Московский Государственный Университет

Приборостроения и Информатики

Москва 2009

Дипломный проект на тему:

«Разработка модуля речевого сжатия для мобильных устройств

беспроводного доступа»

Выполнил:Кирилюк Максим ПавловичДипломный руководитель:Мельников Алексей Олегович

Цель дипломного проекта:

Разработка программных средств для сжатия речи с учетом особенностей беспроводной среды передачи данных.

Постановка задачи:

Провести обзор алгоритмов сжатия речи

Разработать модуль анализа и синтеза на основе алгоритмов линейного предсказания

Разработать программные средства для моделирования системы сжатия речи

2

плохо

средне

хорошо

отлично

Качество звука

Ось

Y

66

Ось

Y

Ось X

Увеличение сложности

Гибридные кодерыКодеры формы волны

2 4 8 16 32 64

Битрейт

(Кбит/С)

Вокодеры

Обзор аналогичных программных продуктов.

Недостатки:

•Недостаточно высокая степень сжатия звуковой информации

•Недостаточное соответствие исходному звуковому потоку

•Относительно невысокая скорость потока и частота дискретизации

1) ACELP

2) MP-MLQ

3) MELP

3

Схема канального кодирования

Блочный

кодер

1:2

Сверточный

кодер

50 Очень важные биты 53 Бита

50 Очень важные биты

132 Важные биты

378 Бит

78 Не очень важные биты

456

4

Голосовой фильтр

Случайный

источник

Глоттальная

(подача)

модель

P(z)

Модель

вокального

тракта (Гц)

Период

подачи

РечьВозбуждение

Озвученная речь, представляющая большую трудность длясжатия, образуется с помощью звуковых связок человека. Скорость ихпериодических колебаний задает так называемую частоту основноготона (ОТ).

5

Предвари-

тельная

обработка

Кратко-

срочный

LPC анализ

Фильтр

краткосроч-

ного анализа

Выбор сетки

RPE и кодиро-

вание

Фильтр

долгосрочного

анализа

LTP анализ

Расши-

фровка

сетки RPE

и позицио-

нирование

RPE

параметры

(47 бит/5 мс)

LTP

параметры

(9 бит/5 мс)

+

+

Упрощенная схема кодирования звука по алгоритму RPE-LTP

o LPC(Linear Predictive Coder) – линейно-предсказывающее кодированиеo LTP(Long Time Prediction) – долговременное предсказаниеo RPE(Regular Pulse Excitation) – регулярное импульсное возбуждение

6

7

Функциональное описание RPE-LTP кодирующего устройства

Mc

Предварительная

обработка

LPC

анализ

Фильтр

краткосрочного

анализа

Долгосрочное

предсказание

RPE

кодирование

Пред-

обработка

Компенсация

смещения

Сегментация

Автокорреляция

Рекурсия

Шура

Логариф-

мические

отношения

Квантование

Инверсный

Фильтр A(z)

Коэффициенты

отражения

Интерполяция

LAR

декодер

LTP

параметр

Квантование

Декодер

LTP

параметров

- N Z

Обеляющий

фильтр

Выбор

сетки

RPE

APCM

Квантовщик

Декоди-

рование

APCM

Выбор

сетки

RPE

+

+

0

S0f

S S

ACF

r

LAR

LARc

сигналы

Параметры к радио подсистеме

LAR”

LAR’

r’

d

d’

b N

Nc

bc

N’ b’

d’

e’

d” xm

xm c

xmaxc

xm

8

LPC – анализ (линейно-предсказывающее кодирование)

9

Рекурсия Шура

10

Декодирование

11Звуковой сигнал после декодирования

Исходный звуковой сигнал

РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

12

Организационно-экономический разделЛенточный график работы ПС Основные технико-экономические

показатели проекта

Диаграмма основных технико-экономических показателей

№

п/п

Наименование

показателя

Единиц

ы

измерен

ия

Базовый

вариант

Проектный

вариант

Проектны

й вариант

в % к

базовому

1 2 3 4 5

1 Способ обработки

информации

- Без

применени

я ЭВМ и

программн

ых средств

С применением

ЭВМ и

программных

средств

-

2 Используемое

оборудование

- Калькулято

ры,

пишущие

машинки

Технические

средства ЭВМ

-

3 Годовые затраты на

обработку

информации

Чел. час

Маш. час

3572

-

1786

1250

50

-

4 Количество

работников

чел. 2 1 50

5 Количество ЭВМ шт. - 1 -

6 Потребность в

производственных

площадях

м2 6 6 100

7 Капитальные

вложения

руб. 45000 159963 355

8 Годовые текущие

затраты на обработку

информации

руб. 934101 697555 75

9 Годовые

приведенные затраты

на обработку

информации

руб. 940851 751549 80

10 Годовой

экономический

эффект

руб. - 189302 -

Количество

работников

(чел)

Трудоѐмкость

обработки

информации (чел-час)

Годовые

приведенные

затраты (руб.)

Годовые

текущие

Затраты(руб.)

13

ВЫВОДЫ:

Выявлены недостатки аналогичных программных продуктов

С учетом полученных данных разработан модуль анализа и синтеза на основе алгоритмов линейного предсказаниясжатия речи

Разработаны программные средства для моделирования системы сжатия речи

14

Спасибо за внимание

Запуск ..\..\Desktop\MATLAB 7.0.lnk