»сследование процессов формировани€ и передачи аудиоинформации с борта летательного аппарата

 















“ема: »сследование процессов формировани€ и передачи аудиоинформации с борта летательного аппарата




—тудент ћузыченко –оман Ќиколаевич

—одержание


—писок прин€тых сокращений

¬ведение

1. —редства передачи с борта и их характеристики

1.1 –адиосв€зные системы

2. ћетоды и алгоритмы повышени€ разборчивости речи, критерии разборчивости

2.1 ќпределение пон€ти€ "качество передачи речи"

2.2 ћетоды измерени€ разборчивости речи

2.3 —войства речевых сигналов, вли€ющих на разборчивость

2.4 —войства слуха, вли€ющие на разборчивость

2.5 –азработка методики оценки разборчивости

2.5.1 ќрганизаци€ эксперимента по оценке

3. ћетоды распознавани€ речи и их св€зь с повышением разборчивости

3.1 “ехнологи€ распознавани€ речи

3.2 ћетоды распознавани€ речи

4.  лассификаци€ и анализ акустических шумов в кабине летательного аппарата, разработка контрольного генератора

4.1 ‘ормирование шумов

4.2 ‘ормирование аддитивной смеси речевого сигнала с шумом

4.2.1 Ѕелый шум

4.2.2 –озовый шум

4.2.3  оричневый шум

4.3 ћодель оценивани€ разборчивости на базе измерени€ отношений сигнал-шум в парциальных каналах

4.4 ¬ычисление формантной и словесной разборчивости речи

5. ћодель формировани€ очищенной речи и ее исследование

5.1 ѕостроение спектрограмм-specgram

5.2 Ўумоподавление на основе алгоритма спектрального вычитани€

5.3 јдаптивное шумоподавление на основе спектрального вычитани€

5.4 јдаптивное подавление акустических шумов методом наименьших квадратов

5.5 —ходимость адаптивных фильтров

5.6 ћедианна€ фильтраци€

6. »сследование вли€ни€ канала передачи информации на конечное качество речевого сигнала

. –асчет сметы затрат на исследование процессов формировани€ и передачи аудиоинформации с борта летательного аппарата

. Ѕезопасность труда при исследовании процессов формировани€ и передачи аудиоинформации с борта летательного аппарата

«аключение

—писок использованной литературы


—писок прин€тых сокращений


Ћј - летательный аппарат

—¬„ - сверхвысокие частоты

¬„ - высокие частоты

—„ - средние частоты

Ќ„ - низкие частоты

Ѕѕ‘ - быстрое преобразование ‘урье

—Ќ— - сигналы наземной станции

”¬ƒ - управление воздушным движением

“ѕ– - тракт передачи речи

ћ  – - ћеждународный консультативный комитет по радиосв€зи

Ё¬ћ - электронна€ вычислительна€ машина

ћЌ (LMS)- метод наименьших квадратов


¬ведение


Ќар€ду с огромными успехами в развитии авиационной промышленности следует отметить и тот факт, что до сих пор еще слишком мало внимани€ удел€етс€ выработке конкретных и действенных правил обеспечени€ безопасности движени€ самолетов в воздухе и на земле. ѕовышение безопасности полетов €вл€етс€ жизненной необходимостью, поскольку оно служит делу укреплени€ довери€ общественности к авиации.

”ровень безопасности полета определ€етс€ несколькими факторами: техническое состо€ние непосредственно самолета, уровень тех систем, которые наход€тс€ на борту, подготовка экипажа, и собственно организаци€ движени€, управление воздушным транспортом. “ак называемый человеческий фактор €вл€етс€ причиной 70% авиационных происшествий. Ёто происходит по многим факторам, в частности из-за не качественной радиопередачи. — учетом далеко идущих последствий инцидентов, св€занных с актами незаконного вмешательства, и необходимости быстрого и эффективного сотрудничества со многими учреждени€ми с широким кругом ответственности совершенно необходимо, чтобы диспетчеры воздушного движени€, несущие юридическую ответственность за подверженное такому акту воздушное пространство, узнавали обо всех аспектах ситуации как можно быстрее и вслед за этим своевременно передавали необходимую информацию старшему персоналу ќ¬ƒ с целью предприн€та€ последними соответствующих действий. »менно это обсто€тельство определило выбор темы дипломной работы, поскольку качественный эфир может позволить избежать летного происшестви€.

¬ажна€ роль в обеспечении безопасности принадлежит системам оперативной св€зи Ѕќ–“-«≈ћЋя. ќдна из важнейших систем безопасности это система регистрации переговоров экипажа, результаты анализа записей которой, €вл€ютс€ одним из основных документов при расследовании летных происшествий и катастроф самолетов. ѕодробный анализ аудиозаписей позвол€ет восстановить картину происшестви€, но, к сожалению, не позвол€ет предотвратить его. —истемы аварийной и экстренной св€зи, предназначенные дл€ оперативной передачи сообщений о нештатных ситуаци€х на борту, далеко не во всех случа€х могут быть своевременно активированы и неспособны отразить предысторию развити€ текущей нештатной ситуации в кабине самолета. ќсознание важности дл€ безопасности полетов решени€ проблемы непрерывного (on-line) отображени€ информации (аудио и даже видео) с борта, привело к по€влению р€да разработок в этом направлении. ѕомимо этого актуальна оперативна€ св€зь со службами управлени€ полетами при проведении летных испытаний новой техники.

ƒанна€ дипломна€ работа направлена на исследование возможности улучшени€ характеристик канала св€зи с центром управлени€ (диспетчером). ќсобенностью канала €вл€етс€ формирование перед передачей с борта (из кабины) аудиоинформации максимальной разборчивости (определить критерий разборчивости речи через веро€тность распознавани€ слов).

»спользование формировател€ позвол€ет:

а) максимально адекватно воспринимать диспетчером содержание переговоров в кабине;

б) повысить веро€тность автоматического распознавани€ ключевых (тревожных) слов на земле;

в) обеспечить высокую степень сжати€ передаваемого сигнала (дл€ снижени€ нагрузки на канал).

ƒл€ решени€ поставленной задачи необходимо:

рассмотреть имеющиес€ и перспективные каналы передачи с борта;

проанализировать алгоритмы и средства повышени€ разборчивости речи;

рассмотреть методы распознавани€ речи и выбрать метод оценки разборчивости речи;

исследовать и классифицировать виды аудио шумов в кабине, мешающих распознаванию речи;

разработать модель формировани€ «очищенной» речи;

выбор и построение канала св€зи;

исследовать эффективность предложенного формировател€.


1. —редства передачи с борта и их характеристики


.1 –адиосв€зные системы


–адиосв€зные системы предназначены дл€:

двустороннего обмена информацией между экипажем Ћј и наземными радиостанци€ми;

двустороннего обмена информацией между экипажем Ћј и другими Ћј;

дл€ внутренней св€зи между членами экипажа;

дл€ св€зи между экипажем и пассажирами.

¬ об€зательный минимум радиосв€зного оборудовани€ пассажирских самолетов вход€т:

радиостанци€ —¬„-св€зи;

радиостанци€ ¬„-св€зи;

радиостанци€ дл€ аварийной св€зи.

–адиостанци€ —¬„-св€зи предназначена дл€ оперативной св€зи в пределах пр€мой радиовидимости (до 350 км). ќна работает в диапазоне 118-137,975 ћ√ц, шаг частоты настройки 25 к√ц. “ак как это основна€ св€зна€ система, на Ћј устанавливают 2 комплекта аппаратуры - один основной, другой резервный. —оответственно имеетс€ две антенны, одна - верхнего расположени€ (на нее работает основной комплект), друга€ - нижнего расположени€ (на нее работает второй комплект).

–адиостанци€ ¬„-св€зи (рисунок 1.1) предназначена дл€ дальней св€зи на рассто€ни€х до 3000 км. ƒиапазон частот ¬„-св€зи 2-30 ћ√ц, шаг настройки 1000 √ц (28000 каналов). Ќа Ћј устанавливают 1 или 2 комплекта аппаратуры.

ѕортативна€ радиостанци€ дл€ аварийной св€зи и подачи сигналов бедстви€ работает на частотах 121,5 и 243 ћ√ц.

¬ припол€рных и пол€рных районах нужна еще радиостанци€ диапазона 325-530 к√ц.

¬ыбор радиостанции дл€ св€зи и настройка ее частоты на современных Ћј производитс€ при помощи того же многофункционального пульта управлени€, который используетс€ дл€ настройки радионавигационных систем. ƒл€ этого в приемопередатчиках предусматриваетс€ прием стандартного цифрового последовательного кода, которым передаетс€ частота настройки от ћ‘ѕ”.


–исунок 1.1 –адиостанци€ ¬„-св€зи


Ќа многих современных Ћј устанавливаетс€ станци€ спутниковой св€зи.

—путники св€зи логично дополн€ют орбитальные группировки глобальных навигационных систем, позвол€€ значительно улучшить характеристики последних за счет использовани€ систем регионального увеличени€ RAS (Regional Augmentation System). ѕо широкополосному каналу этой системы осуществл€етс€ ретрансл€ци€ сигналов наземных станций —Ќ—. ќднако основное назначение спутниковой св€зи заключаетс€ в организации служебной св€зи и св€зи пассажиров с абонентами, наход€щимис€ вне пределов пр€мой радиовидимости.

—истемы спутниковой св€зи обеспечивают высококачественную цифровую св€зь с высокой степенью надежности в любой точке земного шара.

Ћетные экипажи с помощью спутниковой св€зи получают доступ к информации служб обеспечени€ полетов, в том числе к информации о метеоуслови€х. Ёкипажи получают доступ к оперативной информации аэропортов о положении на воздушных трассах. ѕри этом сообщени€ об изменени€х графика движени€ поступают в реальном масштабе времени. — борта на землю через спутник передаютс€ данные дл€ управлени€ полетом, например, о количестве топлива на борту, расчетное врем€ прибыти€, показани€ аппаратуры. »спользу€ эту информацию, персонал наземных служб может лучше спланировать подготовку необходимого оборудовани€ дл€ минимизации времени обслуживани€ самолета.

¬ажное значение имеет передача экстренных сообщений об аварийных ситуаци€х, попытке угона самолета и т.п. ѕассажирам спутникова€ св€зь дает возможность в полете разговаривать по телефону и посылать факсимильные сообщени€ или цифровые компьютерные данные в любую точку земного шара. Ѕортовые телекоммуникационные службы спутниковой св€зи позвол€ют осуществл€ть продажу билетов и резервирование мест пр€мо на борту самолета, а также организовывать р€д дополнительных услуг.

—путникова€ система св€зи состоит из наземной станции св€зи, спутников и бортовой станции св€зи. Ќаземна€ станци€ выполн€ет функции управлени€ системой и представл€ет собой «шлюз» дл€ входа в наземные сети св€зи. —путники, расположенные, как правило, на геостационарных орбитах, транслируют сигналы св€зи между бортовыми станци€ми св€зи и наземными станци€ми или между наземными станци€ми.

Ѕортовые станции св€зываютс€ со спутниками на частотах L-диапазона (1530-1670 ћ√ц) и через них - с наземными станци€ми св€зи. Ѕортова€ станци€ включает систему св€зи салона, терминал спутниковой св€зи, одну или несколько антенн (дл€ обеспечени€ многоканальности). —истема св€зи салона содержит блок сопр€жени€ с телефонами, факсимильными аппаратами и компьютерами пассажиров, с оборудованием св€зи кабины, с бортовым оборудованием св€зи, включа€ сопр€жение с —евероамериканской телефонной системой (NATS), ≈вропейской телефонной системой св€зи земл€ - самолет (TFTS) и системой Gatelink. NATS представл€ет собой сотовую телефонную систему —¬„-диапазона, TFTS €вл€етс€ европейской сотовой телефонной системой L-диапазона, а система Gatelink- это система сопр€жени€ со службами телекоммуникации, доступными через межсетевой интерфейс. Ѕлок сопр€жени€ выполн€ет те же функции, что и учрежденческа€ ј“— с вход€щей и исход€щей св€зью.

—тандартна€ система св€зи Ћј обеспечивает гибкость в выборе типов телефонных аппаратов, факсимильных аппаратов, компьютеров и оборудовани€ кабины, поэтому требуетс€ еще один блок - промежуточный блок спутниковой телекоммуникации, который транслирует сигналы из блока сопр€жени€ в формат, используемый системой спутниковой св€зи и передает в терминал спутниковой св€зи. ¬ терминале происходит формирование сигналов дл€ передачи речевой информации, факсимильной информации и данных, выполн€ютс€ функции модул€ции/демодул€ции, исправлени€ ошибок, кодировани€, уплотнени€, преобразование в высокочастотные сигналы с полосой частот 1626,5-1660, 5 ћ√ц. ¬ходные сигналы принимаютс€ антенной системой с полосой радиочастоты 1530-1559 ћ√ц и поступают в терминал дл€ демодул€ции.

ƒоступный уровень обслуживани€ зависит от скоростей пропускани€ каналов системы, которые, в свою очередь, завис€т от коэффициента усилени€ антенной системы. јнтенна€ система с низким коэффициентом усилени€ имеет одну небольшую антенну со всенаправленной диаграммой направленности. ќна позвол€ет вести передачу данных с малой скоростью передачи (600 бит/с). ѕрименение антенны с высоким коэффициентом усилени€ позвол€ет осуществл€ть высокоскоростную передачу данных, речевых и факсимильных сообщений со скоростью 21000 бит/с.  оэффициент усилени€ такой антенны увеличиваетс€ путем фокусировани€ большого количества энергии в нужном направлении, а это означает наличие более узкого главного лепестка диаграммы направленности антенны.

—ледовательно, главный лепесток диаграммы направленности антенны с высоким коэффициентом усилени€ должен управл€тьс€ и ориентироватьс€ на спутник. ƒл€ этого терминал спутниковой св€зи непрерывно определ€ет направление на спутник. ƒанные углов тангажа и крена, а также курса, широты и долготы самолета терминал принимает от инерциальной навигационной системы. ѕоложение всех спутников в системе св€зи хранитс€ в его пам€ти. »спользу€ данные о местоположении спутников и данные о текущем положении Ћј, терминал вычисл€ет направление на ближайший спутник. ƒанные об этом угле наведени€ поступают в подсистему антенны с высоким коэффициентом усилени€, котора€ нацеливает луч в нужном направлении.

 роме перечисленных систем на борту Ћј может устанавливатьс€ следующа€ радиосв€зна€ аппаратура:

радиолокационный ответчик ”¬ƒ;

система селективного вызова;

система адресной св€зи;

аппаратура внутренней св€зи экипажа;

усилитель св€зи с пассажирами.

–адиолокационный ответчик ”¬ƒ предназначен дл€ работы с наземными аэродромными и трассовыми вторичными радиолокаторами служб управлени€ воздушным движением. ¬ зоне действи€ такого радиолокатора ответчик обеспечивает автоматическую выдачу координатной отметки местоположени€ Ћј и информацию о высоте полета и номере (идентификаторе) Ћј. ƒл€ отечественных систем ”¬ƒ ответчик передает также информацию об остатке топлива. —овременные ответчики предусматривают также возможность приема информации от служб ”¬ƒ дл€ передачи ее пилотам. „астота работы в передающем режиме 1090±0,06 ћ√ц, в приемном - 1030 ћ√ц.

ќтветчик содержит два приемопередатчика, каждый из которых работает на верхние, нижние и килевые антенны, а также пульт управлени€.

—истема селективного вызова позвол€ет осуществл€ть вызов конкретного самолета или вертолета с наземной станции по радиоканалу.

Ќаземную часть системы составл€ют кодер (блок, осуществл€ющий селективную кодировку) и ¬„- или —¬„-передатчик. Ќа борту устанавливаетс€ приемник, декодер и панель установки кода Ћј.

—истема адресной св€зи использует существующее радиосв€зное оборудование дл€ передачи с самолета на землю и обратно цифробуквенной информации в формате ACARS. —уществующие системы адресной св€зи работают в ¬„-диапазоне. Ќовое поколение этих систем будет использовать —¬„-диапазон.

јппаратура внутренней св€зи обеспечивает:

двустороннюю телефонную св€зь между членами экипажа;

двустороннюю телефонную св€зь экипажа с бортпроводниками;

двустороннюю телефонную св€зь бортпроводников между собой;

двустороннюю радиосв€зь экипажа через любую из бортовых радиостанций;

прослушивание экипажем сигналов опознавани€ радионавигационных систем и звуковых сигналов маркерных радиома€ков;

прослушивание экипажем специальных звуковых и речевых сообщений, формируемых бортовыми системами (—ѕѕ«,  »—— и т.п.);

звуковую сигнализацию экипажу вызова бортпроводников.

Ѕортовой усилитель св€зи с пассажирами обеспечивает:

голосовую св€зь от пилота к экипажу и пассажирам;

голосовую св€зь от бортпроводника к пассажирам;

усиление записанных сообщений и музыки;

тональные звонки (вызов бортпроводника, "Ќе курить" и т.п.).

¬ насто€щее врем€ в авиации внедр€ютс€ глобальные телекоммуникационные сети, предназначенные дл€ передачи цифровых данных с земли на Ћј и с Ћј на землю. Ёти сети будут св€зывать в единое целое все составл€ющие гражданской авиации - наход€щиес€ в воздухе и на земле летательные аппараты, авиакомпании, службы управлени€ воздушным движением, службы погоды и т.д. ќни будут обеспечивать св€зь, навигацию, управление воздушным движением. Ѕортова€ аппаратура пополнитьс€ 1-2 телекоммуникационными терминалами, сигнальным табло и маршрутизатором. ƒл€ передачи информации с борта и приема адресованной Ћј информации будут использоватьс€ уже имеющиес€ радиостанции.

“ерминал устанавливаетс€ в кабине. ќн представл€ет собой компактный индикатор с маленьким цифробуквенным экраном и несколькими кнопками вокруг него.

ћаршрутизатор устанавливаетс€ в техническом отсеке. ќн обеспечивает включение данного Ћј в глобальную сеть. «адачей маршрутизатора €вл€етс€ выбор самого эффективного маршрута передачи данных и выбор между всеми возможными средствами св€зи (¬„-радиостанци€, —¬„- радиостанци€, терминал спутниковой св€зи).

— по€влением такой системы измен€етс€ общение пилота с диспетчером: вместо голосовой св€зи они будут обмениватьс€ стандартными сообщени€ми.

ѕредполагаетс€, что это позволит уменьшить количество возникающих недоразумений, вызванных некачественной радиосв€зью и плохим владением английским €зыком.  роме того, это позволит разгрузить радиодиапазон, который в насто€щее врем€ уже переполнен. ѕилот будет выбирать на своем терминале одно из 128 возможных сообщений, которое он будет посылать одним нажатием кнопки. ќ приходе сообщений с земли пилота предупредит сигнальное табло, а само сообщение (диспетчера или кого-то другого) пилот увидит на экране своего терминала.

≈ще одна функци€ телекоммуникационных сетей - обеспечение автоматического зависимого наблюдени€, то есть слежение за летательными аппаратами с земли и с других Ћј. ѕриемопередатчик Ћј будет на определенной частоте раз в секунду передавать всем другим информацию о своем Ћј - его идентификатор, координаты и высоту. ¬ то же врем€ он будет принимать подобные же данные от всех других Ћј. Ќаземные центры ”¬ƒ будут передавать на борт данные по тем Ћј, которые не оборудованы подобными системами. ¬с€ эта информаци€ поступит в маршрутизатор, а оттуда - в систему индикации, на экранах которой пилот сможет увидеть ситуацию с воздушным движением вокруг своего Ћј.


2. ћетоды и алгоритмы повышени€ разборчивости речи, критерии разборчивости


.1 ќпределение пон€ти€ "качество передачи речи"


“ракт передачи речи (“ѕ–), обобщенна€ схема которого приведена на рисунке 2.1, состоит из микрофона ћ, передающей аппаратуры (ѕј), канала св€зи ( —), приемной аппаратуры (ѕрј), телефона (“) [1].


–исунок 2.1 “ракт передачи речи


—огласно [1], основными критери€ми качества тракта передачи речи служат:

разборчивость;

громкость;

натуральность.

ѕри этом громкость не €вл€етс€ самодостаточным параметром - она используетс€ совместно с разборчивостью и определ€ет желаемый (комфортный) уровень принимаемых сигналов. ƒаже из личной практики каждого человека известно, что чересчур низкий уровень громкости приводит к снижению разборчивости. »сследовани€ показывают, что разборчивость понижаетс€ и при чересчур высоком уровне громкости речи.

Ќатуральность речи - это способность системы воспроизводить не только смысл передаваемой речи, но и ее тембр, индивидуальные особенности речи диктора. ƒл€ трактов передачи речи (телефонна€ св€зь, радиосв€зь) эта характеристика €вл€етс€ второстепенной, за исключением тех случаев, когда стоит задача высококачественного воспроизведени€ речи диктора (или пени€). ¬ нашем случае натуральность речи также €вл€етс€ второстепенной, если только не стоит задача определени€ личности диктора.

“аким образом, разборчивость речи €вл€етс€ основным параметром, характеризующим тракт передачи речи.


2.2 ћетоды измерени€ разборчивости речи


¬се методы измерени€ разборчивости речи условно дел€тс€ на субъективные и объективные [1]. «”словно» - поскольку существует по меньшей мере две трактовки «субъективности-объективности» метода.

ѕерва€ трактовка. —огласно первой трактовке, при субъективном методе разборчивость речи оценивают по результатам единственного опыта - отсюда неизбежное вли€ние на результаты измерений особенностей речи и слуха людей, участвующих в испытани€х. „тобы объективизировать метод, нужно осуществить много экспериментов с различными дикторами и абонентами, а затем усреднить результаты измерений.

–азборчивость передаваемой речи оценивают по п€тибалльной шкале ћеждународного  онсультативного  омитета по –адиосв€зи (ћ  –) [1]:

неразборчиво;

разборчиво временами;

разборчиво с трудом;

разборчиво;

совсем разборчиво.

ѕримером объективизации измерений разборчивости речи служат современные методы оценки качества передачи речи по трактам св€зи, изложенные в √осударственном стандарте –оссийской ‘едерации [3], согласно которым в испытани€х должно участвовать не менее 3-х дикторов и 4-5-ти аудиторов, удовлетвор€ющих р€ду условий (отсутствие выраженных дефектов речи и слуха, нетренированность). Ќапример, при оценивании фразовой разборчивости диктор читает одну таблицу фраз в нормальном темпе произнесени€ (одна фраза за 2,4 с) и вторую таблицу в ускоренном темпе (одна фраза за 1,5-1,6 с). ѕауза между фразами должна быть 5-6с. јудитор прослушивает сначала таблицу, прочитанную диктором в нормальном темпе, затем таблицу, прочитанную тем же диктором в ускоренном темпе. ѕравильность приема фраз определ€ют по квитанции, переданной по каналу телефонной св€зи. ÷икл измерений состоит из передачи всеми дикторами по 10 таблиц каждым, и приема всеми аудиторами всех переданных таблиц. ‘разу считают неправильно прин€той, если хот€ бы одно слово прин€то неправильно, пропущено или добавлено. ‘разовую разборчивость определ€ют путем вычислени€ процента правильно прин€тых фраз дл€ нормального и ускоренного темпов произнесени€ по формуле 2.1


(2.1)


где ji - результат единичного измерени€ фразовой разборчивости, %; N - число единичных измерений; JЌ - фразова€ разборчивость при нормальном темпе произнесени€, %; J - фразова€ разборчивость при ускоренном темпе произнесени€, %.

ћетоды, описанные выше, называют артикул€ционными. ѕри их использовании необходимо располагать специальными артикул€ционными таблицами, составление которых - самосто€тельна€ сложна€ задача. ƒругой недостаток артикул€ционных методов - большое врем€ испытаний, составл€ющее несколько недель.

ќчевидное достоинство артикул€ционных методов - простота, позвол€юща€ участвовать в испытани€х операторам с относительно низким уровнем технической квалификации.

¬тора€ трактовка. ѕри второй трактовке «субъективности-объективности» метода субъективными называют все методы, в которых человек €вл€етс€ составной частью измерительного тракта, а объективными - такие методы, в которых весь измерительный процесс осуществл€етс€ приборами без участи€ органов чувств человека. — этой целью передающий и принимающий операторы должны быть заменены искусственными эквивалентами («искусственный голос», «искусственное ухо»).

“ональный метод. ¬ [1] описываетс€ два метода измерени€ разборчивости речи, базирующихс€ на такой трактовке объективности. ¬ так называемом «тональном методе» несколько дикторов заменены единственным искусственным голосом, который генерирует чистые тоны. »скусственный голос представл€ет собой обычный громкоговоритель без диффузора, возбуждаемый с помощью тонального генератора таким образом, чтобы уровень звуковых давлений, создаваемых на различных частотах, соответствовал бы кривой спектра формант. ѕомещение передачи и помещение приема речевых сигналов искусственно зашумл€ют - тем самым обеспечивают требуемое отношение сигнал-шум, при котором испытываема€ система должна нормально функционировать. ѕрием информации по-прежнему производит бригада аудиторов. ѕри этом задача аудиторов упрощаетс€: вместо того, чтобы осмыслить и записать услышанное звукосочетание, от них требуетс€ лишь определить, слышен ли сигнал на данной частоте или не слышен.  роме того, операторы должны измерить уровень ощущени€ формант - делаетс€ это весьма просто, путем введени€ положительного или отрицательного затухани€ в тракт св€зи. ≈сли сигнал слышен, затухание делают положительным, пока сигнал перестанет быть слышным. Ќаоборот, если сигнал не слышен, затухание делают отрицательным, пока сигнал не станет слышным. ƒальнейшее определение величины разборчивости речи производ€т аналитически, с помощью графиков и несложных формул.

“аки образом, тональный метод, в отличие от артикул€ционного, можно отнести к косвенным методам измерений разборчивости.

ƒостоинства тонального метода:

1)не примен€ютс€ артикул€ционные таблицы;

2)значительное сокращение времени измерений.

Ќедостатки тонального метода:

1)повышенные требовани€ к технической грамотности персонала, организующего испытани€;

2)человек еще не выведен из состава измерительной системы.

 ак указано в [1], тональный метод регламентирован √ќ—“ є 8031-78.

ќбъективный метод. ¬ другом методе, именуемом «объективным», примен€ют как искусственный голос, так и искусственное ухо. ¬ данном методе, как видим, человек полностью выведен из состава измерительной системы. —ледует отметить, что искусственное ухо - обычный в технике акустических измерений прибор, примен€емый при испытании телефонов и позвол€ющий воспроизвести акустическую нагрузку, создаваемую на телефон естественным ухом. “ем самым удаетс€ измерить звуковое давление, создаваемое звучащим телефоном в ухе.

ќбщий пор€док измерений при этом такой:

1)— помощью генератора шума и громкоговорител€ создают уровень шума, соответствующий услови€м работы приемного конца испытуемого тракта. »змер€ют уровень шума на выходе искусственного уха в критической полосе частот слуха, причем средн€€ частота этой полосы равна частоте измерительного тона.

2)√енератор шума выключают, а вместо него на вход тракта «искусственный голос - канал передачи - искусственное ухо» подают тональный сигнал. ”ровень интенсивности звука на микрофоне беретс€ таким, чтобы при условном нуле на регулировщике затуханий распределение звуковых давлений соответствовало кривой спектра формант.

)— помощью регулировани€ затуханий добиваютс€, чтобы уровень сигнала на выходе искусственного уха был таким же, как уровень шума. ѕоказани€ регул€тора затуханий представл€ют собой результат измерений уровн€ ощущений.

4)ƒалее, как и в тональном методе, определение величины разборчивости речи производ€т аналитически, с помощью графиков и несложных формул (тех же).

ќбъективный метод точнее и быстрее тонального, дл€ его проведени€ не нужны операторы (дикторы и аудиторы). Ќаконец, объективный метод принципиально позвол€ет полностью автоматизировать процедуру измерений на базе современных Ё¬ћ.

 ак и тональный метод, объективный метод €вл€етс€ косвенным, т.е. разборчивость речи оцениваетс€ не путем подсчета правильно распознанных речевых единиц, а путем проведени€ специального измерительного эксперимента со звуковыми сигналами в виде тона и полосового шума, в ходе которого измер€ютс€ уровни ощущений в нескольких полосах частот. –азборчивость речи вычисл€ют, базиру€сь на результатах экспериментальных измерений.

¬виду неоспоримых достоинств объективного метода, а также в силу отмеченного выше принципиального сходства “ѕ– и “ ”», в насто€щее врем€ объективный метод в той или иной модификации примен€ют как при оценке качества каналов св€зи [], так и при оценке эффективности защиты речевой информации [4,5,6]. ѕоэтому целесообразно подробно рассмотреть идею, лежащую в основе рассмотренных выше косвенных методов измерени€ разборчивости речи. ѕри этом целесообразно также вспомнить некоторые положени€ психофизиологии речи и слуха, на использовании которых базируютс€ косвенные методы.


2.3 —войства речевых сигналов, вли€ющих на разборчивость


—пектральные свойства звуков речи. —пектры гласных звуков представл€ют собой (в первом приближении) периодическую последовательность спектральных пиков. ѕериод следовани€ этих пиков называют частотой основного тона. ¬ыраженные всплески уровн€ «огибающей» спектральных пиков именуют «формантами» (рисунок 2.2).


–исунок 2.2 ¬ид спектра гласного звука


ѕолезна€ информаци€ о гласном звуке речи содержитс€ в описании соответствующих формант. ѕрин€то каждую форманту описывать ее граничными частотами. ¬ русском €зыке достаточно ограничитьс€ одной-двум€ формантами, чтобы достигнуть приемлемой разборчивости речи.

—пектры согласных звуков либо полностью сплошные, т.е. совсем не содержат дискретных компонентов, либо сплошные в отдельных полосах частот. Ёти спектры также содержат локальные всплески. Ќекоторые из них €вл€ютс€ формантами, некоторые - нет.

„тобы решить, какие всплески уровн€ спектра €вл€ютс€ формантами, следует помнить, что физическа€ природа формант - €вление резонанса в полост€х глотки и носоглотки (рисунок 2.3).


–исунок 2.3 ѕолости глотки (1) и носоглотки (2-4)

¬ отдельных звуках можно заметить до 6 спектральных подъемов.   формантам относ€тс€ только те, которые обусловлены €влением резонанса в речевом аппарате человека. „асть формант (как указывалось - одна-две в русском €зыке) обеспечивают разборчивость речи, друга€ часть обеспечивает индивидуальность голоса диктора, что может быть использовано в задачах распознавани€ голоса (идентификации) диктора.

‘орманты звуков речи расположены в области частот от 200 до 8600 √ц. ќднако подавл€юща€ часть формант звуков речи находитс€ в пределах от 300 до 3000 √ц, поэтому такую полосу обычно считают достаточной дл€ хорошей разборчивости речи. —пектральные различи€ между звуками речи €вл€ютс€ главными, хот€ и не единственными. Ќапример, при распознавании согласных звуков важны и временные характеристики.

»нтегральные спектральные характеристики речи.  ак следует из названи€, интегральные спектральные характеристики речи характеризуют свойства речевого процесса в целом [1]. —юда относ€т:

- спектр речи ;

спектр формант ;

относительную встречаемость формант по спектру .

—пектром речи называют оценку спектральной плотности мощности речевого сигнала , вычисленную по отрезку речевого сигнала значительной прот€женности (более минуты). —пектр речи характеризует распределение мощности речевого сигнала по частоте.

—пектром формант называют зависимость наиболее веро€тного уровн€ формант от частоты. „тобы оценить спектр формант, необходимо также располагать отрезком речи большой прот€женности. —пектр формант на всех частотах меньше спектра речи (рисунок 2.4):


.


–исунок 2.4 —оотношение спектра речи и спектра формант [1]


ќтносительна€ встречаемость формант по спектру может быть оценена так. –азобьем весь диапазон частот на полоски, например, по 100 √ц, и подсчитаем относительное число формант (в %) каждой полоске. –езультат такого подсчета даст нам кривую (рисунок 2.5).


–исунок 2.5 ќтносительна€ встречаемость формант [1]


2.4 —войства слуха, вли€ющие на разборчивость


ƒл€ оценивани€ разборчивости речи наибольшее значение имеют следующие характеристики слуховой системы человека, именуемые «посто€нными слуха» [1]:

- порог слышимости ;

логарифмическа€ ширина критической полосы слуха ;

маскировка слуха .

ѕорог слышимости - это минимальное звуковое давление, ниже которого ухо не воспринимает звук (рисунок 2.6). ¬ыражаетс€ в децибелах, по отношению к давлению , соответствующему пороговой величине давлени€ звука на частоте 1000 √ц.


–исунок 2.6 ѕорог слышимости и болевой порог [1]


–исунок 2.7  ритическа€ полоса слуха [1]

Ўирина критической полосы слуха - это разрешающа€ способность слухового аппарата человека, который можно уподобить гребенке фильтров. Ќапример, на частоте 100 √ц критическа€ полоса слуха близка 100 √ц, а на частоте 8000 √ц - близка 600 √ц (рисунок 2.7). ƒл€ удобства расчетов ввод€т пон€тие логарифмической критической полосы слуха (рисунок 2.8):


.


–исунок 2.8 Ћогарифмическа€ критическа€ полоса слуха [1]


ћаскировка слуха - это €вление ослаблени€ слышимости или полного пропадани€ полезного звука на фоне мешающего звука.  оличественно выражаетс€ как разница:


, (2.2)


где - порог слышимости при наличии мешающего звука. Ќа рисунке 2.9 приведено семейство индивидуальных кривых маскировки дл€ различных уровней маскирующего сигнала . «десь - разность высот тона маскирующей и маскируемой компонент, причем высота тона измер€етс€ в Ѕарках:


.


–исунок 2.9 —емейство индивидуальных кривых маскировки [7]


.5 –азработка методики оценки разборчивости


–азличают [1] следующие виды (меры) разборчивости речи:

-разборчивость формант ;

-разборчивость звуков ;

-разборчивость слогов ;

-разборчивость слов ;

-разборчивость фраз .

ѕри расчете разборчивости приходитс€ иметь дело с частотно-зависимыми функци€ми. ѕоэтому результаты количественного расчета дл€ различных участков спектра различны. ¬виду этого задача расчета решаетс€ разделением диапазона частот, используемого дл€ передачи речи, на узкие полосы, внутри которых можно не считатьс€ с указанной частотной зависимостью и относить полученные результаты к средней частоте полосы. ƒалее вычисл€етс€ разборчивость дл€ каждой полосы частот, а обща€ разборчивость находитс€ суммированием «полосовых» разборчивостей.

ѕоскольку свойством аддитивности обладает только формантна€ разборчивость:


, (2.3)


где - формантна€ разборчивость в -той полосе частот, иде€ расчета сводитс€ к предварительному вычислению величины , с последующим пересчетом ее в величины , , , , на основании имеющейс€ информации о зависимости между разными мерами разборчивости.

–азборчивость в каждой полосе можно представить в виде:


, (2.4)


где - формантна€ разборчивость в отсутствие мешающих факторов (шум, вли€ние тракта передачи); - коэффициент воспри€ти€, учитывающий потери разборчивости из-за наличи€ мешающих факторов.

–азделение диапазона частот речевого сигнала на полосы можно производить по-разному. ¬ [1] называетс€ два способа:

-деление на полосы одинаковой ширины;

-деление на равноартикул€ционные полосы,

причем предпочтение отдаетс€ второму способу, позвол€ющему упростить выкладки.  оличество полос при этом предлагаетс€ выбрать равным . ¬ работе [8] также выбран способ делени€ на равноартикул€ционные полосы.

¬ [2-9] указываетс€ иной способ - деление на октавные или третьоктавные полосы.  оличество полос при этом предлагаетс€ выбрать равным .

ѕо-видимому, выбор способа делени€ на полосы частот - вопрос не столько принципиальный, сколько завис€щий от «вкуса» исследовател€.

–ассмотрим далее идею расчета разборчивости речи, исход€ из принципа делени€ на равноартикул€ционные полосы [1]. ѕри этом ,поскольку, в силу веро€тностного характера формантной разборчивости, справедливо соотношение .“аким образом, . ¬еличины определ€ют, исход€ из эмпирической функциональной зависимости (функцию называют «посто€нной артикул€ционной характеристикой речи» [1]), где уровень ощущени€ формант вычисл€ют по формуле 2.5:


, (2.5)


где - значение спектра формант на входе тракта; - порог слышимости; - маскировка от шумов всех видов; - затухание в тракте; - логарифмическа€ ширина критической полосы слуха.

ƒл€ достаточно высоких уровней шума:



выражение дл€ уровн€ ощущени€ формант можно вычисл€ть по упрощенной формуле 2.6:


(2.6)


¬ид зависимости приведен на рисунке 2.10.


–исунок 2.10 ¬ид зависимости


ќтметим два важных обсто€тельства. ¬о-первых, функци€ не зависит от полосы частот. ¬о-вторых, в литературе можно встретить весьма различающиес€ кривые . Ќапример, даже в работе [1] встречаем две такие кривые: дл€ «идеализированной артикул€ционной бригады» и дл€ «типовой артикул€ционной бригады». ј в работе [5] приводитс€ аналогична€ зависимость, существенно отличающа€с€ от соответствующих кривых в работе [6]. Ѕолее внимательный анализ работы [10] показывает, что здесь вместо спектра формант используют спектр речи , и, как следствие, вместо уровн€ ощущени€ формант используют уровень ощущени€ речи (формула 2.7):

(2.7)


“аким образом, в [5] вместо зависимости предлагают использовать сходную, но количественно отличающуюс€ зависимость .

“аким образом, хот€ аналитическа€ методика расчета разборчивости речи на сегодн€шний день проработана теоретически и экспериментально весьма глубоко, при практическом ее использовании следует помнить о существовании множества модификаций такой методики. Ќепродуманное «перекрестное» использование элементов этих методик может привести к неверным результатам расчета разборчивости речи.


2.5.1 ќрганизаци€ эксперимента по оценке


–исунок 2.11 «ависимость слоговой словесной разборчивости от разборчивости

речь акустический шум разборчивость


–исунок 2.12 «ависимость от разборчивости формант разборчивости слогов


–исунок 2.13 «ависимость фразовой разборчивости от разборчивости слов


3. ћетоды распознавани€ речи и их св€зь с повышением разборчивости


–аспознавание речи - это общее название широкой области речевых технологий, за которым кроетс€ целый р€д достаточно обособленных направлений, каждое из которых ориентировано на решение конкретных прикладных задач и требует отдельной проработки.


.1 “ехнологи€ распознавани€ речи


—истема распознавани€ речи состоит, как правило, из трех основных компонентов: акустические модели, €зыкова€ модель и декодер.

јкустические модели јкустические модели позвол€ют оценить распознавание речевого сегмента с точки зрени€ схожести на звуковом уровне. —овременные акустические модели дл€ так называемого пофонемного распознавани€ основаны на использовании скрытых ћарковских моделей (Hidden Markov Models - HMM) (рисунок 3.1).


–исунок 3.1 —труктура скрытой ћарковской модели


ћодели €зыка »спользовани€ чисто акустической информации недостаточно дл€ осуществлени€ качественного распознавани€ речи. Ќапример, в реальных услови€х (при наличии посторонних шумов и искажений речевого сигнала) ни одни даже самые точные акустические модели не смогут отличить слово крюк от слова трюк.

¬ такой ситуации важна информаци€ о контексте: теме разговора и, что еще более важно, о тех словах, которые уже были распознаны ранее. Ќапример, если ранее было распознано слово железный, то в этой ситуации гораздо веро€тнее ожидать произнесени€ слова крюк, чем трюк. ѕодобна€ оценка и осуществл€етс€ €зыковой моделью.

ѕри помощи грамматик можно вручную задать возможные последовательности слов, которые, как ожидаетс€, произнесет говор€щий. “акой подход эффективен дл€ узких задач, когда пользователь поставлен жесткие в рамки определенной речевой ситуации. Ќапример, грамматика может задавать произвольную последовательность цифр в том случае, если известно, что в данный момент пользователь отвечает на вопрос «ѕожалуйста, продиктуйте номер вашего телефона».

—татистические модели €зыка используютс€ при распознавании слитной речи, не ограниченной узкой ситуацией. ¬ этом случае невозможно вручную создать грамматику, котора€ моделировала бы все возможные сочетани€ слов в €зыка. ¬место этого на основании текстовых данных большого объема (дес€тки миллионов слов) строитс€ статистическа€ модель, котора€ оценивает веро€тности следовани€ слов друг за другом. ƒл€ примера, приведенного выше, така€ модель могла бы сообщить, что веро€тность словосочетани€ железный крюк в 30 раз больше, чем железный трюк.

ƒекодер ƒекодер - это программный компонент системы распознавани€, который совмещает данные, получаемые в ходе распознавани€ от акустических и €зыковых моделей, и на основании их объединени€ определ€ет наиболее веро€тную последовательность слов, котора€ и €вл€етс€ конечным результатом распознавани€.

Ќа первый взгл€д декодер - наименее нагруженный в научном плане компонент системы распознавани€. ќднако, быстрый и надежный декодер €вл€етс€ главным фактором успеха любой прикладной системы распознавани€. —оздание такого декодера - сложнейша€ техническа€ задача, требующа€ высочайшей квалификации разработчиков.


3.2 ћетоды распознавани€ речи


ћетоды распознавани€ речи бывают следующих видов:

.–аспознавание голосовых команд

–аспознавание голосовых команд предусматривает, что пользователь произносит отдельные команды из заранее предопределенного списка.

“акие системы используютс€ дл€ организации управлени€ голосом отдельными компьютерными программами или устройствами.

.языконезависимое распознавание

Ќе завис€щее от €зыка распознавание команд предполагает об€зательную тренировку системы голосом.

ƒл€ того чтобы создать эталон новой команды пользователь должен несколько раз произнести данную команду в микрофон. ѕодобные системы распознавани€ применимы дл€ случаев, когда количество команд составл€ет не более одной сотни.

.–аспознавание команд на русском €зыке

ѕофонемное распознавание команд может быть организовано на основании скрытых ћарковских моделей. ¬ этом случае распознавание возможно только дл€ одного конкретного €зыка, дл€ которого уже разработаны соответствующие акустические модели.

√лавными преимуществами этого подхода €вл€етс€ то, что словарь надежно распознаваемых команд может значительно превышать 100 единиц (вплоть до тыс€чи), а дл€ добавлени€ новой команды, котора€ будет распознаватьс€, достаточно лишь ввести ее в текстовом виде с клавиатуры.

.¬ыделение ключевых слов в потоке речи

¬ современном мире наиболее актуальной задачей €вл€етс€ не сохранение информации, а организаци€ эффективного поиска в ней. ≈сли дл€ текстовой информации существует большое количество различных решений, то поиск в речевых архивах или потоках речи в режиме реального времени - гораздо менее разработанна€ область.

“ехнологи€ выделени€ ключевых слов на основе пофонемного распознавани€ позвол€ет автоматически находить в речи слова и словосочетани€, представл€ющие интерес дл€ пользовател€. ѕри этом слова дл€ поиска ввод€тс€ в текстовом виде с клавиатуры - никакой тренировки системы голосом не требуетс€.

.–аспознавание на основе грамматик

–аспознавание речи на основе грамматик находит широкое применение в системах с диалоговой структурой общени€ пользовател€ с автоматической системой (например, системы голосового самообслуживани€ дл€ колл-центров).

ѕри помощи грамматик можно задать структуру диалога и смоделировать общение человека с компьютером. √рамматика в своем самом простом виде представл€ет собой просто набор слов - в этом случае реализуетс€ схема распознавани€ голосовых команд.

.–аспознавание слитной русской речи

–аспознавание слитной спонтанной речи - конечна€ цель всех усилии по распознаванию речи. Ёто сложна€ и многогранна€ задача. ¬ насто€щее врем€ существуют системы, ориентированные на распознавание слитной речи дл€ нескольких наиболее распространенных €зыков (в первую очередь английского).

“ем не менее, не существует систем, осуществл€ющих качественное распознавание слитной речи без каких-либо ограничений. “акими ограничени€ми €вл€ютс€ уровень окружающего шума, канал передачи речевой информации, темы распознаваемого разговора. –аспознавание слитной русской речи - особенно сложна€ задача в виду особенностей русского €зыка (высока€ флективность, свободный пор€док слов). ѕрименение подходов, разработанных дл€ английского €зыка, в большинстве случаев оказываетс€ весьма малоэффективным. “ем не менее, в ÷–“ разработан прототип подобной системы, реализующий все необходимые программные компоненты: акустические и €зыковые модели русского €зыка, а также эффективный однопроходный декодер.


4.  лассификаци€ и анализ акустических шумов в кабине летательного аппарата, разработка контрольного генератора


–исунок 4.1  лассификаци€ шумов


¬ следующем разделе представлено построение в среде Matlab модели элементов известной методики измерени€ разборчивости речи по отношени€м сигнал-шум в нескольких полосах частот, перекрывающих частотный диапазон речевого сигнала [1,2].


4.1 ‘ормирование шумов


ƒл€ анализа эффективности шумоподавлени€ необходимо в модельном эксперименте уметь воспроизводить не только речевые (полезные) сигналы, но и шумы (мешающие воздействи€). ƒл€ моделировани€ шумов возможно два варианта:

.»спользование фрагментов реальных шумов, управл€емых по уровню (рисунок 4.2);

. ‘ормирование шумов на базе «белого шума» с различными вариантами формировани€ спектра.

–исунок 4.2 —труктурна€ схема использовани€ фрагментов реальных шумов в смеси с полезным сигналом


ѕредположим, что речевой сигнал предварительно ввод€т в компьютер с помощью звуковой карты. ѕараметры речевого сигнала - пиковое напр€жение не выше 1 ¬, длительность - от нескольких единиц до нескольких дес€тков секунд. –ежим ввода речевого сигнала: моно, частота дискретизации 8000 √ц.

 онтролируемые параметры:

1)отношение сигнал-шум во всей полосе частот


,


где и - дисперсии сигнала и шума, соответственно;

2)характер (окрашенность) шума: белый, розовый (спад спектра мощности со скоростью 3 дЅ/октаву), коричневый (спад спектра мощности со скоростью 6 дЅ/октаву).

»змер€емые параметры:

1)парциальные отношени€ сигнал шум на выходе гребенки фильтров, перекрывающих частотный диапазон речевого сигнала;

2)артикул€ционна€ разборчивость речи;

)словесна€ разборчивость речи.

ќдна из возможных обобщенных схем экспериментальных исследований подобного рода приведена на рисунке 4.3.

–исунок 4.3 Ётапы экспериментальных исследований


4.2 ‘ормирование аддитивной смеси речевого сигнала с шумом


—хема формировани€ аддитивной смеси речевого сигнала с шумом приведена на рисунке 4.4.


–исунок 4.4 —хема формировани€ аддитивной смеси речевого сигнала с шумом


¬ схеме на рисунке 4.4 коэффициент осуществл€ет корректировку уровн€ речевого сигнала так, чтобы обеспечить требуемое отношение сигнал-шум .

ћоделирование шума удобно осуществл€ть средствами Simulink (рисунок 4.5), при этом длительность генерируемого отрезка шума должна в точности совпадать с длительностью речевого сигнала.

ѕриведенные выше схемы и алгоритмы универсальны в том смысле, что пригодны как дл€ белого, так и дл€ окрашенных шумов. Ќиже приведены несколько примеров применени€ этих схем и алгоритмов дл€ моделировани€ аддитивной смеси сигнала и шума с заданным отношением сигнал-шум и заданной окрашенностью шума.

–исунок 4.5 —хема генерировани€ окрашенного (в частности - белого) шума


4.2.1 Ѕелый шум

 ак следует из схемы рисунок 4.5, окрашенный шум может быть создан путем пропускани€ белого шума через гребенку полосовых фильтров, с последующим взвешенным суммированием откликов каждого из фильтров:


, (4.1)


где - отклик -того фильтра.

¬ частном случае генерировани€ белого шума все весовые коэффициенты одинаковы и могут быть прин€ты равными единице: . — целью экономии времени измерений, в работах [2] предложено ограничитьс€ 5 октавными полосовыми фильтрами, средние (среднегеометрические) и граничные частоты которых приведены в табл. 4.1.

“аблица 4.1

12345—редн.частота250500100020004000ƒиапазон частот, √ц180...355355...710710...14001400...28002800...5600

Ќа рисунках 4.6-4.10 приведены графики спектров синтезированного, в соответствии с выражением (4.1), шума, сигнала и смеси дл€ отношений сигнал-шум -18.7 дЅ, -14.7 дЅ, -10.7 дЅ и 0.7 дЅ.


–исунок 4.6 —пектр белого шума, полученный с помощью схемы рисунок 4.5


–исунок 4.7 —пектры шума, речи и смеси дл€ SNR = - 18,7 дЅ

–исунок 4.8 —пектры шума, речи и смеси дл€ SNR = - 14,7 дЅ


–исунок 4.9 —пектры шума, речи и смеси дл€ SNR = - 10,7 дЅ


–исунок 4.10 —пектры шума, речи и смеси дл€ SNR = - 0,7 дЅ

4.2.2 –озовый шум

ƒл€ получени€ розового шума заданной дисперсии Dn1 удобно применить следующий прием. ¬ыставим коэффициенты усилени€ в каждом из каналов: , , , , , а общий коэффициент усилени€ оставим равным единице: . ƒалее измерим дисперсию полученного шума - предположим, она оказалась равной Dn2. ќбщий коэффициент усилени€ тогда определ€етс€ соотношением:


(4.2)


и может быть вычислен с помощью команды:

= sqrt(Dn1/Dn2)


√рафики спектров мощности розового шума, речевого сигнала и смеси показаны на рисунках 4.11-4.15.


–исунок 4.11 —пектр розового шума, полученный с помощью схемы рисунок 4.5


–исунок 4.12 —пектры розового шума, речи и смеси дл€ SNR = - 18,7 дЅ


–исунок 4.13 —пектры розового шума, речи и смеси дл€ SNR = - 14,7 дЅ


–исунок 4.14 —пектры розового шума, речи и смеси дл€ SNR = - 10,7 дЅ

–исунок 4.15 —пектры розового шума, речи и смеси дл€ SNR = - 0,7 дЅ


4.2.3  оричневый шум

ƒл€ получени€ коричневого шума заданной дисперсии Dn1 удобно применить ту же методику, что и в случае генерировани€ розового шума. ќтличие лишь в том, что коэффициенты усилени€ в каждом из каналов должны быть равны 4, 2, 1, 0.5, 0.25. соответственно.

√рафики спектра мощности коричневого шума, речевого сигнала и смеси показаны на рисунках 4.16-4.20.


–исунок 4.16 —пектр мощности коричневого шума

–исунок 4.17 —пектры коричневого шума, речи и смеси дл€ SNR = - 18,7 дЅ


–исунок 4.18 —пектры коричневого шума, речи и смеси дл€ SNR = - 14,7 дЅ


–исунок 4.19 —пектры коричневого шума, речи и смеси дл€ SNR = - 10,7 дЅ

–исунок 4.20 —пектры коричневого шума, речи и смеси дл€ SNR = - 0,7 дЅ


4.3 ћодель оценивани€ разборчивости на базе измерени€ отношений сигнал-шум в парциальных каналах


Ѕлок схема системы дл€ измерений парциальных отношений сигнал-шум в каждом из каналов приведена на рисунках 4.21- 4.23.


–исунок 4.21 —истема дл€ измерений парциальных отношений сигнал-шум

¬ходными сигналами системы €вл€ютс€ исследуемые речевой сигнал и шум. Ќа выходе системы получаем п€ть (по числу каналов) оценок парциальных отношений сигнал-шум:


. (4.3)


»з соотношени€ (4.3) следует, что измерени€ весьма просты и свод€тс€ к раздельной многоканальной фильтрации речевого сигнала и шума, с последующим измерением дисперсий откликов каждого из фильтров.


–исунок 4.22 ѕодсистема вычислени€ парциальных отношений сигнал-шум

–исунок 4.23 ѕодсистема измерени€ парциальных дисперсий


4.4 ¬ычисление формантной и словесной разборчивости речи


ѕри достаточно больших уровн€х шума эффективный уровень ощущени€ речевого сигнала в каждом из частотных каналов равен отношению сигнал-шум в этом канале [1,2]:


. (4.4)


Ёффективный уровень ощущени€ формант вычисл€ют, уменьша€ (4.4) на разницу спектральных уровней речи и формант:


, (4.5)


где - центральные частоты каналов;


. (4.6)


јртикул€ционную разборчивость вычисл€ют как сумму разборчивостей формант в каждой из полос:


, (4.7)


где - коэффициент воспри€ти€ речи:


, (4.8)


- веро€тность пребывани€ формант в -том частотном диапазоне, ограниченном частотами и :


, (4.9)

. (4.10)


—ловесна€ разборчивость может быть вычислена по формантной разборчивости:

. (4.11)

речь акустический шум разборчивость


5. ћодель формировани€ очищенной речи и ее исследование


5.1 ѕостроение спектрограмм-specgram [10]


¬ данной работе в качестве основного средства отображени€ частотно-временных характеристик исследуемых сигналов использованы спектрограммы.

—пектрограмма - это изображение, показывающее зависимость спектральной плотности мощности сигнала от времени. Ёто очень мощное и современное средство визуализации спектра. ќн представл€ет зависимость амплитуды спектральных составл€ющих Ѕѕ‘, вычисл€емого в перемещающемс€ окне, от момента времени, задающего положени€ окна. ‘актически спектрограмма строитс€ в плоскости частота-врем€, а амплитуда каждой спектральной составл€ющей определ€ет цвет построени€ каждой точки спектрограммы. ѕри построении спектрограммы используетс€ функциональна€ окраска - рисунок 5.1,например.


–исунок 5.1 √рафик зависимости плотности спектральных составл€ющих от частоты


»з рисунка видно, что спектрограмма в качестве средства отображени€ очень нагл€дна.

ќсобенности, которые видны на спектрограмме:

√оризонтальные линии на Ќ„ и —„ - это гуд€щие наводки (часть шума);

”зорчатый фон на всех частотах - это широкополосный шум;

¬олнистые линии - это гармоники голоса;

¬ертикальные светлые области на —„ и ¬„ - это шип€щие и свист€щие согласные;

Ўумовое облако в районе 2 секунды - это вдох;

¬ертикальные штрихи в районе 1.7 секунды - это слюни, сопровождающие открывание рта.

јлгоритм вычислени€ спектрограмм содержит три характерных шага:

.–азбивка x на перекрывающиес€ блоки, на каждый из которых накладываетс€ окно.

.¬ыполнение nttf - точечного Ѕѕ‘ дл€ соответствующего отрезка времени, что создает соответствующий столбец матрицы B, после чего окно перемещаетс€ на число точек, равное (length(window)-numoverlap). ≈сли число точек Ѕѕ‘ превышает количество отсчетов в окне, то перед выполнением Ѕѕ‘ блок дополн€етс€ нул€ми.

.ѕри вещественных компонентах x спектрограмма строитс€ дл€ положительных частот, и матрица B содержит при четном nfft( nfft/2)+1 строк, а при nfft нечетном - (nfft+1)/2 строк, и k=fix((n-numerlap)/(length(window) - numerlap)) столбцов.

—пектр зашумленного сигнала представл€ет собой сумму спектров речевого сигнала и шума. —ледовательно, подавить шум в речевом сигнале можно путем вычитани€ из спектра зашумленного сигнала спектр шума. ¬ результате мы получим спектр очищенного речевого сигнала. —ложность данной задачи заключаетс€ в том, что необходимо оценить спектр шума, использу€ смесь речь+шум, котора€ доступна дл€ обработки. –ассмотрим один из классов шумов - аддитивные стационарные шумы.

јддитивность означает, что шум суммируетс€ с "чистым" сигналом y[t] и не зависит от него: x[t] = y[t] + noise[t].

—тационарность означает, что свойства шума (мощность, спектральный состав) не мен€ютс€ во времени.

ѕримерами таких шумов могут €вл€тьс€ посто€нное шипение микрофона или усилительной аппаратуры, гул электросети. –абота различных приборов, не мен€ющих звучани€ по времени (вентил€торы, компьютеры) также может создавать шумы, близкие к стационарным. Ќе €вл€ютс€ стационарными шумами различные щелчки, удары, шелест ветра, шум автомобилей.

ƒл€ подавлени€ аддитивных стационарных шумов существует алгоритм спектрального вычитани€.


5.2 Ўумоподавление на основе алгоритма спектрального вычитани€


Ётапы алгоритма спектрального вычитани€:

. –азложение сигнала с помощью кратковременного преобразовани€ ‘урье (STFT) или другого преобразовани€, компактно локализующего энергию сигнала (рисунок 5.3).

.ќценка спектра шума (рисунок 5.4).

."¬ычитание" амплитудного спектра шума из амплитудного спектра сигнала.

.ќбратное преобразование STFT - синтез результирующего сигнала (рисунок 5.5).

¬ качестве банка фильтров рекомендуетс€ использовать STFT с окном ’анна, длиной пор€дка 50 мс и степенью перекрыти€ 75%. јмплитуду весового окна надо отмасштабировать так, чтобы при выбранной степени перекрыти€ окон банк фильтров не мен€л общую амплитуду сигнала в отсутствие обработки.

–исунок 5.2 Ќаложение весовых окон ’анна в процессе STFT


ќценка спектра шума может осуществл€тьс€ как автоматически, путем поиска участков минимальной энергии в каждой частотной полосе, так и вручную, путем анализа спектра на временном сегменте, который пользователь идентифицировал как шум.

¬ычитание амплитудных спектров может осуществл€тьс€ по формуле


(5.1)


что эквивалентно следующей функции подавлени€:


. (5.2)


«десь X[f,t] и W[f,t] - амплитудные спектры сигнала и шума соответственно, - амплитудный спектр результирующего очищенного сигнала, а k - коэффициент подавлени€. ‘азовый спектр очищенного сигнала полагаетс€ равным фазовому спектру зашумленного сигнала.


–исунок 5.3. —пектрограмма зашумленного сигнала

Ќа спектрограмме рисунок 5.3 цифрами показаны участки с шумом, соответствующие им спектрограммы приведены ниже на рисунке 5.4.


а б

в г

–исунок 5.4 —пектрограммы шумов: а) —пектрограмма шума на участке 1; б) —пектрограмма шума на участке 2; в) —пектрограмма шума на участке 3; г) —пектрограмма шума на участке 4


–исунок 5.5. ѕосле спектрального вычитани€

»сследовани€ качества и разборчивости речи, получаемой в результате применени€ описанной методики, показали, что в тех случа€х, когда шум или помеха имеют стационарный (или квазистационарный) характер и их спектр имеет гармоническую структуру, достигаетс€ значительное на слух повышение как качества так и разборчивости речи. ќднако, в случае шумов с быстроизмен€ющимис€ спектральными характеристиками така€ обработка малоэффективна. ƒл€ этих шумов необходимо применить адаптивную фильтрацию.


5.3 јдаптивное шумоподавление на основе спектрального вычитани€


ѕроцесс адаптивной фильтрации предполагает непрерывное определение пауз в речи и нахождение спектров шумов в этих паузах, с последующим вычитанием на интервале с речью.

ѕоследовательность действий при адаптивной фильтрации включает в себ€:

.ƒл€ выделени€ шумового участка происходит оценка мощности сигнала (если мощность сигнала становитс€ меньше порога речи, то происходит оценка шума и формируетс€ фильтр).

. –азложение сигнала с помощью кратковременного преобразовани€ ‘урье (STFT) (рисунок 5.6).

.ќценка спектра шума (рисунок 5.7).

. ѕосле по€влени€ событи€ превышение порога мощности происходит "¬ычитание" амплитудного спектра шума из амплитудного спектра сигнала.

.ќбратное преобразование STFT - синтез результирующего сигнала (рисунок 5.8).

Ќа рисунке 5.6 приведена спектрограмма зашумленного речевого сигнала. ÷ифрами указаны участки с шумом. —оответствующие им спектрограммы приведены ниже на рисунке 5.7.

–исунок 5.6. —пектрограмма зашумленного сигнала


а б

в г

д

–исунок 5.7 —пектрограммы шумов: а) —пектрограмма шума на участке 1, б) —пектрограмма шума на участке 2, в) —пектрограмма шума на участке 3, г) —пектрограмма шума на участке 4, д) —пектрограмма шума на участке 5

–исунок 5.8. —пектральное вычитание на первом временном отрезке


–исунок 5.9 —пектральное вычитание на втором временном отрезке


–исунок 5.10 —пектральное вычитание на третьем временном отрезке

–исунок 5.11 —пектральное вычитание на четвертом временном отрезке


–исунок 5.12 —пектральное вычитание на п€том временном отрезке


5.4 јдаптивное подавление акустических шумов методом наименьших квадратов


Ќа рисунке 5.13 изображена схема использовани€ алгоритма наименьших квадратов (ћЌ  алгоритм) дл€ вычитани€ помехи из входного сигнала. јдаптивный LMS фильтр использует опорный сигнал на входном порту и полезный сигнал на эталонном порту дл€ автоматического уравновешивани€ ответа с фильтра. ѕо мере приближени€ модели к правильной модели фильтра, помеха фильтрации вычитаетс€, и ошибочный сигнал содержит только изначальный сигнал.


–исунок 5.13 —хема моделировани€ адаптивного подавител€ акустических шумов по методу наименьших квадратов


–исунок 5.14 —пектр исходного сигнала

–исунок 5.15 —пектр зашумленного сигнала


–исунок 5.16 —пектр сигнала после шумоподавлени€ адаптивным подавителем акустических шумов по методу наименьших квадратов


5.5 —ходимость јдаптивных фильтров


Ќа рисунке 5.18 приведен пример, который показывает траектории сходимости, присущие различным адаптивным алгоритмам фильтровани€. √рафик - последовательность точек формы (w1, w2) где w1 и w2 - веса адаптивного фильтра. —иние точки в числе указывают контурные линии ошибочной поверхности.  аждый из адаптивных фильтров можно включать по отдельности.- алгоритм адаптивной фильтрации по критерию наименьшего среднеквадратичного отклонени€;нормированный LMS алгоритм;алгоритм LMS, дл€ адаптации используетс€ только знак сигнала ошибки (sign_error);алгоритм LMS, дл€ адаптации используютс€ только знаки cигнала ошибки и данных, содержащихс€ в линии задержки фильтра (sign_sign);


–исунок 5.17 —хема моделировани€ сходимости адаптивных фильтров

ќписание блоков схемы моделировани€ сходимости адаптивных фильтров.

Ќа рисунке ниже приведены графики сходимости адаптивных фильтров.


–исунок 5.18 √рафики сходимости адаптивных фильтров


»з графика сходимости адаптивных фильтров, изображенного на рисунке 5.18, видно что наиболее быстросходимым €вл€етс€ LMS фильтр.


.6 ћедианна€ фильтраци€ [11, 12, 13].


ƒл€ очистки сигналов от импульсных шумов эффективным €вл€етс€ медианный фильтр. —труктурна€ схема медианного фильтра приведена на рисунке 5.19.


–исунок 5.19 —труктурна€ схема медианного фильтра


ѕринцип фильтрации. ћедианы давно использовались и изучались в статистике как альтернатива средним арифметическим значени€м отсчетов в оценке выборочных средних значений. ћедианой числовой последовательности х1, х2, Е , хn при нечетном n €вл€етс€ средний по значению член р€да, получающегос€ при упор€дочивании этой последовательности по возрастанию (или убыванию). ƒл€ четных n медиану обычно определ€ют как среднее арифметическое двух средних отсчетов упор€доченной последовательности.

ћедианный фильтр представл€ет собой оконный фильтр, последовательно скольз€щий по массиву сигнала, и возвращающий на каждом шаге один из элементов, попавших в окно (апертуру) фильтра. ¬ыходной сигнал yk скольз€щего медианного фильтра шириной 2n+1 дл€ текущего отсчета k формируетс€ из входного временного р€да Е, xk-1, xk, xk+1,Е в соответствии с формулой:

k = med(xk-n, xk-n+1,Е, xk-1, xk, xk+1 ,Е, xk+n-1, xk+n), (5.3)


где med(x1, Е, xm, Е, x2n+1) = xn+1, xm - элементы вариационного р€да, т.е. ранжированные в пор€дке возрастани€ значений xm: x1 = min(x1, x2,Е, x2n+1) ? x(2) ? x(3) ? Е ? x2n+1 = max(x1, x2,Е, x2n+1).

“аким образом, медианна€ фильтраци€ осуществл€ет замену значений отсчетов в центре апертуры медианным значением исходных отсчетов внутри апертуры фильтра. Ќа практике апертура фильтра дл€ упрощени€ алгоритмов обработки данных, как правило, устанавливаетс€ с нечетным числом отсчетов, что и будет приниматьс€ при рассмотрении в дальнейшем без дополнительных по€снений.

ќдномерные фильтры. ћедианна€ фильтраци€ реализуетс€ в виде процедуры локальной обработки отсчетов в скольз€щем окне, которое включает определенное число отсчетов сигнала. ƒл€ каждого положени€ окна выделенные в нем отсчеты ранжируютс€ по возрастанию или убыванию значений. —редний по своему положению отчет в ранжированном списке называетс€ медианой рассматриваемой группы отсчетов. Ётим отсчетом замен€етс€ центральный отсчет в окне дл€ обрабатываемого сигнала. ¬ силу этого медианный фильтр относитс€ к числу нелинейных фильтров, замен€ющим медианным значением аномальные точки и выбросы независимо от их амплитудных значений, и €вл€етс€ устойчивым по определению, способным аннулировать даже бесконечно большие отсчеты.

јлгоритм медианной фильтрации обладает €вно выраженной избирательностью к элементам массива с немонотонной составл€ющей последовательности чисел в пределах апертуры и наиболее эффективно исключает из сигналов одиночные выбросы, отрицательные и положительные, попадающие на кра€ ранжированного списка. — учетом ранжировани€ в списке медианные фильтры хорошо подавл€ют шумы и помехи, прот€женность которых составл€ет менее половины окна. —табильной точкой €вл€етс€ последовательность (в одномерном случае) или массив (в двумерном случае), которые не измен€ютс€ при медианной фильтрации. ¬ одномерном случае стабильными точками медианных фильтров €вл€ютс€ "локально-монотонные" последовательности, которые медианный фильтр оставл€ет без изменений. »сключение составл€ют некоторые периодические двоичные последовательности.

Ѕлагодар€ этой особенности, медианные фильтры при оптимально выбранной апертуре могут сохран€ть без искажений резкие границы объектов, подавл€€ некоррелированные и слабо коррелированные помехи и малоразмерные детали. ѕри аналогичных услови€х алгоритмы линейной фильтрации неизбежно «смазывает» резкие границы и контуры объектов. Ќа рисунке 5.20 приведен пример обработки сигнала с импульсными шумами медианным и треугольным фильтрами с одинаковыми размерами окна N=3. ѕреимущество медианного фильтра очевидно.


–исунок 5.20 ќбработка сигнала с импульсными шумами медианным и треугольным фильтрами


¬ качестве начальных и конечных условий фильтрации обычно принимаютс€ концевые значени€ сигналов, либо медиана находитс€ только дл€ тех точек, которые вписываютс€ в пределы апертуры.

Ќа рисунке 5.21 приведен пример медианной фильтрации модельного сигнала ak, составленного из детерминированного сигнала sk в сумме со случайным сигналом qk, имеющим равномерное распределение с одиночными импульсными выбросами. ќкно фильтра равно 5. –езультат фильтрации - отсчеты bk.


–исунок 5.21 ћедианна€ фильтрации модельного сигнала ak

ѕользу€сь схемой 5.19 пропустим полезный сигнал, ссумированный с шумом через медианный фильтр.

Ќа рисунке 5.22 изображена спектрограмма суммированного полезного сигнала с шумом. ¬ертикальна€ лини€ в районе 6 секунды - это щелчок.


–исунок 5.22 —пектрограмма полезного сигнала с шумом


Ќа рисунке 5.23 изображена спектрограмма после медианной фильтрации.


–исунок 5.23 —пектрограмма после медианной фильтрации

6. »сследование вли€ни€ канала передачи информации на конечное качество речевого сигнала


¬ качестве канала передачи был выбран готовый вариант, реализованный средствами MatLab -спутниковый канал CDMA 2000.

—хема моделировани€ спутникового канала CDMA 2000 приведена на рисунке 6.1


–исунок 6.1 —хема моделировани€ спутникового канала CDMA 2000


ƒл€ исследовани€ сквозного канала передачи рассмотрено прохождение речевого сигнала от источника (кабины) до потребител€ (диспетчера). ѕри этом использованы разработанные выше модели, скомпонованные как представлено на схеме рисунок 6.2.

¬ ходе исследовани€ варьировались типы голосовых сообщений, типы шумовых воздействий, алгоритмы шумоподавлени€ и виды оценок.

ѕри проведении исследований использовалась одна и та же исходна€ речева€ последовательность длительностью 13 секунд. ќценка ее формантной разборчивости 41%, а словесной 97%.

–исунок 6.2 —труктурна€ схема прохождени€ речевого сигнала от источника (кабины) до потребител€ (диспетчера)


ƒанные исследований округлены до целых значений.

¬ таблицах, приведенных ниже, ‘1- это —пектральное вычитание;

‘2- јдаптивное шумоподавление на основе спектрального вычитани€;

‘3- јдаптивное подавление акустических шумов методом наименьших квадратов.


“аблица 6.1 —тационарный Ѕелый шум

—/Ў, ƒб–ј«Ѕќ–„»¬ќ—“№“ипƒо очисткиѕосле фильтраѕосле канала передачи‘1‘2‘3‘1‘2‘3-18,7‘ормантна€, %555»спытани€ не проводились55»спытани€ не проводились—ловесна€, %414161215-14,7‘ормантна€, %55555—ловесна€, %818201619-10,7‘ормантна€, %56666—ловесна€, %1929312730-0,7‘ормантна€, %1119202719—ловесна€, %7080827881

“аблица 6.2 —тационарный –озовый шум

—/Ў, ƒб–ј«Ѕќ–„»¬ќ—“№“ипƒо очисткиѕосле фильтраѕосле канала передачи‘1‘2‘3‘1‘2‘3-18,7‘ормантна€, %255»спытани€ не проводились55»спытани€ не проводились—ловесна€, %212141113-14,7‘ормантна€, %55555—ловесна€, %515171316-10,7‘ормантна€, %56666—ловесна€, %1727292528-0,7‘ормантна€, %1116191519—ловесна€, %6878807679

“аблица 6.3 —тационарный  оричневый шум

—/Ў, ƒб–ј«Ѕќ–„»¬ќ—“№“ип ƒо очисткиѕосле фильтраѕосле канала передачи‘1‘2‘3‘1‘2‘3-18,7‘ормантна€, %555»спытани€ не проводились55»спытани€ не проводились—ловесна€, %515171316-14,7‘ормантна€, %56656—ловесна€, %1424262225-10,7‘ормантна€, %88878—ловесна€, %3444464245-0,7‘ормантна€, %2741413241—ловесна€, %8895969395

“аблица 6.4 —тационарный шум- шум двигател€ в крейсерском режиме полета

—/Ў, ƒб–ј«Ѕќ–„»¬ќ—“№“ипƒо очисткиѕосле фильтраѕосле канала передачи‘1‘2‘3‘1‘2‘3-18,7‘ормантна€, %5666566—ловесна€, %20253028232826-14,7‘ормантна€, %6777777—ловесна€, %35404543384341-10,7‘ормантна€, %7999899—ловесна€, %45505553485351-0,7‘ормантна€, %20294130283529—ловесна€, %82929794909592

“аблица 6.5 Ќестационарный шум- шум двигател€ самолета на взлете

—/Ў, ƒб–ј«Ѕќ–„»¬ќ—“№“ип ƒо очисткиѕосле фильтраѕосле канала передачи‘1‘2‘3‘1‘2‘3-18,7‘ормантна€, %5566566—ловесна€, %20213028192826-14,7‘ормантна€, %7799798—ловесна€, %42435250415048-10,7‘ормантна€, %11101513101312—ловесна€, %64657472637270-0,7‘ормантна€, %12213529202928—ловесна€, %85869593849391

“аблица 6.6 Ќестационарный шум- воздействие других голосов

—/Ў, ƒб–ј«Ѕќ–„»¬ќ—“№“ипƒо очисткиѕосле фильтраѕосле канала передачи‘1‘2‘3‘1‘2‘3-18,7‘ормантна€, %5666666—ловесна€, %20303230283028-14,7‘ормантна€, %5777777—ловесна€, %30404241384039-10,7‘ормантна€, %91010109109—ловесна€, %50606261586059-0,7‘ормантна€, %17252825222522—ловесна€, %79899189878987

ѕо проведенным выше исследовани€м можно сделать вывод, что при различных соотношени€х сигнал-шум наибольшее повышение разборчивости дает адаптивный алгоритм шумоподавлени€ на основе спектрального вычитани€.

ќценива€ разборчивость речи на выходе канала передачи, адаптивный алгоритм шумоподавлени€ на основе спектрального вычитани€ также обеспечивает хорошую разборчивость. ¬ыбранный канал передачи незначительно вли€ет на разборчивость речи.


«аключение


ƒанна€ дипломна€ работа была направлена на исследование возможности улучшени€ характеристик канала св€зи с центром управлени€ (диспетчером).

¬ ходе исследовани€ были решены следующие задачи:

–ассмотрены имеющиес€ и перспективные каналы передачи с борта летательного аппарата;

ѕроанализированы алгоритмы и средства повышени€ разборчивости речи;

–ассмотрены методы распознавани€ речи и выбраны методы оценки разборчивости речи;

»сследованы и классифицированы виды аудио шумов в кабине, мешающих распознаванию речи;

–азработана модель формировани€ «очищенной» речи;

¬ыбран и построен канала св€зи;

»сследована эффективность предложенного формировател€.


—писок использованной литературы


1.ѕокровский Ќ.Ѕ. –асчет и измерение разборчивости речи. - ћ., —в€зьиздат, 1962, 390с.

2.∆елезн€к ¬. ., ћакаров ё. ., ’орев ј.ј. Ќекоторые методические подходы к оценке эффективности защиты речевой информации//—пециальна€ техника. - ћ.: 2000.- є 4.

3.√ќ—“ – 50840-95. √осударственный стандарт –оссийской ‘едерации. ѕередача речи по трактам св€зи. ћетоды оценки качества, разборчивости и узнаваемости. »здание официальное. - ћ.: √осстандарт –оссии, 1997.

.¬ахитов я.Ў. —лух и речь. - Ћ., изд.Ћ» », 1973.

.—апожков ћ.ј., ћихайлов ¬.√. ¬окодерна€ св€зь. - ћ., –адио и св€зь,1983,247с.

6.’орев ј.ј., ћакаров ё. .   оценке эффективности защиты акустической (речевой) информации

7. овалгин ё.ј., ¬олодин Ё.». ÷ифровое кодирование звуковых сигналов. —-ѕб,  ќ–ќЌј принт, 2004, 231с.

8. отович ј.≈., –€бенький ¬.ћ. —пектрально-адаптированные нормы защиты речевой информации от утечки по акустическому каналу. - Ѕезопасность информации, є1(9), 1998,сс.32-35.

9.’екл ћ., ћюллер ’.ј. —правочник по технической акустике. - Ћ., —удостроение, 1980.

10.¬ладимир ƒь€конов, »рина јбраменкова Matlab. ќбработка сигналов и изображений —пециальный справочник. - —ѕЅ.: ѕитер, 2002.-600 с.: ил.

11.яровой Ќ.». јдаптивна€ медианна€ фильтраци€.

12.„ерненко —.ј. ћедианный фильтр.

13.–адченко ё.—. Ёффективность приема сигналов на фоне комбинированной помехи с дополнительной обработкой в медианном фильтре. - "∆урнал радиоэлектроники", є7, 2001.


“ема: »сследование процессов формировани€ и передачи аудиоинформации с борта летательного аппарата

Ѕольше работ по теме:

ѕредмет: “ранспорт, грузоперевозки

“ип работы: ƒиплом

найти  

ѕќ»— 

Ќовости образовани€

 ќЌ“ј “Ќџ… EMAIL: MAIL@SKACHAT-REFERATY.RU

—качать реферат © 2018 | ѕользовательское соглашение

—качать      –еферат

ѕ–ќ‘≈——»ќЌјЋ№Ќјя ѕќћќў№ —“”ƒ≈Ќ“јћ