Вокодерные системы передачи речевой информации
Разработка вокодерной системы передачи на основе фонемного вокодера. Методы анализа и синтеза речевых сигналов. Анализ структурных и принципиальных схем фонемного вокодера. Программа для проверки алгоритма устройства. Смета затрат на разработку.
| Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 22.10.2011 |
| Размер файла | 6,5 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Задание
на выполнение экономической части дипломного проекта
Студенту Сережкину А.Н. группы 319____
I. Тема проекта: Вокодерные системы передачи речевой информации.
II. Место выполнения дипломного проекта кафедра РУС.
III. Консультант по экономическим вопросам Ларионова О.А.
IV. Содержание экономической части.
1. Технико-экономическое обоснование темы проекта.
2. План выполнения темы:
а) ленточный график;
б) сетевой график.
3. Расчет затрат на разработку или изготовление прибора:
а) составление сметы затрат на разработку;
б) расчет себестоимости опытного образца;
в) расчет технологической себестоимости образца;
г) расчет проектной цены изделия
4. Расчет и выводы по эффективности предложений.
5. Разработка мероприятий по совершенствованию организации труда,
производства и управления.
6. Содержание графического материала.
Дата выдачи задания "___"__________________
Консультант_______________________________
Задание принял к исполнению "___"__________
Подпись студента__________________________
Аннотация
В данном дипломном проекте разработана вокодерная система передачи на основе фонемного вокодера.
Рассмотрены различные вокодеры и методы их реализации. Предложены методы анализа и синтеза речевых сигналов. Обоснованы структурные и принципиальные схемы фонемного вокодера. Приводится программа для проверки алгоритма разработанного устройства.
В экономической части рассчитываются затраты на разработку и изготовление опытного образца.
The summary
In the given degree project the vocoder's system of broadcast on base of phoneme's vocoder is developed.
Are consisted various vocoders and methods of their realization. It is offered the methods of analysis and synthesis of speech signal. Are justified structural and schematic diagrams of the phoneme's vocoder. The program for check jf algorithm of the developed device is resulted.
In an economic part the costs of development and manufacturing of an experienced sample settle up.
Содержание
- Введение
- 1. Технико-экономическое обоснование
- 2. Теоретическая часть
- 2.1 Цифровые системы передачи
- 2.1.1 Цифровая передача речи в сетях проводной связи
- 2.1.2 Цифровая передача речи в сетях беспроводной связи
- 2.2 Общие сведения по теории речеобразования
- 2.3 Типы вокодеров
- 2.4 Речеэлементные методы
- Заключение по теоретической части
- 3. Разработка структурной схемы фонемного вокодера
- 3.1 Описание функциональной схемы
- 4. Разработка принципиальной схемы фонемного вокодера
- 5. Конструкторско-технологическая часть
- 5.1 Разработка конструкции устройства
- 5.2 Технология изготовления печатной платы
- 6. Экспериментальная часть
- 7. Расчет надежности
- 8. Экономическая часть
- 8.1 Построение ленточного графика выполнения дипломного проекта
- 8.2 Составление сметы затрат на разработку
- 8.3 Расчет себестоимости изделия
- 8.4 Расчет проектной цены изделия
- 8.5 Расчет и выводы по эффективности предложений
- 9. Безопасность и экологичность проекта
- 9.1 Анализ условий труда на рабочем месте пользователя ПЭВМ
- 9.2 Разработка мероприятий, обеспечивающих оптимальные метеорологические условия. Кондиционирование
- 9.3 Чрезвычайные ситуации. Обеспечение пожарной безопасности
- Выводы
- Заключение
- Список используемой литературы
- Приложения
Введение
Речь является важнейшим средством коммуникации между людьми. По своим характеристикам и свойствам она достаточно специфична и уникальна. Соответственно речь, как основа человеческого общения и взаимодействия, является предметом пристального внимания множества научных исследований и технических разработок в сфере управления и телекоммуникаций. Целью такого внимания является создание качественно новых систем передачи речевой информации. Результатами развития в этом направлении становятся высокоэффективные и надежные средства связи, системы автоматического голосового управления с возможностью верификации, справочные системы с речевым ответом, новые возможности в сферах медицинского обслуживания, обучения или развлекательного характера и т.д.
Одной из важнейших задач, о чем можно судить по уделяемому ей вниманию, являются исследования речевого сигнала в области низкоскоростной передачи. В этом направлении, несмотря на многолетнюю работу, имеется еще много нерешенных задач. Создание систем низкоскоростной передачи с высоким качеством восприятия сигнала, способных функционировать и взаимодействовать с человеком в реальных условиях, систем распознавания слитной речи на фоне мешающих факторов при объективной методике оценки качества восприятия речи позволит эти проблемы решить.
Главной задачей на сегодня является уже не только достижение минимальной избыточности, но и качество звучания речевых сигналов, восстановленных в низкоскоростных системах передачи, т.е. восприимчивость и разборчивость для человеческого слуха, без значительного снижения эффективности обработки и передачи при наличии шумов. В частности вокодерные системы хотя и обеспечивают приемлемую разборчивость, но не могут обеспечить хорошее качество получаемого сигнала. Также при обработке полностью теряются индивидуальные особенности голоса; речь звучит механически, случаются посторонние звуки. При этом следует найти оптимальный баланс между качеством и скоростью передачи. Особенно важен этот вопрос для беспроводных систем связи, по причине ограниченности радиочастотного ресурса и необходимостью обработки огромного массива данных, для каналов управления и линий командной связи, а также различных устройств с голосовым управлением. Также этот вопрос значителен еще и потому, что в современных цифровых системах производятся большое количество математических операций для обработки сигнала, так как они требуют больших вычислительных затрат и, соответственно, снижают быстродействие и дают общую задержку.
Одним из решений может служить фонемный вокодер с варьируемым набором передаваемых параметров, т.е. адаптацией соотношения скорость/качество под конкретную задачу. Использование такого типа вокодеров позволит максимально снизить естественную избыточность речевых сигналов. Его применение позволит обеспечить пользователя качественной голосовой связью при высоком уровне конфиденциальности в реальном масштабе времени.
Использование низкоскоростного вокодера позволит за счет уменьшения объема передаваемых данных позволит понизить стоимость передаваемой информации, освободить часть ресурсов систем передачи для других пользователей, что выгодно как пользователям, так и представителям услуг связи.
1. Технико-экономическое обоснование
Одними из первых потребителей вокодерных систем в нашей стране были военные и правительственные ведомства, и для них не являлось первостепенным качество речи, т.е. натуральность ее звучания и распознаваемость говорящего.
В настоящее время в связи с появлением цифровых сетей и соответствующего абонентского оборудования, компьютерной телефонии, спутниковой и сотовой систем связи требования изменились. Использование цифровых методов представления, обработки и передачи приводит к многократному увеличению занимаемой полосы частот и, как следствие этого, к многократному увеличению скорости передачи информационных сообщений. При этом для потребителя не мало важным является качество предоставляемых услуг, в данном случае восприимчивость речи на слух после передачи. Кроме того, информация в большинстве случаев носит частный, конфиденциальный характер.
Применение фонемных вокодеров дает самую низкую информационную скорость среди существующих кодеров (от 1500 до 100бит/с), что позволяет передавать сигнал по более узкому каналу и при этом получить менее зашумленный и более разборчивый речевой сигнал. Это объясняется обратной зависимостью между скоростью передачи и отношением сигнал/шум: чем выше скорость передачи, тем ниже отношение сигнал/шум [14]. Помимо этого при худшем качестве канала связи требуется большая мощность передатчика, чтобы протолкнуть информацию по такому каналу причем зависимость квадратичная). Также низкая скорость позволит применить более сложные алгоритмы кодирования, а передача дополнительных речевых характеристик, таких как интонации, стилистические особенности речи и применение более сложного алгоритма распознавания позволит повысить качество речи.
В итоге применение фонемных вокодеров дает:
использование малогабаритных передатчиков с низким энергопотреблением (следствие низких требований к мощности);
возможность использования узкополосных каналов (экономия дефицитного РЧР и повышение качества передаваемой информации);
максимальная степень конфиденциальности;
высокая информационная емкость при удовлетворительном качестве на уровне 3-4 балла (рисунок 1.1).
Все это при минимальной стоимости программного продукта и высокой надежности аппаратуры делает данный вокодер конкурентоспособным, а так как имеется большой спрос в различных отраслях, то успешная реализация обеспечена.
В таблице 1.1 показаны некоторые стандарты сжатия речи, используемые в кодеках низкоскоростных систем передачи [18]. Более подробно алгоритмы кодирования рассмотрены в разделе 3.
рисунок 1.1
Таблица 1.1
|
№ |
Стандарт |
Организация |
Тип кодирования |
Скорость Kбит/с |
|
|
1 |
FS1015 |
Secure Voice Communication USA |
LSF |
2.4 |
|
|
2 |
JDC-HR |
Japanese Cecular |
PSI-CELP |
3.67 |
|
|
3 |
FS1016 |
Secure Voice Communication USA |
CELP |
4.8 |
|
|
4 |
GSM-HR |
Eropean Cecular |
RPE-LTP |
7.8 |
|
|
5 |
ITU |
ITU-T |
VCELP |
8 |
|
|
6 |
GSM |
Eropean Cecular |
RPE-LTP |
13 |
|
|
7 |
G.728 |
ITU-T |
LD-CELP |
16 |
|
|
8 |
G.726 |
ITU-T |
ADCPM |
32 |
|
|
9 |
G.711 m, A закон |
ITU-T |
PCM |
64 |
2. Теоретическая часть
2.1 Цифровые системы передачи
2.1.1 Цифровая передача речи в сетях проводной связи
Коренные изменения в подходах к организации телефонной связи возникли при переводе средств связи на цифровую технику. Преимущества цифровых методов передачи широко известны. Напомним лишь только важнейшее из них - цифровая техника позволяет обеспечить любое наперед заданное качество связи. Для цифровой передачи речи необходимо произвести аналого-цифровое преобразование речевого сигнала: подвергнуть аналоговый сигнал дискретизации, квантованию и кодированию. Совокупность этих операций называется импульсно-кодовой модуляцией (ИКМ). Для точного описания формы речевого сигнала, согласно теореме Котельникова, его дискретизацию приходится проводить с частотой 8 кГц (т.е. брать отсчеты через каждые 125 мкс), а для получения нормального качества воспроизведения речи квантовать каждый отсчет по шкале, разбитой на 8192 уровня (при выборе равномерной шкалы квантования). Чтобы закодировать каждое значение отсчета с помощью двоичного числа, потребуется 13 разрядов.
В результате для передачи телефонного разговора с помощью последовательности двоичных импульсов необходима скорость 8х13=104 кбит/с (что соответствует при оптимальном кодировании полосе частот 52 кГц). Сравнивая это число с полосой частот в 3100 Гц, которая требуется для аналоговой передачи, нельзя не поразиться колоссальному росту необходимой полосы, которым приходится расплачиваться за преимущества цифровой передачи. Естественно попытаться при реализации цифровой системы передачи понизить скорость передачи.
Первый шаг в этом направлении довольно очевиден. Квантование на 213 уровней оказывается необходимым потому, что уровни аналоговых речевых сигналов могут изменяться в диапазоне 60 дБ. При этом сигналы высокого уровня при равномерной шкале квантования квантуются с таким же шагом, что и сигналы низкого уровня. Но так как восприятие сигналов органами слуха человека пропорционально логарифму уровня сигнала, то естественно было бы сигналы высокого уровня квантовать более грубо, а низкого уровня - более точно. Применяя нелинейное квантование с использованием логарифмического закона, можно обойтись восемью разрядами на отсчет, сохранив почти такое же качество передачи. В результате скорость передачи двоичных разрядов окажется равной 64 кбит/с. Именно эта скорость получила самое широкое распространение, она зафиксирована в рекомендации МККТТ С.711, и на ней работает аппаратура ИКМ во многих странах.
Можно ли уменьшать скорость дальше?
Аналоговый сигнал имеет большую избыточность. Это позволяет предсказывать очередной отсчет и передавать только разницу между фактическим и предсказанным значением каждого отсчета. Если применить хорошую схему предсказания, изменение амплитуды приращения сигнала окажется меньше изменения амплитуды самого сигнала, что приведет к уменьшению количества передаваемой информации. На этом принципе строится дифференциальная ИКМ (ДИКМ) и адаптивная дифференциальная ИКМ (АДИКМ), которая позволяет понизить скорость передачи речи до 32 кбит/с и ниже за счет дальнейшего усложнения приемопередающей аппаратуры. Продолжая усложнять аппаратуру, можно довести скорость передачи речи до 100-300 бит/с. Можно представить себе, например, на передающей стороне преобразователь речи в текст, а на приемной стороне - читающую машину.
Известны пути дальнейшего снижения скорости передачи речи, но не будем на этом останавливаться. Дело в том, что аппаратура цифровой передачи речи со скоростью 64 кбит/с всех удовлетворила потому, что она оказалась работоспособной при использовании самых простых симметричных кабелей с парной скруткой. Аппаратура ИКМ-30 начала свое триумфальное шествие с уплотнения соединительных линий между городскими телефонными станциями. Там, где раньше по кабельной паре можно было организовать соединительную линию для передачи лишь одного разговора, аппаратура ИКМ-30 позволила организовать по этой же паре передачу 30 разговоров. О лучшем использовании такой пары с помощью аналоговой аппаратуры многоканальной связи не могло быть и речи.
Позднее появились аппаратура ИКМ-120 и другие высокопроизводительные системы, работающие по коаксиальным кабелям и волоконным световодам, и острота вопроса об уменьшении скорости передачи разговорных сигналов ниже 64 кбит/с в сетях проводной связи практически была снята. Даже многочисленные разработки аппаратуры цифровой передачи со скоростью 32 кбит/с, реализованные во многих странах на основе принципа АДИКМ (в том числе разработка, выполненная в нашей стране под руководством М.У. Поляка), не получили достаточно широкого применения. Баланс между увеличением пропускной способности каналообразующей аппаратуры и сложностью оконечного оборудования в проводной связи пока так и не склонился в пользу первого решения.
2.1.2 Цифровая передача речи в сетях беспроводной связи
Совсем другие перспективы открылись в конце 1980-х - начале 1990-х годов, когда начали развиваться сотовые системы цифровой радиотелефонной связи. В отличие от проводных сетей, где расширение пропускной способности возможно за счет прокладки новых линий, т.е. возобновления ресурсов пропускной способности, в радиосетях действует жесткий закон тесноты в эфире, и приходится иметь дело с невозобновляемым ресурсом радиочастот. Правда, идея сотовой связи как раз и состоит в возобновлении ресурса радиочастот путем повторения частоты передачи на территории, до которой не доходит сигнал той же частоты от мешающей радиостанции. Но возможности такого возобновления ресурса и здесь ограничены, поэтому дальнейшее усложнение аппаратуры ради снижения скорости передачи оказывается оправданным.
Например, в принятой в большинстве стран Европы системе сотовой цифровой связи GSM стандартные скорости передачи речи составляют 13 и 6,5 кбит/с. Для осуществления подобной системы передачи пришлось обратиться к старой идее машины Эйлера и более глубокому проникновению в механизм речеобразования.
Как известно, один из важнейших результатов современной теории передачи информации состоит в рекомендации разделения задач кодирования источника и кодирования канала. В задачу кодирования источника информации входит описание передаваемого сообщения в максимально экономной форме, т.е. удаление избыточности в сообщении. Полученное таким образом сжатое сообщение становится более уязвимым к воздействию помех и может оказаться искаженным при передаче. Поэтому после кодирования источника применяются кодирование канала, в задачу которого входит защита передаваемого сообщения от помех. Кодирование канала требует внести в передаваемое сообщение некоторую избыточность, но не случайную, которая присутствовала в первоначальном сообщении, а строго обоснованную теоретически и которая гарантирует оговоренное качество передачи.
До сих пор мы рассматривали только задачи кодирования источника, к которым теперь подойдем с более общих позиций.
Итак, имеется цифровая версия аналогового речевого сигнала, т.е. функция, описывающая, например, закон изменения тока во времени. Из такого сигнала нужно попытаться удалить избыточность. Эту задачу можно решать несколькими методами. Один из них - попытаться найти избыточность путем чисто математического анализа рассматриваемой функции. Другой путь решения задачи - анализ акустических характеристик этой функции (с точки зрения ее восприятия органами слуха). Наконец, можно искать избыточность моделированием самого процесса речеобразования. Именно последний из перечисленных методов нашел применение в современных системах цифровой радиосвязи.
2.2 Общие сведения по теории речеобразования
Речь состоит из звуков, слогов, слов, фраз и т.д. Кроме того, используются дополнительные формы, например морфемы - часть слова, имеющая грамматическое или лексическое значение, синтагма - часть фразы (не менее одного слова), имеющая синтаксическое или интонационно-смысловое значение. При нормальном темпе речи паузы различной длительности, как правило, следуют только после каждой синтагмы. Вследствие этого все звуки речи, входящие в синтагму, сливаются. Это одна из важных особенностей речи.
Каждый человек по-своему произносит звуки, т.е. существует своего рода речевой подчерк. Но при всем многообразии звуков речи их можно классифицировать на конечное число (30-50) типовых звуков-фонем. Точнее, фонемой называют наименьшую звуковую единицу данного языка, существующую в целом ряде конкретных звуков речи - вариантов фонем. Вследствие непрерывности произнесения синтагм наблюдаются взаимные влияния соседних фонем. Поучающиеся при этом варианты звучания фонем называют позиционными. Число таких вариантов в 3-5 раз превышает число самих фонем. Но самое большее разнообразие вариантов фонем создается индивидуальной манерой их произнесения каждым человеком.
Между буквами и фонемами одного и того же языка нет однозначной связи, хотя в ряде случаев буква и фонема совпадают. Поэтому число фонем и число букв неоднозначно во всех языках.
Как и буквы фонемы делятся на гласные и согласные. Согласные фонемы (звуки) делят на звонкие и глухие. В русском языке насчитывается 41 фонема, из них 6 гласных: а, о, у, э, и, ы. Гласные звуки я, ю, ё, е в начале слов являются составными из й и соответствующего гласного а, о, у, э, а в других позициях служат для смягчения предшествующей согласной.
В русском языке большинство согласных имеют две формы: твердую и мягкую. Каждая из этих форм соответствует своей фонеме, поскольку их звучание резко различается как на слух, так и по объективным характеристикам. Согласные звуки делят на сонорные и шумные. К сонорным звукам относят м, н, л, р в твердой и мягкой форме, к шумным - все остальные. По способу образования согласные подразделяются на щелевые, т.е. фрикативные (ф, с, ш, х, в, з, ж), взрывные т.е. смычные (п, т, к, б, г, д), аффрикаты (ц, ч), носовые (м, н) и ротовые, т.е. текущие (р, л). Из этих звуков к глухим относятся ф, с, ш, х, п, т, к, ц, ч, остальные звуки - звонкие. Только к твердой форме относят звуки ш, ж, ц, только к мягкой - ч. Звук й относится к нейтральной фонеме. Согласная буква щ соответствует двойной фонеме ш, ч. Остальные 15 согласных дают по 15 фонем в твердой и мягкой форме.
В таблице 2.2 приведены данные о вероятности появления фонем в русской речи с неограниченным словарем. В ряде случаев пользуются ограниченным числом слов, для которых распределение фонем может существенно отличатся от приведенного в таблице 2.2.
В соответствии с данными о встречаемости различных фонем можно говорить и об их информативности: редко встречающиеся фонемы несут больше информации, чем часто встречающиеся. Всем известно, что гласные звуки несут гораздо меньшую информацию, чем согласные, а из последних больше информации несут глухие согласные. Например, если известна последовательность". а. я. а", трудно догадаться, какое это слово. А если дана последовательность "п. м. т. к", то нетрудно догадаться, что это "памятка" или "пометка". Основной задачей гласных заключается в перестройке речевого аппарата для произнесения следующего за ним согласного.
фонемный вокодер алгоритм речевой
Таблица 2.2
|
фонема |
Вероят - ность, Ч104 |
фонема |
Вероят - ность, Ч104 |
фонема |
Вероят - ность, Ч104 |
|
|
1316 |
нь |
221 |
г |
91 |
||
|
ь |
977 |
л |
212 |
ж |
89 |
|
|
т |
602 |
ш |
207 |
вь |
89 |
|
|
а |
539 |
м |
202 |
ф |
85 |
|
|
й |
457 |
ц |
197 |
сь |
85 |
|
|
н |
392 |
ть |
196 |
ч |
59 |
|
|
о |
379 |
д |
177 |
мь |
56 |
|
|
с |
359 |
ль |
162 |
бь |
52 |
|
|
э |
343 |
ы |
159 |
пь |
50 |
|
|
к |
284 |
у |
153 |
кь |
36 |
|
|
в |
273 |
рь |
133 |
зь |
21 |
|
|
и |
243 |
з |
130 |
фь |
8 |
|
|
ъ |
240 |
дь |
126 |
гь |
7 |
|
|
п |
232 |
б |
119 |
хь |
5 |
|
|
р |
230 |
х |
102 |
Звуковые колебания, создаваемые в ближайшем окружающем человека пространстве при произнесении слов речи, могут быть представлены как функции, зависящие от параметров соответствующих источников звуковых колебаний и параметров сложных систем резонаторов, находящихся во рту и носу человека. К таким параметрам относятся нагрузочные сопротивления рта и носа как излучателей звука [5]. Речевой тракт можно представить с помощью электрического аналога, как показано на рисунке 2.3.1 В таком представлении ток в электрической цепи соответствует объемной скорости в речевом тракте:
U=vS, (2.1)
где S - площадь поперечного сечения речевого тракта;
v - скорость колебаний частиц среды в этом сечении тракта.
Напряжение на выходе четырехполюсника соответствует звуковому давлению на выходе речевого тракта, т.е. в звуковом поле:
p=Ф (U0,zBX), (2.2)
где zBX - входное акустическое сопротивление тракта;
U0 - объемная скорость на входе четырехполюсника.
Для случая дискретного (тонального) спектра источника колебаний звуковое давление в форме преобразования Лапласа может быть представлено в следующем виде:
p (s) =E (s) F (s), (2.3)
где s=д±iw - комплексная угловая частота колебаний;
д - показатель затухания;
Е - генераторная функция источника колебаний;
F - передаточная (фильтровая) функция, т.е. коэффициент передачи тракта. Преобразование Фурье имеет более наглядную форму, чем преобразование Лапласа, но последнее представляет больше возможностей для анализа речевых процессов.
Выражение (3.3) может быть представлено в виде спектра амплитуд:
|p (f) |=|E (f) ||F (f) |, (2.4)
где f - частота колебаний. Для случая сплошного шумового спектра в (3.3) вместо частоты чистого тона должна фигурировать средняя частота достаточно узкой полосы частот.
Обращаясь к выражениям (2.3) и (2.4), видим, что звуковое давление в зависимости от частоты может принимать различные значения. В общем случае в речевом диапазоне частот может быть несколько тональных и шумовых составляющих. При этом спектральная огибающая может иметь несколько максимумов и минимумов, а в ряде случаев и нулевые значения.
На рисунке 2.3 представлены генераторная и фильтровая функции и колебания в звуковом поле. Представление дано как в спектральном виде, так и во временном. Участки частотных диапазонов около спектральных максимумов, определяющие восприятие и распознавание конкретных звуков речи, называют формантами.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Источниками речевых колебаний является гортань с голосовыми связками и узкие щели в речевом тракте, через которые воздух продувается из легких. По виду спектра источники звуковых колебаний подразделяются на дискретные и сплошные, а по временной структуре - на флуктуационные и импульсные, в том числе и в виде одиночного импульса.
Гортань как источник гармонических колебаний служит для образования гласных и звонких согласных звуков речи. Все эти звуки иногда называют голосовыми. Они создаются голосовыми связками путем модуляции потока воздуха, проходящего через них: под связками создается повышенное давление, связки раздвигаются, часть воздушного потока проходит через образовавшееся отверстие; от этого давление уменьшается, и связки смыкаются, а затем все происходит вновь и т.д. Получается последовательность импульсов воздуха. Период размыкания связок определяется собственной частотой колебаний связок. Легкие, бронхи, голосовые связки, гортань, глотка, ротовая и носовая полости вместе образуют речеобразующий тракт человека.
Для последующего анализа и синтеза речевых сигналов речевой тракт рассматривается с помощью модели, где речевой сигнал является откликом системы с медленно изменяющимися параметрами на периодическое или шумовое возбуждающее колебание. Иными словами, звуковые колебания, создаваемые в окружающем пространстве, могут быть представлены как сложные функции, зависящие от параметров соответствующих генераторов звуковых колебаний и от параметров сложных систем резонаторов, включая и такие, как нагрузочные сопротивления рта как излучателя. Резонаторы образуются полостями рта и глотки, а в ряде случаев и носовой полостью. По существу речеобразующий механизм (голосовой тракт) является акустической трубой с переменным сечением, возбуждаемой соответствующим источником при создании желаемого звука. Для звонких звуков источнику возбуждения соответствует квазипериодическая последовательность импульсов, представляющая поток воздуха, протекающий через колеблющиеся голосовые связки. Фрикативные звуки образуются при протекании воздуха сквозь сужение голосового тракта. При этом получается турбулентный поток, который является источником шума, возбуждающего голосовой тракт [4].
Речевой сигнал можно промоделировать откликом линейной системы с переменными параметрами (голосового тракта) на соответствующий возбуждающий сигнал. Если на коротком интервале времени входной сигнал является периодическим с постоянной основной частотой, то и выходной сигнал является периодическим. Систему можно рассмотреть и в частотной области. Преобразование Фурье речевого сигнала равно произведению преобразований Фурье возбуждающей функции и импульсного отклика голосового тракта.
Спектр речевого сигнала образуется перемножением линейчатого спектра возбуждающего сигнала, соответствующего голосовому тракту, и следовательно, тоже является линейчатым, а его огибающая характеризует передаточную функцию голосового тракта.
Речевое колебание воздействует на органы слуха человека, вызывая определенные слуховые ощущения. Слуховое восприятие обладает двумя важными свойствами, которые широко используются в технике: слабая чувствительность слуха к фазовым соотношениям спектральных составляющих сложного акустического колебания, такого как речь, и эффект маскировки одного воздействия другим мешающим воздействием. В инженерной практике принято считать, что некоторая потеря кратковременных фазовых соотношений допустима и, более того, форма акустического колебания может быть изменена и даже без заметных на слух потерь в разборчивости. В тоже время на качество восприятия, синтезированного в кодерных системах сигнала, влияет потеря естественных фазовых соотношений гармоник основного тона. Поэтому нечеткий термин “слабая чувствительность”, по-видимому, правильно отражает существующее положение. Эффекты маскировки состоят в изменении порога слышимости одного акустического воздействия. Для каждого типа воспринимаемого и мешающего воздействий могут быть измерены экспериментально свои кривые порога слышимости при маскировке. Различают маскировку гармонического тона шумом, тона тоном и т.д.
Для многих из звуков речи огибающая частотного спектра является одной из ключевых характеристик для их опознавания (идентификации). Особенно явно это выражено у гласных и у ряда длительных согласных звуков, хоты у некоторых звуков наличие ряда максимумов в формантных областях и расплывчатость всей формантной структуры не дают возможность четко связать разборчивость звука с его формантной структурой [10].
В цифровых системах передачи разборчивость обычно высока и в понятие “качество звучания” вкладываются такие субъективные характеристики, как натуральность, естественность звучания, возможность узнавания диктора по голосу и т.п. Существуют экспериментальные способы определения количественных мер качества звучания, оцениваемого, например, по градациям “отлично”, “хорошо”, “удовлетворительно”, “неудовлетворительно”. Каждой градации при формировании количественных оценок приписывается определенное число баллов [8].
Можно применять простые методы кодирования формы сигнала для получения хорошего качества речи при скоростях свыше 64 кбит/с.
2.3 Типы вокодеров
Вокодеры (от английских слов voice - голос и coder - кодировщик) представляет собой устройство, осуществляющее параметрическое компандирование речевых сигналов. Компрессия речевых сигналов на передающем конце канала связи производится в анализаторе, выделяющем из речевого сигнала медленно меняющиеся составляющие, которые передаются по каналу связи в виде кодовых посылок. На приемном конце с помощью местных источников сигналов, управляемых принятыми параметрами, синтезируется речевой сигнал.
Работа вокодеров основана на моделировании человеческой речи с учетом ее характерных особенностей. Вместо непосредственного измерения амплитуды вокодер преобразует входной сигнал в некий другой, похожий на исходный. Причем измеряемые характеристики речевого сигнала используются для подгонки параметров в принятой модели речевого сигнала. Именно эти параметры и передаются приемнику, который по ним восстанавливает исходный речевой сигнал. По существу речь идет о синтезе речи. Естественно, что измерение искажений отношения сигнал/шум бесполезно для вокодеров, и, следовательно, необходимы другие субъективные оценки, такие, как средняя экспертная оценка, диагностический рифмованный текст, диагностическая оценка приемлемости и др. Вокодеры можно разделить на два класса: параметрические и речеэлементные.
В речеэлементных вокодерах при передаче распознаются произнесенные элементы речи (например, фонемы) и передаются только их номера. На приеме эти элементы создаются по правилам речеобразования или берутся из памяти устройства. Область применения фонемных вокодеров - линии командной связи, речевое управление, и говорящие автоматы информационно-справочной службы. Практически в таких вокодерах происходит автоматическое распознавание слуховых образов, а не определение параметров речи.
В параметрических вокодерах из речевого сигнала выделяют два типа параметров:
параметры, характеризующие огибающую спектра речевого сигнала (фильтровую функцию);
параметры, характеризующие источник речевых колебаний (генераторную функцию), - частота основного тона, ее изменение во времени, моменты появления и исчезновения основного тона шумового сигнала. По этим параметрам на приеме синтезируют речь. По принципу определения параметров фильтровой функции речи различают вокодеры:
полосные, канальные;
ортогональные;
липредеры (с линейным предсказанием речи);
гомоморфные.
1. В полосных вокодерах речь делится на 7-20 полос (каналов) аналоговыми или цифровыми фильтрами. Большее число каналов в вокодере дает большую натуральность и разборчивость. На выходе каждого из ПФ включены детектор и сглаживающий НЧ-фильтр, выделяющий огибающую речевого сигнала с частотой среза Fср. Полученные медленно меняющиеся напряжения на выходе ФНЧ характеризуют амплитуду речевых сигналов в данной частотной полосе аN (t). Практика показывает, что при достаточном числе полос разбиения напряжение на выходе ФНЧ меняется медленно, поэтому в качестве амплитуды речевого сигнала в i-й полосе для инженерных расчетов принимается значение речевого сигнала на средней частоте i-й полосы. Речевой сигнал поступает также на устройство выделения основного тона (ОТ), на выходе которого формируется сигнал, характеризующий частоту основного тона ї (t). Кроме того, в анализаторе выделяется сигнал тон-шум (Т-Ш), характеризующий состав спектра звуков речи - дискретный для вокализованных звуков (тон) или непрерывный для невокализованных (шум). Устройство выделения Т-Ш может работать либо непосредственно от речевых сигналов, либо от сигналов, полученных на выходе устройства выделения ОТ.
Сигналы, полученные на выходе сглаживающих фильтров и на выходах устройств выделения сигналов ОТ и Т-Ш, объединяются и преобразуются в форму, приемлемую для передачи по каналу связи. Объединение и преобразование сигналов аi (t), i=1. N производится в объединяющем устройстве. На приемной стороне канала связи производится разделение сигналов (в разделяющем устройстве) и преобразование их в форму, необходимую для работы синтезатора.
В аналоговых вокодерах объединяющие и разделяющие устройства реализуются на принципах частотного разделения сигналов, а в аналого-цифровых и цифровых вокодерах - на принципах временного разделения сигналов.
Сигналы Т-Ш управляют переключателем, с помощью которого на входную гребенку полосовых фильтров подается либо широкополосный шум от генератора шума, либо импульсы от генератора ОТ. Последний управляется сигналом ї (t) таким образом, что частота следования импульсов на выходе равна частоте основного тона речевого сигнала на передающем конце. Совокупность генераторов ОТ, шума и схемы переключения Т-Ш называют генератором речевого сигнала (ГРС).
С выхода входных полосовых фильтров сигналы поступают на амплитудные модуляторы (АМ). На другой вход АМ в качестве модулирующих поступают сигналы аi (t), i=1. N, которые обычно после разделяющего устройства проходят через сглаживающие ФНЧ-фильтры. С выхода АМ сигналы поступают на гребенку выходных полосовых фильтров, служащих для уменьшения влияний побочных продуктов модуляции, возникающих в АМ. Совокупность схем и узлов, в которых преобразуются речевые сигналы в пределах каждой из частотных полос (от входа полосового фильтра до выхода выходного полосового фильтра синтезатора), называют спектральным каналом полосного вокодера. Обычно схемы полосных вокодеров дополняются устройствами линейного предсказания, образуя полосные вокодеры с линейным предсказанием ЛПК-вокодеры. В подобных вокодерах используется алгоритмы линейного предсказания, с помощью которых при анализе в передающем устройстве определяются коэффициенты предсказания, а в приемном устройстве на основе этих коэффициентов с помощью рекурсивного цифрового фильтра синтезируется эквивалент голосового тракта.
Идея метода линейного предсказания состоит в том, что прогнозируемая величина речевого сигнала в момент опробования h определяется как линейно взвешенная сумма предшествующих выборок:
, (2.2.1)
где - речевой сигнал в предшествующие моменты опробывания, m=1,2. р; аm - коэффициенты предсказания. Интервалы времени между моментами опробований определяются частотой дискретизации th - th-1=1/Fд. В момент h, когда известны не только , но и истинное значение речевого сигнала л (h), можно определить ошибку предсказания
(2.2.2)
и затем подобрать коэффициенты аm таким образом, чтобы ошибка предсказания была минимальной. Обычно в качестве критерия минимизации используется минимум среднеквадратической ошибки. В этом случае требуется определить такие значения аm, при которых . Задача минимизации сводится к решению системы линейных урвнений относительно аm.
Устройство для вычисления ошибки предсказания, в соответствии с (2.2.2) представляет собой фильтр, передаточная характеристика которого равна передаточной характеристике фильтра, имитирующего речевой тракт. По этому преобразования, соответствующие (2.2.2) называют инверсной фильтрацией.
Усреднение ошибки предсказания производится на интервале Дt=Mth выборок, образующих кадр (фрейм). Желательно, чтобы длительность кадра соответствовала длительности анализируемого звука речи, однако технически выполнить это достаточно сложно. Поэтому обычно принимают М=100.200. что при Fд=8000 Гц соответствует длине кадра Дt?12,5.25мс.
Для получения удовлетворительного качества синтезируемых речевых сигналов необходимо вычисление не менее 10 коэффициентов предсказания аm, что в (2.2.1) соответствует р=10.12. Учитывая это, в анализаторе ЛПК-вокодера необходимо решение 100-200 линейных уравнений с 10-12 неизвестными.
Коэффициенты предсказания, значения которых передаются по каналу связи, используются в качестве переменных параметров в рекурсивном цифровом фильтре, на вход которого подаются сигналы возбуждения. В качестве сигналов возбуждения в ЛПК-вокодере используются такие же сигналы, которые имеют место на выходе генераторов речевого спектра (ГРС) в полосных вокодерах. При воспроизведении вокализованных звуков - это последовательности импульсов ОТ, а при воспроизведении невокализованных звуков - это случайная последовательность импульсов, формируемых генератором шума.
Вместо коэффициентов предсказания в большинстве вариантов схем ЛПК-вокодеров предусматривается получение эквивалентного набора величин, называемых коэффициентами отражения К0. Эти параметры менее чувствительны к квантованию, чем коэффициенты предсказания аm. Наборы параметров аm и К0 связаны между собой набором стандартных рекуррентных соотношений.
Ширина полосы фильтров на входе и выходе выбирается с учетом используемых электроакустических преобразователей. Преобразователи аналог-код и код-аналог работают на принципах ИКМ. Анализатор сигналов возбуждения осуществляет выделение сигналов ОТ и Т-Ш и общего уровня речевого сигнала (огибающей речевого сигнала). Остальные узлы выполняют те же функции, что и в полосном вокодере без линейного предсказания.
При синтезе и исследовании полосных вокодеров и полосных вокодеров с ЛПК используются различные модели речевого сигнала. Наиболее точная модель речи представляет собой нестационарный случайный процесс с медленно меняющейся дисперсией и спектральной плотностью. При использовании подобной модели можно получить наиболее точный результат оценки качества вокодера.
Как было описано выше, в рассматриваемой системе связи процесс кодирования речевого сообщения л (t), представляемого моделью стационарного центрированного случайного процесса со спектральной плотностью мощности Sл (w) и дисперсией , сопровождается разбиением частотного диапазона сигнала на полосы. Формирование в каждой такой полосе узкополосного “квазибелого” шума соответствующей мощности преследует цель получения аппроксимации речевого спектра, используемого на приемной стороне для воспроизведения речи.
2. В ортогональных вокодерах огибающая мгновенного спектра раскладывается в ряд по выбранной системе ортогональных базисных функций. Вычисленные коэффициенты этого разложения передаются на приемную сторону. Распространение получили гармонические вокодеры, использующие разложение в ряд Фурье. Рассмотрим основные принципы, положенные в основу построения ортогональных вокодеров.
Кратковременное преобразование Фурье S (w,h) дискретизированного речевого процесса л (h):
(2.5.)
Здесь v (h) - весовая функция, сдвигаемая во времени.
Соотношение (2.5) может быть переписано в двух формах. Первая форма имеет вид свертки:
(2.5а)
Реализация (2.5а) может быть представлена в виде рисунка 3.3.1а и означает, что спектр речевого процесса соответствует свертке весовой функции v (h) с сигналом л (h), промодулированным колебанием e-jwh.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Другая форма записи 2.5 получается, если ее переписать в виде:
(2.5б)
Система (2.5б) может быть реализована в виде, представленном на рисунке 2.2.1б, и означает преобразование речевого сигнала л (h) полосовым фильтром с центральной частотой w и импульсной характеристикой v (h) e-jwh. Реализации, представленные на рисунке 2.2.1., отличаются тем, что в первом случае используется цифровой фильтр нижних частот с импульсной характеристикой v (h), а во втором - полосовой фильтр, что удобно при параллельном измерении Sл (w,h) на нескольких частотах w.
Используя алгоритмы БПФ оценку кратковременного преобразования Фурье на равностоящих частотах wn=2рn/N, n=1. N-1, можно записать:
(2.6)
где Sn (h) =S (wn,h).
Форму можно преобразовать к виду:
(2.6а)
где (3.6б)
можно рассмотреть как характеристику комплексного ПФ с центральной частотой w= (2р/N) n.
В результате формулы (3.6а) и (3.6б) описывают процедуру проведения спектрального анализа последовательности с помощью гребенки комплексных ПФ, как это показано на рисунке 2.3.2.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Исходный речевой сигнал л (h) можно восстановить, сложив сигналы на всех выходах гребенки ПФ так, что
(2.7)
Формула 2.6а является основополагающим уравнением анализа с кратковременным преобразованием Фурье, а формула (2.7) - основным уравнением синтезатора.
3. Гомоморфная обработка позволяет разделить генераторную и фильтровую функции, образующие речевой сигнал. В основе гомоморфных вокодеров лежит метод нелинейной (гомоморфной) фильтрации. Общая структура гомоморфных систем, предназначенных для инверсной фильтрации речевых сообщений, представлена на рисунке 2.2.3 Свойства системы D* (•) определяются соотношением:
(2.8)
где .
Сигнал на выходе системы D* (•) обычно называют комплексным кепстром. Система L (•) является линейной, а система - обратной к системе D* (•).
Размещено на http://www.allbest.ru/
Удобства подобных преобразований для анализа и синтеза речевых процессов обусловлены рядом свойств комплексного кепстра. В частности:
комплексный спектр последовательностей, имеющих Z - преобразование, в основном сосредоточен вблизи нуля;
последовательность, состоящая из равноотстоящих импульсов, имеет комплексный кепстр того же вида;
для вычисления комплексного кепстра последовательности с минимальной фазой можно обойтись логарифмом действительной, а не комплексной функции.
Выше было показано, что отрезки речевых сигналов могут быть представлены откликом линейной системы. Так в случае звонких звуков возбуждаемый сигнал имеет вид последовательности импульсов. В случае глухих звуков возбуждающий сигнал может быть смоделирован в виде шума.
Механизм восстановления речевого сигнала с помощью кепстров может быть пояснен следующим образом. Поскольку спектр звонкого звука формируется умножением огибающей, характеризующей состояние голосового тракта, на функцию, описывающую тонкую структуру спектра возбуждающего сигнала, то логарифм спектра равен сумме логарифмов огибающей спектра и спектра возбуждающего сигнала. Логарифм спектра возбуждающего сигнала изменяется с ростом частоты гораздо быстрее логарифма огибающей спектра. Кроме того, он периодичен. В результате обратное преобразование Фурье от логарифма огибающей спектра сконцентрировано по оси времени вблизи нуля, в то время как обратное преобразование от логарифма спектра возбуждающего сигнала является линейчатым, отражающим его периодичность в частотной области. Для выделения логарифма огибающей спектра из полного спектра логарифма его “взвешивают ” окном, открытом только в начальном участке кепстра (вблизи нуля). Эту процедуру называют “сглаживанием кепстра”.
В системе анализа-синтеза, основанной на гомоморфной фильтрации, начальные значения кепстра служат параметрами, описывающего состояние голосового тракта или огибающую спектра речевого процесса. Значения кепстра при больших значениях времени используются для оценки параметров возбуждающего сигнала.
Таким образом, основная идея гомоморфной обработки заключается в разделении или обратной свертке сегмента речевого сигнала с компонентами, представляющими собой импульсную характеристику и источник возбуждения. Это достигается путем линейной фильтрации обратного преобразования Фурье логарифма спектра сигнала (кепстра). Гомоморфные вокодеры, как и любые другие вокодеры, в которых осуществляется разделение параметров речи на сигнал возбуждения и параметры речевого тракта, позволяют достигнуть малой скорости передачи и дополнительной гибкости при обработке речи ценой усложнения алгоритмов преобразований.
2.4 Речеэлементные методы
Речеэлементные методы можно разделить на две группы: фонемные и все остальные (слоговые, диадные, триадные, словесные, командные). Из всех ранее рассмотренных методов компрессии речевого сигнала речеэлементные методы представляют наибольшее приближение к наибольшей компрессии речи. Можно объяснить это на простом примере фонемного метода.
В русской речи содержится 41 фонема, поэтому достаточно иметь шестизначный код, чтобы передавать не только фонемы, но и ряд других сигналов, отражающих некоторые данные о голосе и эмоциях говорящего (далее диктора). При средней скорости произнесения 10 фонем в секунду требуемая пропускная способность составит 60 бит/с, а с учетом передачи нескольких интонаций около 200 бит/с. Следовательно, коэффициент компрессии фонемного вокодера может достигать 1000. Такую передачу называют говорящим телеграфом (рисунок 2.3.1) Кроме звучащего телеграфа существуют фонемные вокодеры с передачей ряда индивидуальных особенностей речи и голоса, но дают меньшие величины компрессии речи.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Наметилось два направления разработки речеэлементных вокодеров. Сущность методов первого сводится к распознаванию элементов речи в передающем устройстве, кодированию их для передачи по каналу связи и восстановлению в приемном устройстве по образцам, находящимся в его памяти.
По методам, относящимся ко второму направлению, в передающем устройстве, кроме распознавания элементов речи, происходит определение основного тона, уровня интенсивности, длительности звучания каждого элемента, тембра голоса и др. Все эти данные кодируются и передаются по каналу связи. Приемное устройство синтезирует речь, используя аналог речевого тракта, управляемого пришедшими из передающего устройства кодовыми сигналами. Каждый из последних предварительно попадает в процессор, который определяет такие параметры речевого тракта, как частоты и полосы формант, выходное нагрузочное сопротивление, а по ним величины элементов электрического аналога тракта: индуктивностей, емкостей, сопротивлений и проводимостей звеньев тракта. Последний выполняется в виде системы с распределенными параметрами.
Речеэлементные методы обладают еще одной особенностью. Все предыдущие методы преобразования в основном предназначаются для компрессии речевого сигнала на передаче с целью уменьшения требуемой пропускной способности канала связи. На приемном конце сигнал снова расширяется, как правило, до исходного объема, т.е. в той или иной степени происходит восстановление первоначального сигнала. Речеэлементные методы преобразования речи имеют целью, как компандирование речевого сигнала, так и использование речевого сигнала для управления процессами и механизмами, а также для превращения кодовых сигналов в речевой.
Таким образом, речеэлементные методы анализа и синтеза речи могут быть как связаны между собой общей задачей, так и самостоятельными. В первом случае надо иметь в виду, что в конце концов сигнал воспринимается слуховым аппаратом человека, по этому следует сохранить (или восстановить) все свойства речевого сигнала, необходимые для его восприятия. Во втором случае сигналы от распознанных элементов речи управляют машинами и процессами, по этому нет необходимости в сохранении специфических для восприятия параметров. Иными словами, не обязательно копировать человеческий слуховой анализатор речи.
Процесс восприятия звуков речи слуховым анализатором человека может быть разделен на 3 этапа [14]: акустический, фонетический, лингвистический. На первом этапе сигнал анализируется как физическая величина. В результате анализа определяется комплекс параметров, пока еще не отождествленных с какими-либо параметрами, находящимися в памяти. На втором этапе происходит их сравнение с параметрами, находящимися в памяти, и первичное распознавание звука речи. Третий этап заключается в уточнении звука речи по различным связям между звуками речи, в частности по смыслу. При артикуляционных испытаниях ограничиваются преимущественно первыми двумя этапами, но при фонемном кодировании непрерывной речи следует учитывать все три этапа восприятия звуков речи.
Методы фонемного анализа можно разделить на две группы. К первой группе относятся все методы, основанные на анализе акустических параметров звуков речи, таких как, например спектральные, временные и спектрально-временные характеристики, а также формантные переходы, изменение временных интервалов между переходами речевого сигнала через ноль и др. К акустическим методам относятся также метод определения взаимозависимости между различными параметрами (например, между формантными частотами) и корреляционные методы. Вторую группу составляют методы, основанные на фонетических признаках звуков речи, таких как звонкость - глухость, диффузность - компактность, шумность, длительность, интенсивность и т.п. Конечно, эти дифференциальные признаки в той или иной степени связаны с акустическими параметрами и поэтому являются инвариантными признаками звуков речи.
Уже первые работы по спектральному распознаванию фонем [11] показали сложность распознавания фонем с высокой точностью, особенно для согласных звуков. Изучение видеограмм речи показало, что по ним можно “читать" речь, так как кроме местоположения формант можно определять и временные изменения формант и их уровней. В связи с этим стал применятся метод фонемного анализа по спектрально-временным образцам речи, давший уже высокую точность определения гласных звуков, но все же недостаточную для ряда согласных. Для распознавания согласных фонем требуется дополнительный анализ оценкой звуков речи по таким характеристикам, как крутизна нарастания или спада уровня сигнала, длительность звука или степень влияния соседних фонем.
Подобные документы
Цифровая обработка сигналов. Классификация вокодеров по способу анализа и синтеза речи. Структура БИХ-фильтра. Разработка функциональной схемы вокодера. Расчет параметров и характеристик набора цифровых полосовых фильтров. Алгоритм работы вокодера.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 07.11.2012Методы обработки и передачи речевых сигналов. Сокращение избыточности речевого сигнала как одна из проблем ресурсосберегающего развития телефонных сетей. Кодирование речевых сигналов на основе линейного предсказания. Разработка алгоритма программы.
дипломная работа [324,7 K], добавлен 26.10.2011Разработка и исследование системы многоканального полосового анализа речевых сигналов на основе полосовых фильтров и на базе квадратурной обработки. Принципы организации и программирования цифровых сигнальных процессоров (ЦСП), разработка программ ЦОС.
курсовая работа [3,5 M], добавлен 27.10.2012Способы представления речевого сигнала. Разработка алгоритма, структурной и функциональной схемы цифрового полосового вокодера. Расчёт параметров и характеристик набора цифровых полосовых фильтров. Оценка степени сжатия и моделирование в среде Matlab.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 28.10.2011Обзор методов кодирования информации и построения системы ее передачи. Основные принципы кодово-импульсной модуляции. Временная дискретизация сигналов, амплитудное квантование. Возможные методы построения приемного устройства. Расчет структурной схемы.
дипломная работа [823,7 K], добавлен 22.09.2011Выбор методов проектирования устройства обработки и передачи информации. Разработка алгоритма операций для обработки информации, структурной схемы устройства. Временная диаграмма управляющих сигналов. Элементная база для разработки принципиальной схемы.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 16.08.2012Радиотехнические системы передачи информации: методы передачи, регистрации и хранения двоичных сигналов. Неидентичность характеристик канала, действия помех, виды искажения сигналов. Общие принципы и закономерности построения РТС, техническая реализация.
реферат [92,1 K], добавлен 01.11.2011Разработка структурных схем передающего и приемного устройств многоканальной системы передачи информации с ИКМ; расчет основных временных и частотных параметров. Проект амплитудно-импульсного модулятора для преобразования аналогового сигнала в АИМ-сигнал.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 20.07.2014Проектирование и разработка многоканальной когерентной системы передачи дискретной информации (СПДИ), предназначенной для передачи цифровых сигналов от М-однотипных источников информации по одному или нескольким арендуемым стандартным аналоговым каналам.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 26.08.2010Измерение характеристик реального канала связи, выбор диапазона частот работы системы передачи информации. Расчет полосовых фильтров, описание адаптивного эквалайзера и эхокомпенсатора, затраты на разработку. Производственная санитария и гигиена труда.
дипломная работа [2,3 M], добавлен 22.10.2009
