Муром, Владимирская область, Россия
Муром, Россия
Муром, Владимирская область, Россия
ГРНТИ 55.01 Общие вопросы машиностроения
ГРНТИ 55.13 Технология машиностроения
Рассмотрены вопросы повышения отношения «сигнал/шум» в телекоммуникациях аудиообмена. Исследованы характеристики речевых сигналов и акустических шумов. Рассмотрены вопросы создания адаптивных алгоритмов подавления акустических помех методами линейной фильтрации.
отношение «сигнал/акустическая помеха», речевые сигналы, телекоммуникационные системы, адаптивная фильтрация, спектральная функция, акустические помехи
Введение
Методы адаптивной фильтрации активно применяются в задаче повышения отношения «сигнал/помеха» [1-3]. При этом обработка сигналов в телекоммуникационных системах обмена аудиоинформацией обусловливается потребностью в выделении полезной речевой акустической информации, в повышении достоверности восприятия информации абонентами системы связи, в повышении устойчивости телекоммуникационных систем при подавлении внешних акустических помех и компенсации эхо-сигналов. Для решения указанной задачи актуальным является исследование характеристик речевых сигналов и акустических шумов различной природы, а также рассмотрение вопросов создания алгоритмов адаптивной фильтрации и подавления внешних акустических шумовых помех и эхо-сигналов.
Теоретические положения
Известная математическая модель функции плотности вероятности 
речевых сигналов, разработанная в [4], позволяет получить значения математического ожидания 
и дисперсии 
речевых сигналов в соответствии с выражениями [4; 5]
, 
, (1)
где 
– отсчеты речевых сигналов, квантованные на 
интервалах и нормированные относительно максимальных значений в виде 
. Тогда получаем значения 
и 
Вт/Ом.
Соответственно уровень интенсивности звукового давления I относительно нулевого уровня интенсивности 
=10-12 Вт/м2 определяется как
(2)
где k – коэффициент направленности громкоговорящего устройства (при излучении в одном направлении принимается k = 2); 
– площадь сферы; R – радиус сферы.
Тогда относительная интенсивность акустического речевого сигнала Iр , вычисляемая с помощью выражения (2) имеет следующее значение: 
дБ при 
Вт, k = 2, R=1 м.
Относительные интенсивности для различных акустических шумов и помех вычисляют, используя значения математического ожидания и дисперсии различных видов акустических помех, определенные по формулам (1), в которых применена математическая модель функции плотности вероятности акустических помех [6]. Значения относительных интенсивностей для различных акустических сигналов представлены в табл. 1.
Таблица 1
Относительные интенсивности для различных акустических сигналов
|
Вид сигнала |
P, Вт |
|
|
|
Речевой сигнал |
0,126 |
103 |
– |
|
Шум квантования |
0,5∙10-5 |
59 |
44 |
|
Акустические помехи (ОСТ B4 Г0.005.004) |
3,5∙10-4 |
85 |
18 |
|
Шум моря |
0,0687 |
90,4 |
12,6 |
|
Шум ветра |
0,0953 |
91,8 |
11,2 |
|
Шум в машинном отделении |
0,111 |
92,5 |
10,5 |
Из табл. 1 видно, что при наличии акустических помех, таких как шум моря, шум ветра, шум в машинном отделении, 
находится в пределах 10,5…18 дБ. При таких отношениях «сигнал/помеха» слоговая разборчивость может понижаться до 65 % для случая передачи русской речи. Достоверный прием абонентом переданной речевой информации в таких условиях существенно затрудняется.
Согласно исследованиям [6; 7], для корректного приема речевого сообщения, передаваемого по зашумленному каналу, требуется обеспечить отношение 
не менее 20 дБ. Поэтому при проектировании систем телекоммуникаций, в частности систем ГГС, работающих в условиях воздействия внешних акустических шумовых помех, ставится задача создания алгоритмов эффективного подавления указанных помех для обеспечения необходимого отношения 
дБ.
Исследования спектральных функций речевых сигналов и внешних шумовых помех [6] показали, что спектр наиболее распространенных помех – внешних акустических шумов смещен относительно спектра речевых сигналов в низкочастотную область. Это позволяет предполагать, что для повышения отношения 
можно применять методы линейной фильтрации. Другой фактор, позволяющий применять линейную фильтрацию для подавления акустических шумов, - это возможность увеличения области режекции в диапазоне от F = 0 Гц до Fн = 300…1000 Гц [6-8]. Из исследований видно, что при увеличении нижней границы воспроизводимых частот до F=1000 Гц величина S практически не изменяется, принимает значение не менее 94 %, что является допустимым.
Таким образом, перечисленные факторы позволяют рассмотреть возможность проектирования адаптивных алгоритмов обработки речевых сигналов и подавления акустических помех за счет управляемого изменения области режекции в интервале от 0 до 300…1000 Гц (в зависимости от помеховой обстановки) [8; 10].
Рассмотрим в качестве модели адаптивной фильтрации полосовой фильтр прямоугольной формы с плавающим низкочастотным срезом Fн в АЧХ канала, изменяя Fн в пределах 0≤Fн≤Fв, где Fв – фиксированный высокочастотный срез АЧХ фильтра. АЧХ полосового фильтра 
задается в виде
где 0≤Fн≤Fв; Fв=6000 Гц.
При известной спектральной функции речевого сигнала 
на выходе полосового фильтра определяется как
,
где вторая часть выражения переписана в соответствии с 
в пределах интегрирования от 
до 
.
Изменяя 
в пределах 0≤≤
, получаем зависимость от значения частоты низкочастотного среза АЧХ канала. Запишем спектральную функцию энергетического спектра речевого сигнала в виде
,
где 
- интервал дискретизации спектральной функции по частоте; N – число отсчетов речевого сигнала на конечном интервале; 
- номер частотной дискретной составляющей отсчета спектральной функции (находится в пределах 
); R(kT) – АКФ речевого сигнала (представляется сеточной функцией в табл. 2 для одной из реализаций речевого сигнала).
Таблица 2
Сеточная функция АКФ речевого сигнала
|
kh, kl |
k0=0 |
k1=7 |
k2=25 |
k3=54 |
k4=93 |
k5=130 |
|
R(kh) |
R(k0)=0,126 |
R(k1) = 0,115 |
R(k2)=0,037 |
R(k3) =-0,048 |
R(k4) = -0,016 |
R(k5) = -0,025 |
|
kh, kl |
k6=182 |
k7=182 |
k8=228 |
k9=245 |
k10=253 |
|
|
R(kh) |
R(k6)=0,026 |
R(k7)=0,008 |
R(k8) =-0,003 |
R(k9) =-0,001 |
R(k10)=0 |
|
|
,
где k – текущая задержка кратная периоду дискретизации Т; kh – задержка в узле с номером h; 
– текущие задержки остальных узлов при 
.
Аналогично вычисляется мощность акустических помех 
:
.
Спектральная функция 
акустического шума имеет вид
,
где 
– АКФ помехи (представляется также ее аппроксимацией интерполяционным многочленом Лагранжа).
Результаты экспериментальных исследований
Процесс фильтрации спектральных функций речевого сигнала G(f) и помехи 
и, соответственно, изменения отношения 
в зависимости от изменения Fн в пределах
300 ≤ Fн ≤ 1000 Гц проиллюстрирован на рис. 1. Хорошо видно, что площадь подынтегральной функции , соответствующая , уменьшается быстрее при изменении Fн от 300 до 1000 Гц, чем площадь подынтегральной функции 
. Рис. 1 показывает, что основная энергия спектральной функции остается в пределах от 0 до Fн , то есть вне полосы пропускания фильтра прямоугольной формы.
Рис. 1. Иллюстрация модели фильтрации спектральных функций
речевого сигнала G(f) и помехи Gп(f) в зависимости от изменения значения Fн
Таким образом, отношение значений и на выходе фильтра прямоугольной формы показывает зависимость степени подавления акустических шумов относительно речевых сигналов от величины области режекции от 0 до Fн в АЧХ тракта [8; 9]. В дискретном случае представления спектральных функций получим отношение 
в виде
,
где - интервал дискретизации спектральной функции по частоте; 
- номер частотного интервала для низкочастотного среза АЧХ 
. При длительности интервала анализа 
число отсчетов в интервале анализа 
Таким образом, изменяя 
в выражении для 
, получим функцию изменения этого отношения на выходе фильтра прямоугольной формы в зависимости от ширины области подавления, которая находится в пределах от 0 до 
.
Полученные результаты исследований влияния изменения Fн на 
при фиксированной Fв=6000 Гц представлены на рис. 2. В исследованиях рассмотрены случаи для трех различных реализаций речевых сигналов относительно различных внешних шумовых помех.
Рис. 2. Зависимость отношения 
на выходе фильтра прямоугольной формы
от значения Fн (при фиксированном значении Fв=6000 Гц)
Заключение
Из графиков на рис. 2 видно, что внешние акустические помехи вида «шум ветра», если установить Fн = 500 Гц, подавляются на 17…23 дБ. При воздействии акустической помехи вида «шум в машинном отделении» и при Fн =700…1000 Гц такой акустический шум подавляется до 12 дБ. При воздействии акустической помехи вида «шум моря» при Fн= 800…1000 Гц данная помеха подавляется на 11…15 дБ. Полученные результаты исследований подавления акустических шумов показывают, что методом линейной фильтрации можно обеспечить в телекоммуникационной системе обмена речевой информацией необходимое отношение 
и, соответственно, необходимую слоговую разборчивость S ≥ 93 % [6].
1. Катковник, В.Я. Методы алгоритмической оптимизации / В.Я. Катковник // Методы исследования нелинейных систем автоматического управления. - М.: Наука, 1975. - 448 с.
2. Вапник, В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным / В.Н. Вапник. - М.: Наука, 1979. - 448 с.
3. Hansler, E. Topics in acoustic echo and noise control: Selected methods for the cancelation of acoustic echoes, the reduction of background noise, and speech processing / E. Hansler, G. Schmidt. - Berlin-Heidelberg: Springer, 2006. - 642 p.
4. Кропотов, Ю.А. Исследование статистических характеристик оцифрованных сигналов систем телекоммуникаций аудиообмена / Ю.А. Кропотов, А.А. Белов // Системы управления, связи и безопасности. - 2015. - № 4. - С. 150-157.
5. Быков, А.А. Модель закона распределения ве-роятности амплитуд сигналов в базисе экспоненциальных функций системы / А.А. Быков, Ю.А. Кропотов // Проектирование и технология электронных средств. - 2007. - № 2. - С. 30-34.
6. Кропотов, Ю.А. Методы проектирования алго-ритмов обработки информации телекоммуникационных систем аудиообмена: монография / Ю.А. Кропотов, А.А. Парамонов. - М.-Берлин: Директ-Медиа, 2015. - 226 с.
7. Кропотов, Ю.А. Алгоритм подавления акустических шумов и сосредоточенных помех с формантным распределением полос режекции / Ю.А. Кропотов, А.А. Быков // Вопросы радиоэлектроники. - 2010. - Т. 1. - № 1. - С. 60-65.
8. Кропотов, Ю.А. Алгоритм вычисления сигнала управления каналом режекции многоканальной системы передачи акустических сигналов / Ю.А. Кропотов // Вопросы радиоэлектроники. - 2010. - Т. 1. - № 1. - С. 57-60.
9. Kropotov, Y.A. Algorithms for processing acoustic signals in telecommunication systems by local pa-rametric methods of analysis / Y.A. Kropotov, V.A. Ermolaev // 2015 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). - Proceedings, 2015. - Access mode: http://ieeexplore.ieee.org/document/7147109/.
10. Кропотов, Ю.А. Методы проектирования телекоммуникационных информационно-управляющих систем аудиообмена в сложной помеховой обстановке / Ю.А. Кропотов, А.А. Белов, А.Ю. Проскуряков, А.А. Колпаков // Системы управления, связи и безопасности. - 2015. - № 2. - С. 165-183.
