Опубликован: 26.10.2007 | Доступ: свободный | Студентов: 2151 / 651 | Оценка: 4.04 / 3.76 | Длительность: 17:47:00
ISBN: 978-5-94774-810-9
Лекция 10:

Кодирование с адаптивным предсказанием

< Лекция 9 || Лекция 10: 12345 || Лекция 11 >

Краткие итоги

  • В настоящее время при передаче информации в сотовых сетях связи и передаче речи по Internet (IP-телефония) очень популярны методы кодирования с предсказанием.
  • Принцип предсказания. На передающей стороне устанавливается предсказатель, которой по полученной в предыдущий момент времени информации вырабатывает (предсказывает) последующую информацию. При поступлении информации от передатчика предсказанное и истинное значение сравниваются (вычитаются) и передается ошибка предсказания. На приемном конце устанавливается предсказатель, который по предыдущей информации вырабатывает последовательные значения сигнала (те же самые, что и предсказатель передатчика) и корректирует (суммирует) с поступившим сигналом ошибки.
  • Кодирование с предсказанием основывается обычно на аппроксимации формы сигнала, т.е. кодирование кривой с помощью значений этой кривой в отдельных точках и восстановление ее формы на приемном конце по этим отдельным отсчетам.
  • При линейной аппроксимации каждая кривая может быть представлена с произвольной точностью суммой величин предыдущих отсчетов, умноженных на коэффициенты, которые называются коэффициентами предсказания.
  • При дифференциальной импульсно­кодовой модуляции в линию передается разность между текущим и предыдущим значениями.
  • Выигрыш от кодирования на практике легче оценивать по мощности. Поэтому выигрыш от кодирования измеряют отношением мощности кодирования при равномерном и при разностном квантовании.
  • Система с разностным предсказанием становится неэффективной при большом значении разностного сигнала.

    Это может произойти из-за возрастания разности соседних отсчетов или из-за нарушения системы предсказания.

  • Имеются методы, основанные на вероятностных методах предсказания. Они рассматривают последовательные n отсчетов как n случайных величин и определяют вероятность их совместного появления [10.8]p(x_{1}, …, x_{k} ). Прогнозирование всего отсчета основано на определении математического ожидания.
  • Вероятностные методы связаны с нахождением оптимального соотношения сбора отсчетов (чем больше, тем лучше) и своевременной реакцией на изменения (чем больше собранных отсчетов, тем реакция медленнее).
  • Работа вокодера (voice coder) основана на анализе характерных особенностей человеческой речи.
  • Энергия речевого сигнала распределяется во времени только в некоторых частотных диапазонах и различается по величине. Отдельные пики энергии, возникающие в одном частотном диапазоне, называются фонемами. Частоты, на которых в данный момент возникают комбинации пиков (фонем), называются "частотами формант" или просто "формантами".
  • По принципу определения параметров фильтровой функции различают следующие типы вокодеров: канальные (полосные, channel); формантные; ортогональные; вокодеры с линейным предсказанием.
  • Основная задача процесса кодирования в вокодере — определить спектр сигнала, мощности в каждом диапазоне частот за достаточно длинный отрезок времени, в который существует форманта. Полученная информация передается на приемный конец, где она используется для управления цифровым генератором.
  • Ортогональные вокодеры отличаются от полосовых тем, что функции фильтров выполняются с помощью цифровых методов.
  • Формантный вокодер определяет и передает положение пика энергии в частотном диапазоне, амплитуду спектральных пиков. Вследствие этого снижается объем передаваемой информации.
  • Этот тип вокодера, в отличие от предыдущих типов, для передачи речи применяет не фильтры, а систему линейного предсказания. Как уже упоминалось, в линию передается разностный сигнал между истинным и предсказанным значением. Коэффициенты предсказания используются для предсказания управления восстанавливающим генератором на приеме и добавления генератором шума для передачи глухих и "свистящих" согласных.
  • Многоимпульсное кодирование (MPLPC — Multi-Pulse LPC) отличается от LPC тем, что предсказание касается не основного тона, а параметров передаваемых и принимаемых импульсов, а это более похоже на методы адаптивного кодирования.
  • Линейное предсказание с возбуждением усеченного остаточного сигнала (RELP-Residual Excited Linear Predication) отличается тем, что в результате обработки кодируется и предсказывается нижняя часть речевого спектра, а это уменьшает число обрабатываемых и предсказываемых отсчетов.
  • Линейное предсказание с кодовым возбуждением (CELP — math Excited Linear Prediction) занимает промежуточное место между кодерами формы сигнала и параметрическими вокодерами. При этом методе вместо кодирования сигналов отсчет за отсчетом кодером разностного сигнала применяется "кодовая книга возбуждения".

Задачи и упражнения

Преположим:

  1. Сигналы на выходе квантователя имеют дапазон от -2 до +2 и шаг квантования 0,5
  2. На вход в течение каждого момента времени зависит от текущего значения сигнала и задается матрицей преходных вероятностей (таблица 10.3).
    Таблица 10.3. Матрица переходных вероятностей
    -2,0 -1,5 -1,0 -0,5 +0,5 +1,0 +1,5 +2,0
    -2,0 0,05 0,15 0,30 0,15 0,15 0,05 0,1 0,05
    -1,5 0,15 0,05 0,3 0,15 0,15 0,05 0,1 0,05
    -1,0 0,1 0,3 0,15 0,2 0,15 0,05 0,1 0,05
    -0,5 0,05 0,05 0,15 0,15 0,3 0,15 0,1 0,05
    +0,5 0,05 0,05 0,05 0,15 0,15 0,3 0,2 0,05
    +1,0 0,05 0,1 0,05 0,15 0,2 0,05 0,3 0,1
    +1,5 0,05 0,1 0,05 0,1 0,1 0,25 0,05 0,3
    +2,0 0,05 0,05 0,05 0,15 0,15 0,3 0,2 0,05

Определите сигналы, передаваемые в сдучае поступления последовательности показанной в табл. 10.4.

Таблица 10.4. Последовательности сигналов поступающих на вход
момент времени Уровень сигнала
t_{1} -1,5
t_{2} -1,5
t_{3} -0,5
t_{4} +1,0
t_{5} +1,5
t_{6} +2,0

Пример:

Пусть предыдущий сигнал был равен -2,0.

Определите сигнал, передаваемый в линию.

Определим величину математическое ожидание поступления следующего сигнала.

-2,0     -1,5     -1,0     -0,5     +0,5     +1,0     +1,5     +2,0
-2,0    0,05     0,15     0,30     0,15     0,15      0,05     0,1     0,05
M (x) = (-2,0) \times 0,05 + (-1,5) \times 0,15 + (-1,0) \times 0,30 + \\+(-0,5) \times 0,15 + (0,5) \times 0,15 + (1,0) \times 0,05 + (1,5) \times \\0,1 + (2,0) \times 0,05 = -0,1 - 0,225 — 0,3 — 0,075 + \\+0,075 + 0,05 + 0,15 + 0,1 = -0,0325

Пусть поступает следующий сигнал ( —1,0). Тогда в линию переадется сигнал равный

Y(x) — M(x)=- 0,625.

В линию передается этот сигнал —0,625.

Используя данные таблицы 10.5, определите значение выходного сигнала, используя формулу

y(T)=\sum\limits_{t=1}^{p}a_ty(T-t)

где

y(T) — отсчет на выходе в следующий момент времени;

a_{t} — коэффициент аппроксимации;

p — порядок модели.

Таблица 10.5. Перечень коэффициентов определяющих выходной сигнал
моменты времени коэффициенты аппроксимации
Y(t_{1}) Y(t_{2}) Y(t_{3}) Y(t_{4}) Y(t_{5}) Y(t_{6}) Y(t_{7}) Y(t_{8})
t_{1} 0,3 0,3 0,4
t_{2} 0,2 0,2 0,6
t_{3} 0,15 0,1 0,75
t_{4} 0,2 0,5 0,3
t_{5} 0,5 0,2 0,3
t_{6} 0,3 0,3 0,4
t_{7} 0,15 0,15 0,7
t_{8} 0,2 0,2 0,6
< Лекция 9 || Лекция 10: 12345 || Лекция 11 >
Кристина Руди
Кристина Руди
Ольга Москалева
Ольга Москалева
Петр Столяров
Петр Столяров
Россия
Алексей Хохлов
Алексей Хохлов
Россия, Новосибирск