Реферат: Сжатие речевого сигнала на основе линейного предсказания

Система акустических труб – резонансная система, поэтому если фильтр без потерь, то на его АЧХ будут наблюдаться разрывы (всплески в бесконечность). Реально на месте этих всплесков будут резонансные пики, и резонансные частоты таких пиков называются формантными. Обычно в реальных голосовых трактах человека формантных частот (или формант) не более трех. Более подробно о коэффициентах отражения и решетчатых фильтрах можно прочитать в [2, глава 3].

Так как коэффициенты отражения и коэффициенты предсказания вычисляются в рамках одной и той же процедуры алгоритма Левинсона-Дурбина, то они могут быть выражены друг через друга. Приведем здесь эти алгритмы.

Прямая рекурсия (коэффициенты отражения -коэффициенты предсказания):

Обратная рекурсия (коэффициенты предсказания -коэффициенты отражения):

Как уже было сказано, фильтры сигнала ошибки представляют собой КИХ фильтры или нерекурсивные фильтры, что означает отсутствие ветвей обратной связи. Системы с КИХ также могут обладать строго линейной ФЧХ. Линейность ФЧХ является очень важным обстоятельством применительно к РС в тех случаях, когда требуется сохранить взаимное расположение элементов сигнала. Это существенно облегчает задачу их проектирования и позволяет уделять лишь внимание аппроксимации их АЧХ. За это достоинство приходится расплачиваться необходимостью аппроксимации протяженной импульсной реакции в случае фильтров с крутыми АЧХ [2].

Изобразим граф фильтра, имеющего решетчатую структуру, на примере фильтра 3–го порядка:

В отличие от формирующего фильтра этот фильтр имеет один вход и два выхода:

1) e_i – последовательность отсчетов сигнала ошибки прямого линейного предсказания;

2) b_i – последовательность отсчетов сигнала ошибки обратного линейного предсказания.

Важность b_i определяется тем, что по нему совместно с сигналом ошибки e_i могут быть оценены коэффициенты отражения.

,

где N – количество отсчетов в сегменте.

Полученная формула для расчета коэффициентов отражения имеет также другой физический смысл. Это не что иное, как коэффициент корреляции между последовательностью отсчетов сигнала ошибки прямого и обратного линейных предсказаний.

Приведем также рекуррентные разностные уравнения решетчатого фильтра сигнала ошибки:

выход фильтра;

Начальные условия для этой рекуррентной процедуры:

Реализация ДИКМ

Имея метод определения коэффициентов предсказания, рассмотрим блок-схему практической системы ДИКМ, показанную ниже.

В этой схеме предсказатель стоит в цепи обратной связи, охватывающей квантователь. Вход предсказателя обозначен . Он представляет собой сигнальный отсчет , искаженный в результате квантования сигнала ошибки. Выход предсказателя равен:

; (**)

Разность является входом квантователя, а обозначает его выход. Величина квантованной ошибки предсказания кодируется последовательностью двоичных символов и передается через канал в пункт приема. Квантованная ошибка также суммируется с предсказанной величиной , чтобы получить .

В месте приема используется такой же предсказатель, как на передаче, а его выход суммируется с , чтобы получить (см. рис. ниже).

Сигнал является входным воздействием для предсказателя и в то же время образует входную последовательность, по которой с помощь ЦАП восстанавливается сигнал x (t ). Использование обратной связи вокруг квантователя обеспечивает то, что ошибка в - просто ошибка квантования и что здесь нет накопления предыдущих ошибок квантования при декодировании. Имеем

Следовательно, . Это означает, что квантованный отсчет отличается от входа ошибкой квантования независимо от использования предсказателя. Значит, ошибки квантования не накапливаются.

В рассмотренной выше системе ДИКМ оценка или предсказанная величина отсчета сигнала получается посредством линейной комбинации предыдущих значений , k = 1, 2, …, M, как показано в формуле (**). Улучшение качества оценки можно получить включением в оценку линейно отфильтрованных последних значений квантованной ошибки.

Конкретно, оценку можно выразить так:

,

где {} – коэффициенты фильтра для квантованной последовательности ошибок . Блок-схемы кодера на передаче и декодера на приеме приведены ниже.

Здесь два ряда коэффициентов {} и {} выбираются так, чтобы минимизировать некоторую функцию ошибки , например среднеквадратическую ошибку.

Адаптивная дифференциальная импульсно-кодовая модуляция

Многие реальные источники (например, источники РС), как уже было сказано выше, являются квазистационарными по своей природе. Одно из свойств квазистационарности характеристик случайного выхода источника заключается в том, что его дисперсия и автокорреляционная функция медленно меняются со временем. Кодеры ИКМ и ДИКМ, однако, проектируются в предположении, что выход источника стационарен. Эффективность и рабочие характеристики таких кодеров могут быть улучшены, если они будут адаптироваться к медленно меняющейся во времени статистике источника. Как в ИКМ, так и в ДИКМ ошибка квантования , возникающая в равномерном квантователе, работающем с квазистационарным входным сигналом, будет иметь меняющуюся во времени дисперсию (мощность шума квантования).

Одно улучшение, которое уменьшает динамический диапазон шума квантования, - это использование адаптивного квантователя. Другое – сделать адаптивным предсказатель в ДИКМ. При этом коэффициенты предсказателя могут время от времени меняться, чтобы отразить меняющуюся статистику источника сигнала. И полученная СЛАУ, для решения которой используется алгоритм Левинсона – Дурбина, остается справедливой и с краткосрочной оценкой автокорреляционной функции B (i ) (при принятых обозначениях B (i ) – уже кратковременная АКФ), поставленной вместо оценки функции корреляции по ансамблю. Определенные таким образом коэффициенты предсказателя могут быть вместе с ошибкой квантования переданы приемнику, который использует такой же предсказатель. К сожалению, передача коэффициентов предсказателя приводит к увеличению необходимой битовой скорости, частично компенсируя снижение скорости, достигнутое посредством квантователя с немногими битами (немногими уровнями квантования) для уменьшения динамического диапазона ошибки , получаемой при адаптивном предсказании.

В качестве альтернативы предсказатель приемника может вычислить свои собственные коэффициенты предсказания через и , где

;

Если пренебречь шумом квантования, эквивалентно . Следовательно, можно использовать для оценки АКФ B (i ) в приемнике, и результирующие оценки могут быть использованы в СЛАУ вместо B (i ) при нахождении коэффициентов предсказателя. При достаточно большом числе уровней квантования разность между и очень мала. Следовательно, оценка B (i ), полученная через , может быть использована для определения коэффициентов предсказателя. Выполненный таким образом адаптивный предсказатель приводит к низкой скорости кодирования данных источника.

Вместо использования блоковой обработки для нахождения коэффициентов предсказателя {}, как описано выше, мы можем адаптировать коэффициенты предсказателя поотсчетно, используя алгоритм градиентного типа, который мы и рассмотрим.