительных экспериментов в широком диапазоне условий. Приведенные в диссертации результаты представлялись автором на Шестой научнотехн. Современное телевидение, Москва, г. Седьмой научнотехн. Восьмой научнотехн. Современное телевидение, Москва, г. Девятой научнотехн. Современное телевидение, Москва, г. Десятой научнотехн. Современное телевидение, Москва, г. Одинадцатой научнотехн. Современное телевидение, Москва, г.