Лекция 7 ОСНОВЫ КОДИРОВАНИЯ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА

7.1 ОСНОВНЫЕ СВОЙСТВА РЕЧЕВОГО СИГНАЛА

Передача речи - наиболее распространенная коммуникационная услуга. Основные требования, предъявляемые к процессу передачи речи по сетям связи, — это высокое качество сигнала и низкая временная задержка. При этом качество речи по большей части напрямую связано со скоростью цифрового потока на выходе кодера речи, в то же время более сложные алгоритмы кодирования речи способны достичь более высоких отношений качества к скорости цифрового потока.

Сжатие речи при ее передаче сокращает объем передаваемых данных, затраты и, благодаря этому, позволяет снижать цены на услуги.

Свойства речевого сигнала

1) Полоса частот: Δf=0,3-3,4 кГц

2) Динамический диапазон сигнала:

ΔU=Umax - Umin=40Дб

3)Чувствительность к задержкам:

По стандарту в телекоммуникациях ITU-T в рек. G.114 определены допустимые задержки речевой информации при передаче речи по сети:

} До 150 мс не ощутимы для большинства пользователей (5баллов)

} От150 до 250мс – неплохое качество речи (4 балла)

} 250...400 мс - допустимы для коммерческого применения(3балла)

} Свыше 400 мс - недопустимы для коммерческого применения (2 балла)

Скорость обработки измеряется миллионами операций в секунду (MIPS). Достижения в технологии сигнальных процессоров (DSP), сверхбольших интегральных схем (VLSI) и увеличение емкости элементов памяти позволяют выполнять более сложные алгоритмы кодирования-декодирования речи.

Сложность обработки влияет на физические размеры кодека речи, на его стоимость, потребляемую мощность, а также отражается на величине временной задержке сигнала.

Реальные коммутационные задержки (при кодировании и декодировании) составляют от 125 мкс (в линиях с ИКМ) до 100 мс (в некоторых низкоскоростных системах кодирования). Предельно допустимой в телефонии считается общая задержка порядка 400 мс.

Например, в стандарте GSM система синхронизации рассчитана на компенсацию абсолютного времени задержки сигналов до 233 мкс, что соответствует максимальному радиусу соты 35 км.

7.2 КЛАССИФИКАЦИЯ КОДЕРОВ РЕЧИ

Исторически сложились два направления кодирования речи:

§ кодирование формы сигнала (КФС), называемое также аппроксимацией формы речевой волны;

§ параметрическое компандирование речи, иногда называемое кодированием источника сигнала.

В первом методе кодер формы волны аппроксимирует форму речевого сигнала во времени. Этот метод основан на использовании статистических характеристик речевого сигнала (РС) и практически не зависит от механизма его формирования. Кодеры этого типа обеспечивают высокое качество передачи речи, но скорость цифрового потока редко бывает меньше 32 кбит/с. Поэтому для кодирования речи со скоростью передачи 16 кбит/с и меньше – прежде всего для цифровых систем сотовой и персональной спутниковой связи - получили мощное развитие разнообразные методы параметрического компандирования речи (таблица 1).

Трудность создания кодеков, обеспечивающих минимально возможную скорость передачи для речевого источника, обусловлена рядом причин. Во-первых, речь представляет собой колебания сложной формы, зависящей от произносимых слов, тембра голоса, интонации, пола и возраста говорящего, а речевой сигнал не является стационарным процессом. Законы изменения его вероятностных характеристик на участках произнесения гласных и согласных звуков существенно различаются, не говоря уже о паузах и смычках (участки звучания согласных типа «м», «н», «п» и т. п.), где характеристики могут изменяться почти скачком.

Вторая причина связана с определением (формализацией) критерия верности передачи, свойственным получателю. Действительный критерий восприятия, который характеризует качество слухового приема речевого сигнала человеком, отличается от распространенного критерия среднеквадратической ошибки или от какого-либо другого критерия, контролирующего отклонение «формы реализаций». Поэтому воспользоваться непосредственно результатами теории передачи информации для расчета качественных характеристик источника речевого сигнала затруднительно. Однако, можно попытаться получить оценки минимально возможной скорости передачи из других соображений, используя физические свойства получателя и источника речевых акустических колебаний.

Вид преобразования речи | Устр-ва преоб-ра- зова-ния | Алгоритмы кодирования -декодирования речи | Скорость пере-дачи, кбит/с
Кодирование формы сигнала | Кодеры формы сигнала | Импульсно - кодовая модуляция (ИКМ) | 64
Дифференциальная ИКМ (ДИКМ) | 48/52/56
Адаптивная дельта-модуляция (АДМ) | 40
Адаптивная дифференциальная ИКМ (АДИКМ) | 32
Парамет- рическое компан-дирова-ние (кодирование) речи | Вокодеры | Спектрально-временные (полосный, формантный, гармонический) | 1,2-4,8
Кодирование на основе линейного предсказания (LPC)
Гибридные кодеры | Линейное предсказание с возбуждением от остатка предсказания (RELP) | 4,8-16
Линейное предсказание с многоимпульсным возбуждением (MPE-LPC)
Линейное предсказание с долговременным предсказанием (LTP-LPC)
Линейное предсказание с регулярным импульсным возбуждением (RPE-LPC)
Линейное предсказание с кодовым возбуждением (CELP)
Линейное предсказание с кодовым возбуждением и малой задержкой (LD-CELP)
Линейное предсказание с возбуждением алгебраическим кодом (ACELP)
Линейное предсказание с векторным возбуждением (VSELP)
Адаптивное кодирование с предсказанием (АРС)
Метод квантования по максимуму правдоподобия (MP-MLQ)

При параметрическом компандировании моделируется процесс речеобразования человека. Для этого в кодере из речевого сигнала вычисляются определенные параметры, которые передаются к декодеру, где они используются для восстановления формы сигнала. Восстановленная форма сигнала очень часто отличается от формы исходного сигнала; при этом звук подобен или близок к оригиналу. Использование полностью параметрических методов в настоящее время ограничено, так как они приводят к заметному ухудшению натуральности звучания голоса и чрезвычайно чувствительны к фоновому шуму. Один из способов снижения скорости передачи речи и повышения эффективности использования полосы пропускания канала связи состоит в применении гибридных методов, основанных на принципах линейного предсказания и объединяющих параметрическое компандирование и кодирование формы волны (таблица 1).

Основные характеристики наиболее распространенных и перспективных методов кодирования речи являются предметом изучения в следующих лекциях.

7.3 ОСНОВЫ ЦИФРОВОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ

7.3.1 Импульсно-кодовая модуляция

Под цифровым представлением речевых сигналов (РС) будем понимать их аналого-цифровое преобразование (АЦП). Первый шаг состоит в периодической дискретизации - замене непрерывной функции её дискретными значениями.

Согласно теореме В. Котельникова, частота дискретизации должна быть равна или превосходить удвоенное значение полосы, которую занимает сигнал.

Согласно международному стандарту, для хорошего качества передачи речи, достаточна полоса частот 300 – 3400 Гц. При этом достаточна частота дискретизации . Процесс получения дискрет называется амплитудно-импульсной модуляцией (АИМ).

Рисунок 7.1- Иллюстрация процедуры дискретизации аналогового сигнала

Для высокого качества передачи речи достаточно квантовать аналоговый сигнал с использованием 13 разрядов (бит) двоичного кода.

Тогда скорость цифрового потока на выходе такого простейшего кодера:

Задачей речевого кодера является минимизация скорости цифрового потока на своем выходе, разумеется при сохранении высокого качества передачи речи.

Импулъсно-кодовая модуляция (ИКМ) - самый старый метод цифрового кодирования речи.

Рисунок 7.2 – ИКМ-кодер

Система ИКМ с линейным квантованием практически не применяется, поскольку для достижения приемлемого качества восприятия восстановленного речевого сигнала при равномерном квантовании необходимо обеспечить m ≥ 12. Столь большое число уровней квантования nмакс = 212 при Fд = 8 кГц требует, чтобы скорость Rц передачи символов в канале была не менее 96 кбит/с. Для существенного уменьшения скорости Rц цифрового потока прибегают к нелинейному квантованию (рисунок 7.3 - а) в процессе мгновенного компандирования (МК), когда на передающей стороне РС подвергают компрессии по логарифмическому закону, а на приемной осуществляют обратную операцию – экспандирование с помощью экспоненциального преобразования. При МК устраняется психофизическая избыточность, определяемая низкой заметностью искажений квантования на фоне сильного сигнала.

В электросвязи используется ИКМ с компандированием либо по m - закону, либо по А - закону; характеристика компрессии по m - закону приведена на рисунке 7.3-б для разных значений коэффициента сжатия. Обычно используют m = 30; 100; 255 или А = 87,6. Структурная схема системы ИКМ с МК дополняется элементами логарифмического компандера (рекомендация ITU-T G.711, 1960 г.). Так, можно либо компрессировать исходный сигнал по логарифмическому закону с последующим равномерным квантованием при сравнительно малом числе уровней (например, при m = 8), либо компрессировать предварительно преобразованный в цифровую форму сигнал при сравнительно большом исходном числе уровней квантования (например, при m = 12) с последующим преобразованием к восьмиразрядному коду (m = 8). Результатом преобразования является двоичная последовательность, передаваемая со скоростью Rц = 64 кбит/с.

Рис. 7.3. Принцип нелинейного квантования (а) и характеристики компрессии по m - закону (б)

Из-за трудностей реализации неравномерного квантования с аналоговыми компрессорами переходят к цифровым, у которых плавная характеристика компрессии заменяется линейно-ломанной аппроксимирующей функцией с различным числом сегментов.

Кодер ИКМ состоит из фильтра защиты от перекрытия спектров, дискретизатора и квантователя с переменным шагом (квантование с логарифмическим сжатием).

Переменный шаг квантования вызван двумя факторами:

} Чувствительность человеческого уха снижается при увеличении уровня звука. Поэтому без ущерба качеству можно сократить число уровней квантования в области больших амплитуд.

} Сигналы с малыми амплитудами встречаются чаще нежели с большими. А это наталкивает на мысль, что можно почти не ухудшая качество квантовать большие амплитуды с меньшей точностью, чем малые.

7.3.2 Дифференциальные методы кодовой модуляции

Речевой сигнал характеризуется сильной автокорреляцией. Это означает, что две соседних выборки не могут сильно отличаться друг от друга. Соответственно, если кодировать только разность между ними, то можно снизить скорость передачи двоичных данных. Знание нескольких последовательных отсчетов позволяет предсказать последующий отсчет. Т.о. можно кодировать разность между текущим и предсказанным значением. Кодер дифференциальной импулъсно-кодовой модуляции (ДИКМ) реализует эту идею.

Рисунок 7.4 - Структурная схема системы ДИКМ

В дифференциальных кодеках квантованию и передаче по цифровому каналу подвергается разность между текущим отсчетом (выборкой) РС хn и его предсказанным значением т.е. ошибка предсказания

Предсказываемое значение формируется из восстановленного сигнала

Здесь – квантованная ошибка предсказания.

В качестве предсказываемого значения РС в простейшем случае может быть использовано предыдущее отсчетное значение, хотя в общем случае используется выражение

где ai и Р - коэффициенты и порядок предсказания

Дельта-модуляция (ДМ) считается частным случаем ДИКМ-кодирования. В методе ДМ вычисляется разница между текущим и предыдущим отсчетами. Затем эта разница подвергается квантованию в одноразрядном (двухуровневом) квантователе. Этот единственный разряд просто показывает полярность отсчета разностного сигнала и посредством этого указывает на то, увеличился или уменьшился сигнал за время, прошедшее после последнего отсчета. За упрощение схемы кодирования приходится платить необходимостью увеличения частоты дискретизации по сравнению с минимально возможной частотой дискретизации, используемой в ИКМ-кодере. В простейшем ДМ-кодере частота дискретизации представляет собой компромисс между скоростью выходного потока данных и приемлемым уровнем ошибок квантования. Наиболее значительные ошибки дискретизации сигнала вызываются двумя явлениями - перегрузкой по крутизне и шумом дробления. Суть первого явления заключается в том, что при кодировании быстро изменяющегося сигнала возникают ошибки, обусловленные невозможностью изменения аппроксимирующего сигнала более чем на один шаг квантования.

В простейшем случае линейной ДМ-квантователь имеет только два уровня (+ D и – D) и фиксированный шаг квантования, а предсказатель представляет собой цифровое интегрирующее устройство, в котором сигнал x`(k) задерживается на время dt и умножается на коэффициент a, где 0 < a £ 1. На выходе интегратора образуется ступенчатое напряжение, крутизна которого не может превышать значение Fд D = D/dt, при котором кодированный сигнал отстоит от входного сигнала не более, чем на размер шага. Если дельта-модулятор не в состоянии отслеживать быстрые изменения во входном сигнале, то возникает "отставание" восстановленного сигнала от исходного (рисунок 7.5), характеризуемое как искажение перегрузки по крутизне.

Рисунок 7.5 Искажение перегрузки по крутизне при дельта-модуляции

Фактически, ДМ-кодер не успевает отслеживать быстрые изменения уровня сигнала и генерирует линейно изменяющийся квантованный сигнал. Шум дробления или гранулярный шум возникает при квантовании квазистационарного сигнала. При ДМ-кодировании постоянного сигнала результат представляет собой неравномерно чередующиеся положительные и отрицательные двоичные импульсы. Как показано на рис. 8.2, для медленно меняющихся сигналов основное значение имеет гранулярный шум, в то время как для быстро меняющихся сигналов - шум перегрузки по крутизне. Последний достигает пиковых значений непосредственно перед тем, как достигает максимумов кодируемый сигнал. Поэтому шум перегрузки по крутизне эффективно маскируется энергией речи, вследствие чего он менее заметен, чем шумы дробления.

Перегрузка по крутизне является не только ограничивающим фактором для системы с дельта-модуляцией, но и проблемой, присущей любой системе, когда кодируется разность значений соседних отсчетов. Система, оперирующая разностью, кодирует крутизну входного сигнала конечным числом разрядов и имеет, следовательно, конечный диапазон. Если крутизна превышает этот диапазон, происходит перегрузка по крутизне. В противоположность этому в обычной системе с ИКМ ограничена не скорость изменения входного сигнала, а максимальная кодируемая амплитуда. А дифференциальная система может кодировать сигналы с произвольно большими амплитудами, лишь бы эти большие амплитуды достигались постепенно.

Рисунок 7.6 – Схема дельта-кодера (а), кодера с переменной крутизной (б) и накопителя, используемого в кодере и декодере(в)

Расчеты ОСШК при дельта-модуляции показывают, что последняя уступает ИКМ при больших скоростях передачи и превосходит ее при скоростях около 40 кбит/с. Так, для получения ОСШК, равного 35 дБ при частоте Найквиста (т.е. Fв) 3 кГц, требуется скорость передачи 200 кбит/с. Для улучшения эффективности ДМ применяют адаптацию - изменение шага D в соответствии с нестационарными свойствами сигнала и прежде всего - в зависимости от усредненного за короткое время значения крутизны входного сигнала.

Системы с ДИКМ обеспечивают такое качество восстановления сигнала, которое сопоставимо с качеством ИКМ-кодирования, и на порядок более высокую помехоустойчивость. Для снижения погрешности передачи при ДИКМ и повышения эффективности ДМ параметры квантователя и предсказателя должны быть согласованы со статистическими характеристиками сигнала, а поскольку последние изменяются во времени - алгоритмы должны быть адаптивными.

7.3.3 Адаптивные методы кодирования формы речевого сигнала

Неадаптивное построение систем с дифференциальной ИКМ, когда предсказатель и квантователь рассчитаны на средние статистические характеристики речи, недостаточно эффективно. Эффективность метода ДИКМ может быть повышена путем перехода к адаптивной дифференциальной импульсно-кодовой модуляции (АДИКМ).

При этом производится автоматическое регулирование величины шага квантования сигнала ошибки предсказания, а также автоматическая подстройка коэффициентов ci трансверсального фильтра устройства предсказания в соответствии с изменением текущего спектра сообщения.

Рисунок 7.7 Структурная схема трансверсального фильтра устройства предсказания

Для этого как в передающее, так и в приемное устройства вводятся дополнительные цепи автоматической регулировки усиления и подстройки параметров предсказателя на основе статистического оценивания параметров передаваемого сообщения.

Этот метод кодирования сигнала применяется в некоторых распространенных системах подвижной связи, в частности, в бесшнуровой телефонии и системах абонентского доступа.

Аналоговый сигнал дискретизируется и линейно обрабатывается в 12-битном квантователе. Обозначим результирующий выходной сигнал как хn. На следующем этапе вычисляется разность между реальным значением хn и его предсказанным значением .

Адаптивная дифференциальная ИКМ была стандартизирована в 1984 г. (Рек. ITU-T G.721) для скорости передачи речи 32 кбит/с, и включает в себя два метода обработки сигнала: дифференциальное кодирование с предсказанием и адаптивное квантование (рисунок 7.8).

Рисунок 7.8. Схема кодирования речи по Рек. ITU-T G.721

Аналоговый сигнал дискретизируется и линейно обрабатывается в 12-битном (b = 12) квантователе. На следующем этапе вычисляется ошибка предсказания как разность между реальным и предсказанным значениями сигнала. Представленный 12-битным словом разностный сигнал обрабатывается в квантователе, имеющим логарифмическую (по основанию 2) характеристику и 16 порогов квантования (b = 4). В результате формируется 4-битовое представление ошибки отсчета, что при частоте дискретизации 8 кГц обеспечивает скорость цифрового потока на выходе кодера АДИКМ равной 32 кбит/с. 4-битовый разностный сигнал на основе статистического оценивания его параметров позволяет определить коэффициенты предсказания, используемые как в адаптивном квантователе, так и в схеме адаптивного предсказания. Кроме того, квантованная ошибка добавляется к сигналу, снимаемому с выхода адаптивного предсказателя, и направляется на его вход.

Этот метод кодирования сигнала применяется в некоторых распространенных системах подвижной связи, в частности, в бесшнуровой телефонии и системах абонентского доступа.

При кодировании формы сигнала практически не учитываются свойства артикуляционного аппарата человека и особенности его слухового восприятия. В то же время именно здесь заключен значительный ресурс избыточности речевого сигнала (РС).

7.4 ОСНОВЫ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО КОДИРОВАНИЯ РЕЧИ

При кодировании формы сигнала практически не учитываются свойства артикуляционного аппарата человека и особенности его слухового восприятия. В то же время именно здесь заключен значительный ресурс избыточности речевого сигнала (РС). На использовании этого ресурса избыточности основывается широко распространенное параметрическое представление речевого сигнала. Параметрическое представление РС основывается в первую очередь на данных о механизмах речеобразования, т.е. используется своего рода модель голосового тракта, что привело к разработке систем типа анализ-синтез, получившим название вокодерных систем или вокодеров (сокращение от voice coder).

Можно сказать, что когда человек говорит, он производит спектрально-временную модуляцию широкополосного сигнала, генерируемого голосовыми складками и представляющего своего рода несущую. Полезная информация в этой несущей есть только в интонации (изменении частоты основного тона) и в смене вида спектра с тонального на шумовой и наоборот.

В русском языке 42 фонемы: 6 гласных звуков, остальные - согласные. Чтобы закодировать их номера нужно 6 бит. Человек произносит в секунду около 10 звуков. То есть от центральной нервной системы к речевому аппарату сигналы управления передаются со скоростью

10[log242] = 60 БИТ/c

Линейная модель речеобразования представляет речь как систему, состоящую из генератора сигнала возбуждения (генераторная функция) и линейной системы с медленно изменяющимися параметрами (фильтровой функции), которая им возбуждается.

Описание первого вокодера было опубликовано Г. Дадли более 60 лет назад. Восстановленная речь была достаточно разборчивой, но звучала ненатурально.

Вокодеры можно разделить на два класса:

· речеэлементные;

· параметрические.

В первых 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. В таких вокодерах происходит скорее автоматическое распознавание слуховых образов нежели определение параметров речи.

В параметрических вокодерах из речевого сигнала выделяют два типа параметров и по этим параметрам на приеме синтезируют речь:

- 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 принципу определения параметров фильтровой функции речи различают вокодеры:

- полосные (канальные);

- формантные;

- ортогональные;

- липредеры (с линейным предсказанием речи).

В полосных вокодерах спектр речи делится на 7 - 20 полос (каналов) аналоговыми или цифровыми полосовыми фильтрами. Большее число каналов в вокодере дает большую натуральность и разборчивость. С каждого полосового фильтра сигнал поступает на детектор и фильтр низких частот с
частотой среза 25 Гц. Таким образом, сигналы на выходе каждого канала изменяются с частотой менее 25 Гц. Их передача возможна в аналоговом или цифровом виде.

В формантных вокодерах огибающая спектра речи описывается комбинацией формант (резонансных частот голосового тракта). Основные параметры формант - центральная частота, амплитуда и ширина.

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.

7.4.1 Вокодеры с линейным предсказанием

Суть кодирования речи на основе метода линейного предсказания (Linear Predictive Coding - LPC) заключается в том, что по линии связи передаются не параметры речевого сигнала, как такового, а параметры некоторого фильтра, в известном смысле эквивалентного голосовому тракту, и параметры сигнала возбуждения этого фильтра.

В качестве такого фильтра используется фильтр линейного предсказания.

Рисунок 7.9 – Обобщенная схема кодера с линейным предсказанием, где G - коэффициент усиления

f0 - частота основного тона

Вокодеры с линейным предсказанием (Linear Prediction Coding, LPC) или липредеры основаны на оригинальном математическом аппарате.

Метод линейного предсказания заключается в том, что очередная выборка речевого сигнала Sn с некоторой степенью точности предсказывается линейной комбинацией М предшествующих выборок:

где аi - коэффициенты линейного предсказания, М - порядок предсказания.

Разность между истинным и предсказанным значениями выборки определяет ошибку предсказания (остаток предсказания):

В результате z-преобразования этого разностного уравнения получаем:

где функция A(z):

Функция A(z) интерпретируется как передаточная характеристика некоторого фильтра, частотная характеристика которого обратна по отношению к частотной характеристике голосового тракта.

Голосовой тракт можно представить как фильтр с регулярно обновляемыми коэффициентами, возбуждаемый каждые 15-30 мс периодическим или шумоподобным сигналом. Речевой кодер производит синтез фильтра, моделирующего голосовой тракт речевого сигнала — устанавливает тип возбуждения (шум или последовательность импульсов) и его период.

При подаче речевого сигнала на вход инверсного фильтра на выходе фильтра получается сигнал возбуждения, подобный сигналу возбуждения на входе фильтра голосового тракта.

Рисунок 7.10 – Схема инверсного фильтра

Порядок предсказания выбирается из условия компромисса между качеством передачи речи и пропускной способностью линии связи; практически М берется порядка 10.

Значения коэффициентов предсказания, постоянные на интервале кодируемого сегмента речи (на практике длительность сегмента составляет 20 мс), находятся из условия минимизации среднеквадратического значения остатка предсказания на интервале сегмента.

Процедура кодирования речи в методе линейного предсказания сводится к следующему:

1) оцифрованный сигнал речи нарезается на сегменты длительностью 20 мс (160 выборок по 8 бит в каждом сегменте);

2) для каждого сегмента оцениваются параметры фильтра линейного предсказания и параметры сигнала возбуждения;

3) в качестве сигнала возбуждения в простейшем случае может выступать остаток предсказания, получаемый при пропускании сегмента речи через фильтр линейного предсказания с параметрами, полученными из оценки для данного сегмента;

4) параметры фильтра и параметры сигнала возбуждения кодируются по определенному закону и передаются в канал связи.

Рисунок 7.11 Кодирование речи на основе метода линейного предсказания

Процедура декодирования речи заключается в пропускании принятого сигнала возбуждения через синтезирующий фильтр известной структуры, параметры которого переданы одновременно с сигналом возбуждения. Сигнал на вход анализирующего фильтра поступает непосредственно с выхода АЦП, а выходной сигнал синтезирующего фильтра попадает на вход ЦАП. Приведенное описание процессов кодирования и декодирования речи не является исчерпывающим, оно объясняет лишь принцип действия кодека. Практические схемы заметно сложнее, и это связано в основном со следующими двумя моментами.

Во-первых, речевой сигнал обладает двумя видами внутренних корреляционных связей, кратковременной и долговременной избыточностью, поэтому в подавляющем большинстве современных речевых кодеков используется два предсказателя: кратковременный (SHORT-TERM) и долговременный (LONG-TERM). Первый предсказатель (STP), учитывающий кратковременную избыточность РС, связан с корреляциями между близко расположенными отсчетами сигнала и определяет огибающую спектра. Его порядок обычно бывает 6÷10. Второй, долговременный, предсказатель (LTP) определяет тонкую структуру РС и связан с корреляцией двух отрезков сигнала между собой, реально - двух соседних периодов основного тона (ОТ). Период основного тона речи изменяется в широких пределах. На практике обеспечивается формирование частоты ОТ в пределах 57 ё 500 Гц , что соответствует изменению периода от 2 до 17,5 мс.

Сочетание двух предсказателей с разными характеристиками позволяет в значительной мере устранить остаточную избыточность и приблизить остаток предсказания по своим статистическим характеристикам к белому шуму. При этом на приемную сторону передаются остаток предсказания и коэффициенты обоих (STP и LTP) предсказаний.

Во-вторых, использование остатка предсказания в качестве сигнала возбуждения оказывается недостаточно эффективным, так как требует для кодирования слишком большого числа бит. Поэтому практическое применение находят более экономичные (по загрузке канала связи, но отнюдь не по вычислительным затратам) методы формирования сигнала возбуждения.

Рассмотрим структурную схему вокодера с линейным предсказанием более подробно. На подготовительном этапе выполняют аналого-цифровое преобразование РС и сегментацию цифрового потока: для последующей обработки выбирают отсчеты сигнала на интервале длительностью 20 мс, что при Fд = 8 кГц обеспечивает число обрабатываемых отсчетов равное 160. После сегментации отсчетов РС в кодере последовательно выполняются следующие три процедуры:

1. кратковременный (формантный) анализ с использованием процедуры линейного предсказания, в результате чего получают первый остаточный сигнал r1(k);

2. долговременный анализ с использованием линейного предсказания для определения параметров ОТ, в результате чего получают второй остаточный сигнал r2(k), близкий по своим характеристикам к шумовому, поскольку между отсчетами этого сигнала корреляция мала;

3. аппроксимация второго остаточного сигнала с целью формирования сигнала возбуждения.

В первой процедуре оценку текущего отсчета Ś(k) определяют как сумму P предшествующих отсчетов. При формантном анализе порядок предсказания P выбирают равным 8 – 12. Определение коэффициентов предсказания api фильтра-анализатора производят в блоке формантного анализа из условия минимизации среднеквадратичного значения ошибки предсказания (т.е. первого остаточного сигнала) на интервале сегмента.

Вычисленные значения коэффициентов предсказания используют в фильтре удаления формант кодера, на выходе которого получают сигнал, свободный от квазипериодических составляющих – формант; его называют первым остаточным сигналом. Информацию о формантах несут переданные на приемный конец параметры фильтра api, либо связанные с ними коэффициенты частичной корреляции (коэффициенты отражения). Иногда используют функции от коэффициентов отражения - так называемые логарифмические отношения площадей.

Во второй процедуре с учетом того, что основной тон характеризуется всего двумя параметрами, - амплитудой и периодом, передаточная функция фильтра удаления ОТ A2(z) описывается более простым выражением

,

где G - единственный коэффициент предсказания, характеризующий амплитуду основного тона. Задержка a определяет период основного тона, ее значение обычно заключается в пределах от 20 до 160 интервалов дискретизации сигнала, что соответствует диапазону частот основного тона 50 - 400 Гц. Известно, что значение основного тона для разных голосов может изменяться почти в 10 раз - от 2 до 18 мс. Это обстоятельство создает немало трудностей при оценке ОТ, так как слух очень чувствителен к его искажениям. Методов измерения ОТ известно очень много и, вместе с тем, метод, не требующий чрезмерной задержки, пока не появился.

Несмотря на относительную простоту выражения, анализ и удаление ОТ является более сложной процедурой по сравнению с формантным анализом. Это обусловлено существенно большим периодом ОТ и сложностью выявления корреляции между отсчетами на большом временном интервале. Кроме того, период и амплитуда ОТ очень важны для точного восстановления речи. Именно поэтому на этапе долговременного анализа сегмент речи разделяют на 4 подсегмента. Каждый подсегмент имеет длительность 5 мс и содержит 40 отсчетов. Значения G и a определяют для каждого подсегмента по отдельности. Найденные параметры G и a используют в фильтре удаления основного тона. Их также передают на приемный конец в декодер, где используют при синтезе речевого сигнала.

Рисунок 7.12 Структурная схема липредора

Решаемая задача третьей процедуры - при минимальном объеме информации о сигнале возбуждения обеспечить приемлемое качество восстановленного сигнала. Для достижения этого обработку второго остаточного сигнала производят отдельно для каждого подсегмента из 40 отсчетов. Суть аппроксимации состоит в том, что второй остаточный сигнал моделируют в виде определенного числа импульсов на интервале подсегмента.

Переданные по каналу связи параметры аппроксимации второго остаточного сигнала, параметры основного тона G и a, коэффициенты формантного фильтра api поступают на соответствующие блоки декодера (рисунок 7.12). В любом случае по каналу связи вместо самой речи передают так или иначе выделенные и квантованные параметры кратковременного и долговременного предсказания, интервал и усиление ОТ, параметры возбуждения. В декодере ЛП по принятым параметрам восстанавливают сигнал возбуждения, пропускают его через синтезирующий фильтр и восстанавливают речь.

Синтез сигнала начинают с восстановления второго остаточного сигнала, выполняемого генератором возбуждения. Восстановленный сигнал r2вос(k) несколько отличается от второго остаточного сигнала в кодере из-за погрешности аппроксимации.

Восстановленный второй остаточный сигнал пропускают через фильтр восстановления основного тона, передаточную характеристику которого H2(z) устанавливают обратной характеристике фильтра удаления основного тона кодера:

.

На выходе этого фильтра получают восстановленный первый остаточный сигнал r1вос(k), который включает основной тон. Наконец, фильтр восстановления формант с передаточной функцией H(z) восстанавливает формантные составляющие сигнала.

Восстановленный сигнал Sвос(n) достаточно близок к исходному сигналу на входе кодера S(n). Выполнив цифро-аналоговое преобразование и пропустив сигнал через ФНЧ, получают восстановленный аналоговый сигнал.

Все процедуры обработки сигнала в кодере и декодере выполняются цифровыми методами. Кодер и декодер реализуют на высокопроизводительном сигнальном процессоре. Показанные на рисунке 7.12 модули липредора фактически являются блоками программного обеспечения.

7.4.2 Кодирование речи в гибридных кодерах

Гибридные кодеры речевой информации основаны на комбинации линейного предсказания с элементами кодирования формы сигнала, т.е. звуковой волны. Так, в алгоритме линейного предсказания с возбуждением от остатка предсказания (RELP) (см. табл. 6.1) наряду с передачей вокодерных параметров (коэффициентов линейного предсказания и усиления) осуществляется передача сигнала остатка (ошибки) предсказания в полосе частот 0...800 Гц. Сигнал остатка предсказания приблизительно равен сигналу возбуждения голосового тракта модели речеобразования, поэтому в алгоритме RELP он используется в синтезаторе декодера для возбуждения синтезирующего фильтра. Формируемый в результате речевой сигнал звучит более естественно.

Большинство гибридных кодеров используют замкнутое кодирование на основе линейного предсказания, называемое также методом «анализ через синтез» (AbS).

Рисунок 7.13 Схема речевого кодера, использующего метод «анализ через синтез»

Кодер «анализ через синтез» это речевой синтезатор, который генерирует сигнал, подобный объекту кодирования - речевому сигналу. Взвешенная разность между обоими сигналами представляет собой функцию стоимости, используемую для корректировки параметров речевого синтезатора. Синтезатор состоит из генератора возбуждения, фильтра долговременного предсказания (англ. Long-Term Prediction - LTP) и фильтра кратковременного предсказания (англ. Short-Term Prediction - STP). STP-фильтр моделирует краткосрочную корреляцию речевого сигнала, т.е. восстанавливает огибающую спектра. LTP-фильтр отражает долгосрочную корреляцию, т.е. формирует точную спектральную структуру речевого сигнала. Как и в предыдущем примере, объектами передачи являются параметры LTP- и STP-фильтров, а также параметры сигнала возбуждения.

Одной из первых реализаций метода анализа через синтез (1982 г.) является алгоритм линейного предсказания с многоимпульсным возбуждением (MPE), используемый в системах спутниковой связи.

В многоимпульсном возбуждении сигнал остатка линейного предсказания представляется в виде последовательности импульсов с неравномерно распределенными интервалами и с разными амплитудами. Число импульсов в каждом кадре речевого сигнала зависит от требуемого качества речи, чем больше импульсов, тем выше качество речи. На каждом кадре в 10 мс речевого сигнала считается достаточным 6...8 импульсов (или 8 импульсов на период основного тона) для получения высокого качества синтезированной речи.

Установлено, что для вокализованного РС многоимпульсное возбуждение можно упростить, представив его в виде последовательности равномерно расположенных импульсов (обычно 10 импульсов на интервале 5 мс). В методе возбуждения регулярной импульсной последовательностью (RPE) взаимное положение импульсов предопределено заранее - используют решетку равноотстоящих импульсов, а оптимизируют расположение решетки и амплитуды импульсов.

В 1984 году, как естественное развитие многоимпульсного метода возбуждения, было предложено так называемое векторное кодирование (VQ), когда кодируется одновременно группа параметров, характеризующих позиции импульсов и их амплитуды. В этом случае в качестве сигнала возбуждения используется последовательность отсчетов (т.е. “вектор”), взятая из заданного набора этих последовательностей (т.е. из “кодовой книги векторов”). Входной вектор, представляющий собой образец входного РС, сравнивается с векторами, находящимися в кодовой книге, и находится вектор, наиболее близкий к входному. Критерием выбора вектора часто становится минимизация среднеквадратичной ошибки между образцом входного сигнала и вектором. Каждому “вектору” из этой “книги” соответствует свой адрес - индекс (номер), который и передается по каналу связи на приемную сторону. На рисунке 7.14 изображен процесс кодирования.

На приемной стороне в декодере используется точно такая же кодовая книга, из которой по индексу извлекается требуемый вектор. Таким образом, снижение скорости в результате использования VQ достигается путем передачи на прием только номера (индекса) вектора с масштабным коэффициентом.

Рисунок 7.15 – Принцип векторного квантования

Векторное кодирование лежит в основе метода стохастического кодирования, или метода линейного предсказания с кодовым возбуждением (англ. Code-Excited Linear Prediction - CELP). Частными случаями CELP являются методы VSELP и ACELP.

Кодер CELP реализует процедуру анализа через синтез (рис.12.3). Сигнал возбуждения u(h) формируется путем сложения масштабированного сигнала из адаптивной кодовой книги (добавляются долговременные частотные составляющие речевого сигнала) и масштабированного сигнала из большой фиксированной кодовой книги. Полученный сигнал возбуждения управляет синтезирующим фильтром, который моделирует эффекты голосового тракта. В декодере сигнал возбуждения проходит через синтезирующий фильтр, формируя восстановленный речевой сигнал Ŝ(n).

Очевидно, что сначала определяются параметры фильтра, а затем уже находятся индексы кодовых книг а и k и соответствующие коэффициенты усиления G1 и G2. Параметры кодовых книг выбираются так, чтобы минимизировать взвешенную ошибку между исходным речевым сигналом S(n) и восстановленным Ŝ(n), что достигается подачей содержимого каждой «ячейки» кодовой книги на синтезирующий фильтр с целью выявления максимально похожего (по восприятию) образца.

Рисунок 7.16 Блок-схема кодера CELP

В алгоритме VSELP используется не одна большая стохастическая кодовая книга, а две, меньшего размера (128 векторов в каждой). Для эффективности кодирования эти две книги также образуются с помощью нескольких базовых векторов (базиса книги). Базовые вектора взаимно ортогональны друг другу, что обеспечивает и ортогональность самих книг кодовых книг между собой. Структура кодовой книги алгоритма ACELP (с речевой скоростью 7,4 кбит/c) следующая: существует 4 базовых вектора. Различной линейной комбинацией этих векторов и образуются все вектора кодовой книги. Такая жесткая структуризация книги позволяет резко снизить требуемые вычислительные затраты на поиск в ней оптимального вектора.

Кодовые книги бывают детерминированными и стохастическими. Детерминированные книги образуется посредством процесса “обучения”, т.е. заполнения книги векторами, полученными из реальных речевых сигналов. Обучение проводится на достаточно большой длительности (30..40 мин) для нескольких дикторов, на мужских и женских голосах. В отличие от детерминированных, стохастические книги не требуют обучения. Они заполняются случайными гауссовскими последовательностями (отрезками белого шума с нулевым средним и единичной дисперсией). Основанием для использования такой книги в качестве возбуждающей является то, что в системах с линейным предсказанием с двумя предсказателями (кратковременным и долговременным) в сигнале остатка на выходе этих предсказателей практически устранены все корреляционные связи, он имеет случайный характер.

7.5 РЕЧЕВЫЕ КОДЕКИ ДЛЯ АБОНЕНТСКОГО ТЕРМИНАЛА СТАНДАРТА GSM

Основная задача кодера - предельно возможное сжатие сигнала речи, представленного в цифровой форме, - при сохранении приемлемого качества передачи речи. Компромисс между степенью сжатия и сохранением качества отыскивается экспериментально, а проблема получения высокой степени сжатия без чрезмерного снижения качества составляет основную трудность при разработке кодера.

В системе GSM определены три стандарта кодирования речи:

• кодирование речи с полной скоростью (GSM FR);

• кодирование речи с половинной скоростью (GSM HR);

• улучшенное кодирование речи с полной скоростью (GSM EFR).

7.5.1 Кодирование речи с полной скоростью.

Этот тип кодирования использует модифицированный метод RPE-LTP - линейное предсказание с возбуждением регулярной последовательностью импульсов и долговременным предсказателем.

Рисунок 7.17 Блок-схема полноскоростного кодера речи в системе GSM(FR)

Основные требования к кодеру состоят в сокращении избыточности речевого сигнала и обеспечении в перерывах во время пауз передачи речи. Поэтому при передаче речи в системе GSM используется техника прерывистой передачи DTX, означающая, что каждый речевой канал активен не непрерывно.

Блок предварительной обработки кодера осуществляет предыскажение входного сигнала при помощи цифрового фильтра восприятия, подчеркивающего верхние частоты, нарезание сигнала на сегменты по 160 выборок (20 миллисекунд) и взвешивание каждого из сегментов окном Хэмминга. Сигнал с выхода фильтра предыскажений подвергается анализу в соответствии с методом линейного предсказания, в результате чего определяются коэффициенты кратковременного линейного предсказания (STP). Полученные параметры, представляющие собой восемь коэффициентов отражения STP-фильтра, преобразуются в логарифмические отношения площадей (LAR), которые могут быть представлены более компактно, нежели сами коэффициенты отражения. Значения LAR в цифровой форме представляются 36 битами.

Затем найденные коэффициенты кратковременного линейного предсказания используются в фильтре-анализаторе STP для обработки того же самого сегмента входных отсчетов. В результате получаются 160 отсчетов остатка кратковременного предсказания сигнала.

Для дальнейшей обработки 20-мс сегмент остатка кратковременного предсказания z(n) делится на четыре подсегмента длительностью 5 мс, по 40 выборок в каждом. Каждый подсегмент последовательно обрабатывается в блоках кодера по отдельности.

Перед обработкой каждого подсегмента речевой кодер определяет параметры фильтра долгосрочного предсказания (LTP) – (весовой) коэффициент предсказания g и задержку d. Операция выполняется на основе текущего подсегмента остатка STP-предсказания (см. сигнал 1 на рис.7.17) и сохраненной последовательности из трех восстановленных предшествующих подсегментов остатка кратковременного предсказания (см. сигнал 4 на рис.7.7). Подсегмент остатка сигнала (2), прошедшего LTP-фильтр, представляет собой разность между подсегментом приближенных значений прошедшего STP-фильтр остатка сигнала (3) и подсегментом точных STP-фильтрованных значений остатка этого сигнала (1). В результате получается субсегмент остатка долговременного предсказания. После отбрасывания последнего отсчета этот подсегмент направляется в блок-анализатор с возбуждением последовательностью регулярных импульсов (RPE). RPE-анализатор разделяет обрабатываемый подсегмент на три последовательности возбуждения, каждая из которых состоит из 13 импульсов. Для этого производится децимация отсчетов и выбор сигнальной сетки (интервал следования импульсов возбуждения обычно втрое превышает период дискретизации исходного сигнала). Затем вычисляется энергия трех прореженных последовательностей. Последовательность с самой большой энергией выбирается как представляющая весь блок прошедших LTP-фильтр остатков.

Выбранные импульсы возбуждения нормируются по отношению к наибольшей амплитуде и кодируется. Сдвиг сетки также кодируется и вместе со значениями импульсов возбуждения передается на приемник. В результате представление каждого 5-мс подсегмента производится 47-битовым блоком.

Эти же RPE параметры подаются на блок декодирования и восстановления сетки RPE, который выдает подсегмент LTP-остатка (5). После прибавления отсчетов этого сегмента к приближенным значениям STP-остатка получаются реконструированные отсчеты STP-остатка, которые и направляются на вход фильтра долговременного анализа. В результате фильтрации получается новый подсегмент приближенных значений отсчетов остатка кратковременного предсказания, которые используются при обработке следующего подсегмента. В результате применения алгоритма кодирования 20-мс сегмент речи передается 260 битами информации, т.е. кодер речи осуществляет сжатие информации почти в 5 раз (1280 : 260 = 4,92), что обеспечивает цифровую скорость передачи Rц = 64/5 @ 13 кбит/с. На рис.13.2 изображена упрощенная схема RPE-LTP-декодера. Он содержит такой же контур обратной связи, как и кодер.

В случае отсутствия ошибок передачи, выходной сигнал этой части декодера восстанавливает последовательность отсчетов остатка кратковременного предсказания. Затем эти отсчеты направляются на вход STP фильтра-синтезатора, после чего обрабатываются блоком постфильтрации для компенсации предыскажений, внесенных фильтром на входе кодера. Сигнал на выходе блока постфильтрации представляет собой восстановленные фрагменты речевого сигнала.

Рисунок 7.18 Блок-схема RPE-LTP-декодера речи

7.5.2 Кодирование речи с половинной скоростью.

В GSM-кодере речи с половинной скоростью используется подход «анализ через синтез» в версии VSELP.

Процедура «анализ через синтез» используется для поиска наилучшего кодового слова (вектора), характеризующего сигнал возбуждения для каждого 20-мс сегмента.

В процессе «анализа через синтез» кодер вычисляет 18 параметров, которые характеризуют каждый 20-мс сегмент.

При кодировании речи с половинной скоростью количество битов, представляющих 20-мс сегмент, значительно меньше, чем при кодировании с полной скоростью; следовательно, необходим более высокий уровень их защиты в канале передачи.

Рисунок 7.19 Упрощенная блок-схема GSM-кодера речи с половинной скоростью (A(z) - кратковременный спектральный фильтр; B(z) - долговременный фильтр с задержкой L)

Основное преимущество кодера речи с половинной скоростью заключается в удвоении емкости физического канала. Основной недостаток кодирования речи с половинной скоростью - ухудшение качества передачи речи.

7.5.3. Улучшенное кодирование речи с полной скоростью.

В основе такого кодера лежит модель линейного предсказания с кодовым возбуждением (CELP).

Рисунок 7.20 Упрощенная блок-схема GSM-EFR - кодера

В этой модели речевой сигнал синтезируется в линейном фильтре синтеза с кратковременным предсказанием (STP) 1/A(z) 10-го порядка. Сигнал u(n) для его возбуждения формируется путем сложения двух векторов возбуждения из адаптивной и фиксированной кодовых книг.

Для каждого сегмента (20 мс, 160 отсчетов) определяются такие параметры модели CELP, как коэффициенты фильтра линейного предсказания, адреса в адаптивной и фиксированной кодовой книгах, а также весовые коэффициенты. Затем они кодируются и пересылаются на приемник. Декодер использует принятые параметры для восстановления речевого сигнала в CELP-синтезаторе, идентичном применяемому в передатчике при анализе речи.

EFR-кодер генерирует поток данных со скоростью 13 кбит/с. Тесты показали, что EFR-кодирование позволяет получить намного лучшее качество передачи речи, чем RPE-LTP-кодирование.