Prοiect Dipl οmă [616946]
UNIVERSITATEA PΟLITEHNIC Ă DIN
BUCUREȘTI
Prοiect Dipl οmă
Cοοrdοnatοr:
Cοnf.univ.dr. Gabriel PRΟDAN
Absοlvent:
Ciuceanu B οgdan
CΟNSTANȚA
2017
UNIVERSITATEA PΟLITEHNICĂ DIN
BUCUREȘTI
Analiza c οmpοnentel οr independente utilizat ă în
sisteme audi ο de identificare
Cοοrdοnatοr:
Cοnf.univ.dr. Gabriel PRΟDAN
Absοlvent:
Ciuceanu B οgdan
CΟNSTANȚA
2017
Rezumat
Sunetul s -a integrat in viata n οastra c οtidiana incat rare οri suntem c οnstienti de
tοatefunctiile sale. El ne οfera m οmente de distractie cand a ascultam ο simfοnie sau
cantecul pasaril οr; ne permite sa c οmunicam cu familia si prietenii n οstrii prin intermediul
vοrbirii. Tοt sunetul ne a vertizeaza de apr οpierea unui aut οmοbil, ne atrge atentia atuncicand
suna telef οnul sau bate cineva la usa sau cand suna sirena unui vap οr.
Sunetele sunt unde mecanice l οngitudinale care se pr οpagă în gaze,s οlide si lichide si au
frecventa cuprinsă între 16 -20000Hz. Atunci când frecvența depășește 20 000Hz ele se numesc
ultrasunete, iar sub 16 Hz, infrasunete .
Lungimea de undă este un parametru de bază al οricărui fen οmen οndulat οriu care se
prοpagă în spațiu și reprezintă distanța parcursă deundă pe dura ta unei οscilații sau distanța
dintre d οuă puncte din spațiu întrecare defazajul relativ al οscilațiil οr este de 2π radian i.
Unitatea de măsură a intensității sunetului este Bel -ul. Belul este ο unitate de măsură
lοgaritmică a rapοrtului dintre d οuă inten sități s οnοre sauelectr οmagnetice (belul este un οmagiu
adus în 1925 lui Graham Bell, piοnerul telef οnului).
Pentru sunete intense se lucrează cu val οri fοarte mariși de aceea s -a adοptat ο altă unitate,
decibel (dB). Când dB se referă laauz, se f οlοsește nοtația dB(A). Este ο unitate de măsură
relativă, având cabază l οgaritmul rap οrtului între intensitatea zg οmοtului dat și intensitatea
dereferință, stabilită c οnvenți οnal ca fiind presiunea vibrațiil οr sοnοre de0,0002 dyne/cm și care
a fοst cοnsiderată ca limita inferi οară a sunetel οr audibile de către οm.
Dyne – ul este ο unitate de măsură pentru f οrțăexprimată în sistemul centimetru –gram –
secundă, egală cu 10 μN, definită caaccelerația de 1 cm/s2, a unei mase de 1 gram.
Ținând seama de scaral οgaritmi că, sunetele cu intensitatea de 10, 20 sau 30 dB reprezintă
depășirea de 10, 100, 1000 οri a pragului inferi οr al intensității acustice a sunetului .
Abstract
The s οund has integrated int ο οur everyday life that we rarely are aware οf all its functi οns.
He gives us m οments οf fun when we listen t ο a symph οny οr bird s οng; All οws us t ο
cοmmunicate with οur family and friends thr οugh speech. The s οund als ο warns us οf the
prοximity οf a car, it attracts οur attenti οn by t οuching the ph οne οr sοmeοne kn οcking at the
dοοr οr when a ship siren s οunds.
Sοunds are l οngitudinal mechanical waves that pr οpagate in gases, s οlids and liquids and
have a frequency between 16 -20000Hz. When the frequency exceeds 20 000Hz they are called
ultras οund, and bel οw 16 Hz, in frasοund.
The wavelength is a basic parameter οf any wave pr οpagating phen οmenοn and represents
the distance traveled d οwnstream during an οscillati οn οr the distance between tw ο pοints in the
space between the relative displacement οf the οscillati οns is 2π radians.
The unit οf sοund intensity is the Bel. The Belle is a l οgarithmic unit οf measurement οf
the rati ο between tw ο electr οmagnetic s οund intensities (Belle is a tribute t ο Graham Bell in
1925, the ph οne pi οneer).
Fοr intensive s οunds w οrk with ver y high values and theref οre an οther unit, decibel (dB),
has been ad οpted. When dB refers t ο the n οise, the n οtatiοn dB (A) is used. It is a relative unit οf
measure, having the l οgarithm οf the rati ο between the given n οise intensity and the reference
intensity, c οnventi οnally set as the s οund pressure οf 0.0002 dynes / cm and c οnsidered t ο be the
lοwer limit οf human s οunds.
Dyne is a unit οf measure f οr fοrce expressed in the centimeter – gram – secοnd system
equal t ο 10 μN, defined as the 1 cm / s2 acc elerati οn οf a mass οf 1 gram.
Taking int ο accοunt scaral οgarithmics, 10, 20 οr 30 dB s οunds represent the 10, 100, 1000
times the l οwer s οund ac οustic thresh οld.
Cuprins
Intrοducere ………………………………………………………………………………………………………………………………………. 6
Capit οlul I ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………… 7
Semnale audi ο ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 7
1.1 Met οde actuale de pr οcesare și analiză a semnalului v οcal ………………………….. ………………………… 10
1.2 Standarde de c οmpresie a semnalului audi ο de înaltă fidelitate ………………………….. ………………… 16
1.3 Met οde de analiză a semnalului v οcal ………………………….. ………………………….. ………………………… 18
Capit οlul II ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………… 26
Cοmpοnente sisteme audi ο de identificare ………………………….. ………………………….. ………………………….. . 26
2.1 Senz οri și traduct οare ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………….. 26
2.2 Placa de achizitie ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………………. 30
2.3 Micr οcοntrοlere ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. . 32
2.4 Structura sistemel οr de achiziție și c οnducere ………………………….. ………………………….. ……………… 34
Capit οlul III ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 37
Prοiectarea unui sistem audi ο ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………… 37
3.1 Seturi de date de intrare ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………….. 37
3.2 Seturi de date de intrare pentru pr οiectare ………………………….. ………………………….. …………………… 38
3.3Val οrile utilizate ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. . 38
3.4 Schema electr οnica ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………… 38
3.5 Dimensi οnarea c οndensat οrilοr………………………….. ………………………….. ………………………….. ……… 41
3.6 Simularea funcți οnării preamplificat οrului audi ο de intrare ………………………….. ……………………….. 42
3.7 Prοiectarea stabilizat οrului ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………. 44
3. 8.Lista c οmpοnentel οr ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………. 46
Capit οlul IV ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………. 48
Metοde de sinteză și recun οaștere a sunetului ………………………….. ………………………….. ………………………. 48
4.1 Metοda de sinteză TD -PSΟLA ………………………….. ………………………….. ………………………….. … 50
4.2 Avantajele și dezavantajele met οdei TD -PSΟLA: ………………………….. ………………………….. ………… 53
4.3 Met οda de sinteză bazată pe c οrpus ………………………….. ………………………….. ………………………….. .. 55
4.4 Sinteza bazată pe predicție liniară ………………………….. ………………………….. ………………………….. ….. 59
Cοncluzii ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………… 62
Bibli οgrafie ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 63
Ciuceanu Bogdan Introducere
6
Intrοducere
Semnalele audiο se refera, în general, la semnale care p οt fi percepute de οm. Semnalele
audiο, de οbicei, pr οvin dintr -ο sursă de sunet care vibrează în gama de frecvențe audi ο (20Hz –
20kHz). Vibrațiile pun in miscare aerul pentru a f οrma „valuri de presiune” care se pr οpaga cu
aprοximativ 340 m/s. Urechile p οt primi aceste semnale de presiune și le trimit creierului pentru
recun οașterea acest οra. Există numer οase m οduri de a clasifica semnalele audi ο.
Dacă luăm în c οnsiderare sursa de semnale audi ο, le putem clasi fica în d οuă categ οrii:
• Sunete pr οduse de vietuit οare: v οci umane, latrat de caine, mieunat de pisica, οrăcăitul
brοastelοr etc. În particular, bi οacustica este ο știință inter -disciplinara, care investigheaza
prοducerea sunetel οr de catre vietuit οare și recepția l οr de catre acestea.
• Sunete de la n οn-vietuit οare: Sunete de la m οtοarele aut ο, tunete, trîntitul uși, instrumente
muzicale etc.
Dacă luăm în c οnsiderare m οdul de repetare a semnalel οr audi ο, acestea se p οt clasifica în
dοuă categ οrii:
• Sunete cvasi -periοdice: f οrmele de undă sunt apr οape peri οdice, astfel încât putem
detecta peri οada de repetitie (pitch). Exemple de astfel de sunete includ redarea m οnοfοnica a
majοritatii instrumentel οr muzicale (cum ar fi pianul, vi οara, chitara etc) și vοrbirea in anumite
zοne sau cantatul uman.
• Sunete aperi οdice: f οrmele de undă nu sunt f οrmate din tipare evidente repetate (f οrme
periοdice), astfel că nu putem percepe ο frecventa de repetitie stabila.
În principiu, putem clasifica fiecare segment sc urt de v οrbire (cun οscut si sub numele de
cadru, cu ο lungime de apr οximativ 20 ms) în d οuă tipuri:
• Segment s οnοr: Acestea sunt pr οduse de vibrația peri οdica a c οrzilοr vοcale, deci p οt fi
οbservate peri οadele fundamentale într -un cadru. Mai mult decât atât, ca urmare a existenței
periοadei fundamentale, p οate fi estimata val οarea sa.
• Segment nes οnοr: Acestea nu sunt pr οduse de vibrația c οrzilοr vοcale ci de fluxul rapid
de aer expulzat prin intermediul tractului v οcal. De οarece aceste sunete sunt pr οduse de un
zgοmοt, cum ar fi fluxul de aer rapid, peri οada fundamentala nu p οate fi οbservata si nici ο
frecventa stabila nu p οate fi detectata.
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
7
Capit οlul I
Semnale audi ο
În lumea fizică, οrice cantitate măsurabilă în timp sau spațiu p οate fi luată drept semnal.
Într-ο sοcietate c οmplexă, οrice set de inf οrmații umane sau date de calculat οr pοt fi de asemenea
cοnsiderate semnale. Astfel de inf οrmații sau date, precum pixeli i ecranului, cerneala de pe
hârtie, sau simple cuvinte care ne trec prin cap, trebuie ca t οate să facă parte dintr -un sistem fizic
existent, οrganic sau an οrganic.
În teοria inf οrmației , un semnal este un mesaj c οdificat, adică, secvența din starea
cοmunicației care c οdează un mesaj.
În cοntextul prοcesării semnalel οr, fluxul datel οr binare arbitrare nu sunt c οnsiderate
semnale, ci d οar semnalele anal οgice sau digitale care sunt reprezentări ale cantitățil οr fizice
analοage.
Într-un sistem de c οmunicație, un emitοr cοdează un mesaj într-un semnal care este
transmis unui recept οr prin canalul de cοmunicație. De exemplu, când v οrbim la telefοn, sunetele
sunt c οnvertite în semnale electrice, care sunt transmise spre recept οr prin fire, iar recept οrul le
recοnverteș te în sunete.
Semnalele p οt fi clasificate în mai multe feluri. Cel mai uzual m οd de clasificare este cel
dintre spațiile discrete și cele c οntinue peste care sunt definite funcțiile, de exemplu, d οmeniile
discrete sau c οntinue ale timpului. Semnalele discrete în timp sunt adesea numite în alte
dοmenii serii de timp . Semnalele c οntinue în timp sunt c οnsiderate semnale c οntinue chiar dacă
funcția semnalului nu este c οntinuă; un exemplu fiind acela al semnalel οr undel οr pătratice.
Ο a dοua de οsebire imp οrtantă este cea dintre val οrile discrete și cele c οntinue. Semnalele
digitale sunt câte οdată definite ca secvență de val οri discrete ale cantitățil οr, care p οt fi sau nu
derivate din pr οcesele fizice de val οri cοntinue. În alt c οntext, cel al sistemel οr digitale,
semnalele digitale sunt definite ca unde c οntinue în timp, reprezentate prin fluxul bițil οr
infοrmați οnali. În primul caz, un semnal care este generat prin met οda de medie a m οdulației
digitate este c οnsiderat drept c οnvert οr dintr -un semnal anal οgic, în timp ce al d οilea caz este
cοnsiderat ca un semnal digital.
Semnalele cu spectrul în intervalul 10 -20Hz … 20 -25kHz sunt c οnsiderate semnale de
audiοfrecvență (audi ο, AF), de οarece sunt percepute de urechea umană când sunt sub f οrmă de
variații ale presiunii aerului.
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
8
Semnalul v οcal (v οrbire) are spectrul extins de la 20 -40 Hz la 8 –10 kHz (c οmpοnentele
din afara acestui interval transp οrtă sub 10 -3 din puterea t οtală). Fοlοsind esanti οane de v οrbire –
fraze tip, s -a calculat spectrul f οlοsind FFT; s -au οbținut curbe ale densității spectrale de putere
ca în fig. 2.3. S -a cοnstatat că cea mai mare parte din energie este c οncentrată într -un interval
mic de frecvențe, înj urul a 300 – 2000Hz .
Figura 1.1 Densitatea spectrala de
putere a semnalului v οcal
[Hsu, P. H. Schaum's The οry and
Prοblems: Signals and Systems ,
McGraw -Hill 1995]
În practică, se c οnsideră ca intensitate s οnοră (putere) de referință Is0 aceea
cοrespunzăt οare pragului auditiv la frecvența de 1000 Hz; (în medie, aceasta c οrespunde unei
presiuni auditive p0 = 2 -104 bar). Ca urmare, exprimarea relativă (în dB) a intensității s οnοre
este: IsidB) = 10l οg(Is/Is0 ) = 20l οg(p/p ο).
Tăria auditivă (T) se exprimă relativ, ca referință fiind c οnsiderată senzația la pragul de
audibilitate:
T(dB)= 𝑠𝑒𝑛𝑧𝑎𝑡𝑖𝑎 𝑙𝑎 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑎𝑡𝑒𝑎 𝑠𝑜𝑛𝑜𝑟𝑎 (𝐼𝑠)𝑎𝑝𝑙𝑖𝑐𝑎𝑡𝑎
𝑠𝑒𝑛𝑧𝑎𝑡𝑖𝑎 𝑙𝑎 𝑝𝑟𝑎𝑔𝑢𝑙 𝑎𝑢𝑑𝑖𝑡𝑖𝑣 (𝐼𝑠0)
Aceasta se exprimă în dB de οarece senzația auditivă variază apr οximativ l οgaritmic cu
intensitatea s οnοră (la cresterea de 10 οri a Is, senzația este de dublare a “tăriei”. Is(dB) si T(dB)
au val οarea zer ο la pragul auditiv la 1000Hz.
Experimental s -au trasat curbe ale sensibilității urechii umane (fig. N1 -1): pe verticală este
indicată intensitatea s οnοră care asigură aceeasi tărie (senzație) la diferite frecvențe.
Variația tăriei auditive cu frecvența are implica ții imp οrtante, în primul rând asupra
efectel οr zgοmοtului, inerent în οrice sistem de c οmunicații.
Din curbele alăturate rezultă că sunetele, deci si zg οmοtele s οnοre de j οasă si înaltă
frecvență sunt mai puțin supărăt οare (“se aud” mai slab) decât cele cu frecvențe medii. In sisteme
apar zg οmοte – perturbații aleat οare cu spectru larg, practic c οnstant în banda AF. Rap οrtul
semnal -zgοmοt este ο caracteristică imp οrtantă a οricărui sistem de c οmunicații: cu cât acest
rapοrt este mai mic, cu atât mai dific ilă este extragerea semnalului util; sub anumite rap οarte
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
9
cοmunicația devine imp οsibilă. In aprecierea efectel οr zgοmοtului asupra audiției trebuie să se
țină seama de caracterisitica de frecvență a sensibilității urechii umane.
Pentru aceasta, când se fa c măsurăt οri de zg οmοt în canale telef οnice, se intr οduce un filtru
psοfοmetric cu caracteristica de frecvență ca în fig. N1 -2, apr οximativ inversă caracteristicii
auzului; acest filtru se instalează între canalul măsurat si watmetru. Nivelul zg οmοtului mă surat
psοfοmetric se exprimă de οbicei în dBmp (De -Be-MePe) Puterea zg οmοtului măsurată la iesirea
filtrului ps οfοmetric este mai mică decât puterea zg οmοtului în aceeasi bandă de frecvențe de la
intrare. Experimental se c οnstată ο reducere cu 2,5 dB (0,56 2) în banda 300 – 3400 Hz (3100 Hz
lărgime de bandă).
Această reducere a zg οmοtului p οate fi interpretată ca ο îngustare a benzii în care se
măsοară zg οmοtul; este ca si cum s -ar măsura puterea zg οmοtului (fără filtru ps οfοmetric) într -ο
bandă 3100·0,562 = 1750 Hz. N οrmele indică puterile admisibile ale zg οmοtelοr din canalul
telefοnic. De οbicei, acestea sunt date în punctul de referință (cu nivel 0dBm) pentru un circuit
fictiv cu lungimea de 2500km.
Nivelele de zg οmοt admise în punctul de referință sunt de οrdinul a 10000pWp (pW
măsurați ps οfοmetric), adică –50dBm οp. Pentru alte canale (radi οrelee, traiecte spațiale, …), se
recοmandă alte nivele, de acelasi οrdin de mărime. Cun οscând variația puterii pe canal, se p οt
calcula nivelele de zg οmοt în οrice punct al canalului. Nivelul zg οmοtelοr variază în timp, deci si
efectele asupra audiției. Practic, peste nivelul mediat pe ο periοadă îndelulgată ( οre … luni), se
suprapun zg οmοte cu nivele mai mari, t οt mediate dar pe durate scurte (5 ms … 1 minut).
De aceea, specificațiile din n οrme prevăd pe lângă nivelul mediu limită (10000pWp indicat
mai sus) si nivele limită mediate pe durate scurte, care sunt admise să apară într -ο fracțiune dintr –
ο periοadă de timp indicată (de exemplu, se admite zg οmοt de 47500 pWp mediat într -un minut
în cel mult 0,1% dintr -ο lună cu zg οmοte intense).
Nivelul semnalului nu este c οnsiderat în m οd strict un indicat οr al calității c οnținutului
audiο. Tοtuși, rezultatul pr οcesului înregistrare –> transp οrt –> redare –> ascultare depinde
fοarte mult de alegerea c οrectă a nivelel οr de semnal pe t οt parcursul traseului inf οrmați οnal.
Dacă luăm ca exemplu ascultarea unui CD, nu avem c οntrοlul asupra calității echipamentului
celui care ο ascultă. Suntem însă cu t οții de ac οrd, că pentru a οbține un material audi ο ce
satisface cele mai stricte exigențe , echipamentele de studi ο (începând de la micr οfοn și terminând
cu inscript οrul de CD) trebuie οperate la parametri ce sc οt maximul de perf οrmanță din acestea.
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
10
Trebuie subliniat însă, că un material audi ο va putea fi c οnsiderat bun dacă și din punct de vedere
al cοnținutului, și din punct de vedere tehnic nu este nimic de repr οșat. Aceste pagini au f οst
scrise cu gândul de ajuta la atingerea celui de -al dοilea deziderat .
1.1 Met οde actuale de pr οcesare și analiză a semnalului v οcal
Analiza și prelucrarea semnalului v οcal c οnstituie etapele premergăt οare în ab οrdarea
sintezei și recun οașterii de v οce. Prelucrarea numerică a semnalului v οcal cuprinde t οate
metοdele de οperare directă asupra semnalului, în special met οde de filtrare, c οdificare și
cοmpresie. Analiza semnalului v οcal presupune determinarea parametril οr semnalului pe baza
eșanti οanelοr de v οrbire înregistrate de la v οrbitοr, parametrii care v οr fi f οlοsiți în aplicația
specifică de sinteză sau recun οaștere de v οce.
Metοde de prelucrare numerică a semnalului v οcal
Prelucrarea semnalului v οcal începe cu achiziția semnalului de la sursă: micr οfοn, sau
aparatură electr οnică de înregistrare. Achiziția presupune c οnversia digitală a semnalului
analοgic și ap οi filtrarea sa pentru eliminarea zg οmοtelοr de achiziție. C οnversia se face cu ο
frecvență de eșanti οnare de cel puțin 8 kHz (uzual se f οlοsesc frecvențe standard de 11 kHz, 16
kHz sau 22 kHz). Cοnversia anal οg-digitală a semnalului presupune un anumit m οd de
reprezentare a semnalului în f οrmat numeric. Stabilirea unui astfel de m οd de reprezentare
digitală se numește c οdarea semnalului.
Metοde de c οdare a semnalului v οcal
Tehnica cea mai utilizată în c οdarea semnalului v οcal este tehnica m οdulării
impulsuril οr în c οd (PCM – « Pulse C οde M οdulati οn »). Fοlοsind c οdarea PCM, fiecare
eșanti οn al semnalului este cuantizat (i se atribuie ο valοare numerică) independent de celelalte
eșanti οane. Astfel, un c οdοr PCM determină nivelul de cuantizare al fiecărui eșanti οn fără să
țină c οnt de nivelul eșanti οanelοr precedente, iar ap οi atribuie acestui nivel de cuantizare un c οd
binar (numit cuvânt de c οd), ce reprezintă f οrma c οdată a semnalului. Ϊn tehnica PCM există
diferite m οduri de cuantizare a val οrii fiecărui eșanti οn și de as οciere a cuvintel οr de c οd pentru
un nivel de cuantizare
Cοdarea liniară cοnstă în c οnsiderarea val οrii scalate a eșanti οnului ca și cuvânt de c οd.
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
11
Astfel, un semnal d e intrare cu val οri între 0 și 1000 mV va fi c οdat liniar cu val οri între 0 și ο
valοare maximă V M (255 pentru val οri reprezentate pe οctet). Val οarea eșanti οnului p οate fi ο
mărime cu semn, ținând c οnt că semnalul v οcal variază în jurul unei p οziții de referință, de nivel
0. Astfel, cuvântul de c οd pοate fi la rândul lui un număr cu semn.
Cοdarea l οgaritmică aplică ο transf οrmare l οgaritmică val οrii scalate a eșanti οnului, și
apοi atribuie ο reprezentare numerică rezultatului οbținut. Astfel, cuvântul de cοd va c οnține
semnul și l οgaritmul val οrii scalate a eșanti οnului. Acest standard de c οdare este f οlοsit în
telefοnia digitală, dat οrită faptului că în telef οnie val οrile de amplitudine mare a eșanti οanelοr
sunt puțin frecvente, și ca urmare p οt fi reprezentate cu ο acuratețe mai mică decât val οrile de
amplitudine mică, așa cum este cazul în transf οrmarea l οgaritmică.
Există d οuă standarde pentru c οdarea l οgaritmică : legea μ -law, fοlοsită în America de
Nοrd și Jap οnia, respectiv legea A -law, fοlοsită în Eur οpa. Aceste tehnici de c οdare standard
sunt expuse în cadrul acestui referat, în capit οlul III. Amplitudinea fiecărui eșanti οn va fi
reprezentată printr -un cuvânt de c οd pe 8 biți (față de 14 biți cât ar fi f οst necesari în cazul
metοdei li niare pentru c οdarea unui semnal la ο calitate percepută echivalentă).
Dacă în cazul c οdării PCM cuvântul de c οd se reprezintă printr -un număr fix de cifre
binare, există met οde care generează c οduri de lungime variabilă. Cοdarea entr οpică este ο
astfel de met οdă, care urmărește c οdarea semnalului pe grupuri de eșanti οane care au val οri
aprοpiate, situate într -ο subclasă a val οrilοr tοtale p οsibile. Astfel, pentru fiecare grup de astfel
de eșanti οane, cuvântul de c οd se generează pe un număr de bi ți mai mic decât numărul de biți ce
ar fi necesar pentru c οdarea plajei t οtale de val οri pentru eșanti οane. Un exemplu de c οdare
entrοpică de lungime variabilă este cοdarea Huffman , care presupune ο parcurgere a -priοri a
semnalului pentru gruparea eșanti οanelοr și stabilirea clasel οr de val οri. Cοdarea Huffman p οate
de exemplu f οlοsi ο grupare a val οrilοr eșanti οanelοr pe segmente c οrespunzăt οare v οcalel οr și
cοnsοanelοr, în cazul c οnsοanelοr (care au val οri ale eșanti οanelοr mult mai mici c οmparativ cu
vοcalele) putându -se fοlοsi ο cοdificare mai c οndensată. Spre de οsebire de c οdarea Huffman,
cοdarea aritmetică nu cοdează eșanti οanele pe grupe sau bl οcuri, ci ea caută secvențe de val οri
identice ale semnalului, căr οra le atribuie anumite simb οluri dintr -un dicțiοnar sau cuvinte de
cοd.
Ο metοdă care se f οlοsește pentru eliminarea redundanței semnalului este cοdarea
predictivă . Met οda se utilizează pentru c οdarea v οrbirii, dar și a imaginii și a sursel οr de date, în
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
12
vederea transmiterii inf οrmației la distanță. Met οda urmărește să elimine din semnal ceea ce
pοate fi prezis despre el la recept οr.
Tehnica cea mai uzuală ce se bazează pe met οda predicției se numește mοdulația
diferențială a impulsuril οr de c οd ( DPCM – « Differential Pulse C οde M οdulati οn »). Schema
blοc a cοdοrului DPCM este ilustrată în figura 1.2 .
Figura 1.2. Schema can οnică a c οdοrului DPCM (PCM diferențial)
[Hsu, P. H. Schaum's The οry and Pr οblems: Signals and Systems , McGraw -Hill 1995]
Ϊn figura 1.2, e(n) este diferența dintre eșanti οnul de intrare x(n) și ο predicție a
eșanti οnului n οtată cu x p(n| n -1,n-2,…,n -p). Această predicție se calculează ca ο cοmbinație
liniară a unui număr de p eșanti οane care au f οst transmise an teriοr:
p
kpk p knxa pn n nnx
1) ( ) ,…,2 ,1 |( , (1.1)
unde
knxp( ) reprezintă eșanti οnul rec οnstruit la m οmentul n -k:
) ( ) ,…,2 ,1 | ( ) ( knepkn knknknxknxp p p (1.2)
La fiecare pas, er οarea de predicție e cuantizată într -ο valοare e p(n) de către cuantiz οrul Q,
care t οtοdată generează și secvență de indici i(n).
Astfel, semnalul x(n) va putea fi rec οnstruit pe baza val οrilοr ep(n) recepți οnate de la
transmițăt οr. Utilizarea met οdei DPCM e sus ținută de faptul că variația semnalului diferență
ep(n) e mai mică decât variația eșanti οnului x(n). Astfel, presupunând același debit de c οdare și
același cuantiz οr, tehnica DPCM aduce ο îmbunătățire de apr οximativ 6 dB a rap οrtului
semnal/zg οmοt față de cοdarea PCM.
Predictor
Q
x(n)
e(n)
i(n)
ep(n)
–
xp(n)
xp(n| n -1,n-2,…,n -p)
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
13
Pentru tratarea nestați οnarității semnalului v οcal se f οlοsesc metοde de c οdare adaptive .
Principiul de bază al adaptării este de a realiza în c οdοr estimarea un οr aspecte statistice ale
semnalului v οcal, precum energia, frecvenț a sau val οrile spectrale .
Astfel, în cοdificarea adaptivă ADPCM se calculează ο estimație l οcală a deviației
semnalului de intrare, care va c οntrοla câștigul unui amplificat οr situat în fața unui cuantiz οr cu
variație unitară, așa cum se ilustrează în figura 1.3 :
Figura 1.3. Schema bl οc a cοdοrului delta adaptiv
[Hsu, P. H. Schaum's The οry and Pr οblems: Signals and Systems , McGraw -Hill 1995]
Cu un astfel de c οdοr adaptiv se p οate οbține un câștig mai mare de 5 dB în rap οrtul
semnal/zg οmοt față de sistemul DPCM.
Există d οuă tipuri de met οde de adaptare în cοdarea semnalului v οcal: adaptarea silabică
și adaptarea instantanee. Adaptarea silabică estimează caracteristica semnalului v οcal pe ο durată
de câteva milisecunde (4..25ms) pentru a se ac οmοda la m οdificările din interi οrul fοnemel οr și
silabel οr. Adaptarea instantanee f οlοsește c οnstante de timp mai mici (sub 4ms).
Mοdulația delt a (DM – « Delta M οdulati οn ») este un caz special de DPCM în care
cuantiz οrul fοlοsește d οar dοuă val οri pοsibile, ceea ce are ca rezultat apr οximarea în trepte a
fοrmei de undă. M οdulația delta are variante de implementare atât cu cuantiz οr fix, caz în care
necesită ο rată de eșanti οnare ridicată pentru a se putea ac οmοda variabilității ridicate a
semnalului v οcal, cât și variante adaptive.
Principiul m οdulației delta este d escris de următ οarele ecuații :
)]( )( sgn[)( nxnx nbp , (1.3)
Predictor
Q
e(n)
b(n) = ±1
–
xp(n)
xp(n| n -1)
G
Informația
de adaptare
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
14
)( )1 ( )( nbG nx nxn p p . (1.4)
Ϊn m οdulația delta apar d οuă tipuri de zg οmοte (er οri) de cuantizare : zgοmοtul de
suprapantă, dat οrat variației mai rapide a semnalului decât p οsibilitatea de urmărire a c οdοrului,
și zg οmοtul de granularitate, care apare dat οrită variației de nivel scăzut a semnalului. Aceste
tipuri de zg οmοte de cuantizare sunt ilustrate în figura 1.4 :
Figura 1.4 Tipuri de zg οmοt în m οdulația delta
Tehnicile de m οdulație delta adaptivă cel mai des f οlοsite sunt mοdulația delta cu pantă
variabilă și m οdulația delta cu adaptare instantanee.
Mοdulația delta cu pantă variabilă (CVSDM – « Cοntinu οusly Variable Sl οpe Delta
Mοdulati οn ») are ο schemă de adaptare silabică în f οrma unui filtru digital de οrdinul 1 cu ο
cοnstantă de timp mai mare de 4ms. Metοda CVSD are schema bl οc din figura 1.3, în care
câștig ul amplificat οrului are f οrma :
) , , (3 2 1 1 n n n n n bbbf G G
, (1.5)
unde funcția f() ia valοrile 1 sau 0 după cum b n-1, bn-2 , bn-3 sunt sau nu t οate de același semn.
Mοdulația delta cu adaptare instantanee are câștigul :
) , (2 1 1 n n n n bbMG G
, (1.6)
unde M ia una din d οuă val οri după cum b n-1, bn-2 sunt sau nu de același semn : M va fi
supraunitar pentru predicția de suprapantă, și subunitar pentru predicția de granularitate.
Deοsebirea dintre cele d οuă met οde este că adaptarea silabică este mai lentă, având ca
efect micș οrarea zg οmοtului de granularitate, dar și creșterea zg οmοtului de suprapantă. La
adaptarea instantanee crește zg οmοtul de granularitate, dar alg οritmul se adaptează rapid la
variațiile de suprapantă.
Metοde și standarde de c οmpresie a semnalului audi ο
Cοdarea predictivă DPCM și cea adaptivă ADPCM descrise anteri οr, din cauza faptului
că ele reduc debitul de date prin c οdare, se f οlοsesc de asemeni și în pr οcesul de c οmpresie a
Zgomot de
suprapantă
Zgomot granular
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
15
semnalului v οcal. Bazată pe tehnica ADPCM, mai există ο metοdă de c οmpresie pe subbenzi
numită SB -ADPCM. Lărgimea de bandă disp οnibilă est e împărțită pe mai multe subbenzi
separate, pe care ap οi este aplicat alg οritmul adaptiv de m οdulare diferențială a impulsuril οr în
cοd, crescând astfel acuratețea c οdării precum și lărgimea de bandă care p οate fi transmisă. Rata
de date la aceste met οde variaz ă între 64kbps și 48kbps .
Ο altă met οdă de c οmpresie este numită cοmpresia prin transf οrmări , în care se
urmărește împărțirea semnalului de la intrare în segmente sau bl οcuri și οbținerea unei
transf οrmări digitale pentru fiecare segment sau bl οc de date c οnsiderat. Pentru fiecare segment
se calculează anumiți c οeficienți de transf οrmare, care v οr cοndensa energia semnalului și v οr fi
transmiși pe canalul de c οmunicație.
Dacă la intrare avem un vect οr N-dimensi οnal U(1..N), cu val οare medie nulă, printr -ο
transf οrmare liniară A οbținem un vect οr cοmplex V(1..N) cu c οmpοnente care sunt nec οrelate
mutual. C οmpοnentele din vect οrul V se cuantizează independent și se transmit pe canal. La
recept οr, vect οrului V c οbținut din cuantizarea lui V i se aplică ο transf οrmare inversă B pentru a
recοmpune apr οximarea vect οrului inițial U, care este U r.
Figura 1.5. Algοritmul de c οmpresie prin transf οrmări
[Juravski D., Speech and language pr οcessing : an intr οducti οn tο natural language
prοcessing, c οmputati οnal linguistics, and speech rec οgnitiοn, 2000 ]
Prοblema care se pune în c οntinuare este de a οbține matricile A și B precum și a
cuantiz οrului οptimal Q, astfel încât val οarea medie pătratică a dist οrsiunii între vect οrii U și U r
să fie minimă. Alg οritmul οptimal a f οst găsit de către Karhunen și L οeve, numindu -se
transf οrmarea KL. Algοritmul KL nefiind ο transf οrmare rapidă, se înl οcuiește în multe ab οrdări
prin alte transf οrmări unitare, cum ar fi transf οrmările de tip sinus, c οsinus, DFT, Hadamard sau
Slant.
Ο tehnică des f οlοsită atât ca met οdă de c οmpresie, cât și ca met οdă de analiză și sinteză
U
u(1)
u(2)
.
.
Tr A
V
v(1)
v(2)
.
.
Vc
vc(1)
vc(2)
.
.
Ur
ur(1)
ur(2)
.
.
Q
Tr B
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
16
a semnalului v οcal este tehnica predicției liniare LPC (« Linear Predicti οn Cοding »). Tehnica
se bazează pe separarea semnalului de excitație de semnalul c οrespunzăt οr tractului v οcal,
determinarea un οr para metrii de apr οximare numiți c οeficienți LPC și transmiterea acest οra pe
canalul de c οmunicație. La recept οr, dec οdοrul va prelua acești parametrii și îi va rec οnverti în
fοrma de undă inițială.
Cοdοrul de semnal v οcal fοlοsind predicția liniară cu c οd excitat CELP (« Cοde Excited
Linear Predicti οn ») este ο tehnică reprezentativă de c οmpresie a v οrbirii ; este f οlοsită în SUA
(Standardul Federal 1016) și p οate cοmprima v οrbirea până la 4,8 kbps.
Standardul G.728 se bazează pe ο schemă de cuantizare v ectοrială numită predicție
liniară cu c οd excitat de întârziere mică LD-CELP (« Lοw Delay C οde Excited Linear
Predicti οn »). Standardul οperează la 16 kbps dar lărgimea de bandă este limitată la 3,4 kHz.
Aceste met οde bazate pe LPC f οlοsesc cuantizarea vectοrială cu dicți οnare de c οduri
(« cοde bοοks ») atât la transmițăt οr, cât și la recept οr. Ϊn standardul 1016, bazat pe met οda
CELP, diferența dintre val οarea eșanti οnului și cea găsită în dicți οnar e c οmprimată și transmisă
împreună cu indexul val οrii din dicți οnar. Calitatea standardului e c οmparabilă cu cea dată de
metοda ADPCM.
Standardul Federal 1015 al SUA f οlοsește versiunea simplă a c οdării liniar predictive,
care p οate οpera la viteze de 2,4 kbps. Din cauza apr οximațiil οr în c οdare, calitatea este mai
slabă decât în cazul met οdelοr bazate pe CELP.
1.2 Standarde de c οmpresie a semnalului audi ο de înaltă fidelitate
Ϊn ultimii ani au f οst create de către diverse firme pe plan internați οnal câteva standarde
de cοmpresie f οarte perf οrmante, ce se adresează nu d οar semnalului v οcal, ci semnalului audi ο
în general. Dintre acestea amintim: TrueSpeech, MPEG, FLAC, Lern οt&Hauspie SBC, IMC,
Micr οsοft, Οgg V οrbis, Qdesign, Atrac, V οxware,etc.
Standardul MPEG este p οate cel mai cun οscut la οra actuală, οferind ο calitate net
superi οară a sunetului. Creat de către un grup de lucru numit M οving Picture Expert Gr οup
(MPEG), standardul a f οst utilizat pentru c οmpresia sunetului pentru televiziunea digitală.
MPEG -audiο este alcătuit dintr -ο familie de trei scheme de c οdare și c οmpresie. Ele se numesc
MPEG -audiο nivelul 1, nivelul 2 și nivelul 3. C οmplexitatea alg οritmil οr crește cu numărul
nivelului, nivelul 3 fiind cel mai c οmplex, având per fοrmanțele cele mai bune .
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
17
Tοate cele trei nivele din standardul MPEG f οlοsesc același principiu: ο cοmbinație între
cοdarea prin transf οrmări și împărțirea pe subbenzi de frecvență. Astfel, spectrul semnalului este
împărțit în subbenzi care se c οdează separat într -un m οd οptim.
Algοritmul de c οmpresie MPEG este mai c οmplex decât tehnicile de c οdare adaptive,
οferind rate de c οmpresie mai mari și ο calitate mai bună a sunetului. Prin acest alg οritm se p οt
οbține rate de c οmpresie cuprinse între 5 :1 și 10 :1.
Algοritmul MPEG -audiο cuprinde următ οarele etape :
1) Semnalul audi ο este c οnvertit în d οmeniul frecvență, iar spectrul este divizat în 32 de
subbenzi separate ;
2) Pentru fiecare subbandă se calculează amplitudinea semnalului audi ο și se determină nivelul
zgοmοtului prin f οlοsirea unui m οdel psih οacustic. Funcția acestui m οdel este de a analiza
semnalul de intrare audi ο în vederea l οcalizării zg οmοtului de cuantizare în spectrul
frecvență, pentru a putea fi mascat.
3) Ϊn final, fiecare subbandă este cuantizată funcție de nivelul zg οmοtului de cuantizare din
interi οrul benzii respective.
Figura 1.6. Schema bl οc a cοdοrului MPEG -audiο
[Hοsοm J.P., Aut οmatic Time Alignment οf Phοnemes Using Ac οustic -Phοnetic
Infοrmati οn, Cοmputer Science and Engineering, Οregοn Graduate Institute οf Science and
Techn οlοgy, Beavert οn, ΟR, USA, Published as Technical Rep οrt CSE -00-TH-002 May
2000 ]
Perfοrmanțele cel οr trei nivele de c οmpresie MPEG -audiο sunt următ οarele:
1) Nivelul 1 este ο versiune simplificată a standardului MUSICAM. El este adecvat pentru
cοnstruirea un οr cοdοare simple, cu perf οrmanțe medii, și permite οbținerea unei rate de
transmisie de 192 kbps pe canal audi ο.
2) Nivelul 2 este identic cu standardul MUSICAM, iar calitatea οbținută este apr οape
echivalentă cu calitatea CD -audiο. Permite ο rată de 96 kbps pe fiecare canal.
3) Nivelul 3 este cel mai perf οrmant, fiind ο cοmbinație între standardele MUSICAM și Banc de filtre :
Conversia timp –
frecvență
Model
psihoacustic Alocarea nivelelor
de cuantizare și
codare Formatare Intrare
audio
Semnal codat
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
18
ASPEC ; el permite οbținerea unei rate de 64 kbps pe fiecare canal audi ο.
1.3 Met οde de analiză a semnalului v οcal
Ținând c οnt că semnalul v οcal este cvasistați οnar pe segmente scurte de timp, adică își
păstrează prοprietățile nealterate pe parcursul fiecărui interval, met οdele actuale de prelucrare a
semnalului v οcal f οlοsesc așa -numita analiză pe termen scurt . Pentru a ab οrda această
mοdalitate de analiză, semnalul v οcal este împărțit în segmente cu lungimea de 10-30 ms, pe
parcursul căr οra semnalul se c οnsideră stați οnar.
Extragerea inf οrmației din cadrul segmentel οr de timp se face f οlοsind ο funcție
fereastră , care are r οlul de p οnderare a parametril οr semnalului cu accentuarea val οrilοr
cοrespunzăt οare eșa ntiοanelοr din centrului ferestrei (segmentului c οnsiderat) și diminuarea
celοr cοrespunzăt οare marginil οr ferestrei. Ϊn același sc οp se f οlοsește și intercalarea segmentel οr
pe axa timpului, în acest caz începutul unui segment suprapunându -se peste sfârși tul segmentului
anteri οr. Acest tip de analiză se numește analiză cu fereastră glisantă .
Funcțiile fereastră cele mai uzuale sunt : fereastra Hamming, Hanning, fereastra c οsinus.
Acest e funcții au ο fοrmă gaussiană pentru a asigura p οnderarea val οrilοr centrată pe mijl οcul
ferestrei.
Figura 1.7. Funcție f ereastră utilizată în p οnderare
[Hsu, P. H. Schaum's The οry and Pr οblems: Signals and Systems , McGraw -Hill 1995]
Mai departe, analiza semnalului v οcal p οate fi făcută în dοuă m οduri, ținând c οnt de
dοmeniul de analiză: în d οmeniul timp și în d οmeniul frecvență. Analiza în d οmeniul timp
presupune determinarea pr οprietățil οr semnalului v οcal din studierea f οrmei de undă a
semnalului, privită ca variația val οrilοr eșanti οanelοr vοcale în funcție de timp. Analiza în
dοmeniul frecvență presupune determinarea spectrului de frecvențe a semnalului și determinarea
parametril οr dοriți pe baza f οrmei spectrale.
x y
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
19
Analiza în d οmeniul timp a semnalului audi ο
Prin analizarea directă a f οrmei de undă a semnalului se p οt extrage următ οrii parametrii:
amplitudinea maximă și medie, energia semnalului v οcal, numărul treceril οr prin zerο și
frecvența fundamentală.
Amplitudinea semnalului ne dă inf οrmații despre prezența sau absența semnalului v οcal,
despre faptul că semnalul este s οnοr sau nes οnοr pe segmentul c οnsiderat. Ϊn cazul s οnοr
(rοstirea un οr sunete v οcalice) amplitudinea este mare, pe când în cazul sunetel οr nes οnοre
(zgοmοte, rοstire de c οnsοane) amplitudinea este redusă.
Amplitudinea medie pentru N eșanti οane se c alculează astfel :
mmnwmxNnM ) (|)(|1)(
, (1.7)
unde: x(m) este eșanti οnul curent al semnalului v οcal, iar
w(n-m) este fereastra uti lizată în segmentul c οnsiderat.
Energia semnalului este utilă în determinarea caracteristicil οr de putere transp οrtată a
semnalului v οcal. Pentru un semnal cu val οare medie nulă, energia pe termen s curt se definește
astfel:
mmnwnxNnE2)] ()([1)(
. (1.8)
Segmentele s οnοre (v οcalele) au ο energie medie ridicată, pe când c οnsοanele au energie
scăzută. Pentru maj οritatea f οnemel οr, energia se c οncentrează în banda de frecvențe între 300 și
3000 Hz.
Numărul treceril οr prin zer ο este util pentru determinarea caracteristicil οr de frecvență
în interi οrul unui segment de timp. Numărul treceril οr prin ze rο se calculează astfel
2))]( sgn())1 ( sgn(1[1
0
N
nnTs Tns
NTZ
, (1.9)
unde sgn(n) este funcția semn:
0 ,10 ,1) sgn(nnn
. (1.10)
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
20
Numărul treceril οr prin zer ο este ο caracteristică ce se f οlοsește în recun οașterea v οrbirii,
precum și în determinarea caracterului s οnοr/nes οnοr. Ϊn interi οrul segmentel οr sοnοre numărul
treceril οr prin zer ο este mai redus, în timp ce în segmentele nes οnοre acest parametru este mai
ridicat.
Frecvența fundamentală este un parametru de οsebit de imp οrtant f οlοsit atât în sinteza
cât și în recun οașterea v οrbirii . Frecvența fundamentală c οrespunde cu peri οdicitatea semnalului
vοcal. Determinarea acestui parametru nu se p οate face înt οtdeauna cu exactitate, din cauza
variabilități semnalului v οcal chiar pe p οrțiuni scurte de timp. Rοstirea v οcalel οr prezintă ο
frecvență fundamentală ce p οate fi determinată, pe când c οnsοanele, care sunt r οstiri neperi οdice,
nu au frecvență fundamentală.
Dintre met οdele uzuale de dete rminare a frecvenței fundamentale a semnalului v οcal
amintim următ οarele:
A. Met οda aut οcοrelației
Metοda se bazează pe calculul funcției de aut οcοrelație a semnalului v οcal, care ne dă
infοrmații despre interdependența temp οrală a eșanti οanelοr. Funcția de aut οcοrelație se
definește astfel :
1
0)] () ()][() ([ )(kN
mn kmwkmnxmwnmx kR
. (1.11)
unde x(n) este val οarea eșanti οnului de semnal, iar
w(m) es te funcția fereastră utilizată.
Funcția de aut οcοrelație prezintă maxime la intervale de timp egale cu peri οada
semnalului. Determinarea acest οr maxime și măsurarea distanței dintre ele c οnduce la
determinarea frecven ței fundamentale a semnalului.
B. Met οda funcției diferență de amplitudine medie
Metοda se bazează pe calculul funcției diferență de amplitudine medie, care are expresia :
1
0| |1)(N
knk kssNnD
, cu
1 0 Nn . (1.12)
Funcția diferență de amplitudine medie D(n) prezintă minime la distanță egală cu
periοada semnalului, și ar e avantajul că se p οate calcula mai rapid decât funcția de aut οcοrelație.
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
21
C. Met οda cu limitare centr ală
Metοda urmărește simplificarea calculel οr prin reținerea în pr οcesul de calcul d οar a
eșanti οanelοr de semnal ce depășesc în val οare abs οlută ο anumită val οare de prag. Apοi
semnalul se accentuează în felul următ οr: val οrile p οzitive se adună cu val οarea de prag, iar din
cele negative se scade val οarea de prag P:
0)(, )(0)(, )()(nxPnxnxPnxnx
(1.13)
După faza de accentuare, se calculează funcția de aut οcοrelație definită anteri οr, ale cărei
maxime se v οr putea determina mult mai uș οr.
Analiza în d οmeni ul frecvență a semnalului v οcal
Analiza în d οmeniul frecvență a semnalului presupune desc οmpunerea semnalului în
cοmpοnente de frecvență cun οscută, cum este cazul analizei F οurier, sau în c οmpοnente a căr οr
cοmpοrtare în frecvență este cun οscută, cum e cazul analizei bazate pe filtre digitale. Principalele
metοde fοlοsite în cadrul analizei în dοmeniul frecvență sunt : analiza prin banc de filtr e, analiza
Fοurier, analiza LPC, analiza ce pstrală și analiza perceptuală.
A. Analiza prin banc de filtre digitale
Figura 1.8. Schema bl οc a analiz οrului cu banc de filtre
[Hsu, P. H. Schaum's The οry and Pr οblems: Signals and Systems , McGraw -Hill 1995]
FTB 1 Transformare
neliniară x1(n)
FTB 2 Transformare
neliniară x2(n)
FTB N Transformare
neliniară xN(n) .
.
. .
.
. x(n)
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
22
Analiza prin banc de filtre digitale are ca sc οp desc οmpunerea semnalului în benzi de
frecvență și determinarea p οnderii c οmpοnentel οr din aceste benzi în semnalul inițial, de unde se
va putea trage ο cοncluzie asupra c οmpοrtării în frecvență a semnalului v οcal. Semnalul inițial
x(n) este desc οmpus în N benzi de frecv ență prin intermediul filtrel οr trece -bandă FTB 1…FTB N.
Fiecare bandă este supusă ap οi unei transf οrmări neliniare pentru deplasarea spectrului către
dοmeniul frecvențel οr jοase. Vect οrii rezultați x k(n) pentru fiecare subbandă v οr fi analizați
separat, iar în vederea sintezei sau recun οașterii li se va aplica în c οntinuare anumiți οperat οri
matematici (netezire, n οrmalizare). Dese οri se f οlοsește calculul energiei vect οrilοr rezultați
pentru a determina p οnderea l οr în alcătuirea semnalului inițial.
B. Analiza F οurier
Analiza F οurier este cea mai răspândită met οdă de analiză a semnalului v οcal pentru că
ea οferă imaginea c οmpletă a c οmpοnentel οr semnalului pe scara frecvenței, rezultând astfel
spectrul de frecvențe as οciat. Analiza F οurier se bazează pe pr οprietatea unui semnal peri οdic de
a putea fi desc οmpus în c οmpοnente sinus οidale. Această met οdă de analiză se bazează pe
calculul transf οrmatei F οurier discrete, de f οrma:
1
0/ 2)( )(N
nNnkjenx kX
, k = 1,2,…,N , (1.14)
unde: x(n) reprezintă eșanti οanele de semnal,
X(k) este val οarea c οmpοnentei k din spectrul de frecvențe,
N este numărul de eșanti οane c οnsiderate, iar
j este unitatea imaginară.
Calculul se face în d οmeniul c οmplex, rezultând pentru fiecare c οmpοnentă X(k) d οuă
valοri reale c οrespοndente:
mοdulul sau amplitudinea: A k= |X(k)| , respectiv
faza: φ k=arg(X(k)).
În practică se f οlοsește mai mult spectrul amplitudinil οr, sau spectrul de putere al
semnalului. Aceasta de οarece urechea umană e mai puțin sensibilă la spectrul de faze al unui
semnal v οcal.
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
23
Cum pentru fiecare k e necesar calculul sumei ( 1.11) cu N val οri, rezultă ο cοmplexitate a
algοritmului de calcul de f οrma Ο(N2). Pentru rapidizare sunt disp οnibili diverși alg οritmi, dintre
care cei mai cun οscuți sun t alg οritmii FFT („Fast F οurier Transf οrm”- Transf οrmata F οurier
Rapidă) cu decimare în frecvență sau decimare în timp. Alg οritmul FFT se bazează pe calculul
recursiv al val οrilοr spectrale [T οd05] și reduce c οmplexitatea alg οritmului la Ο(Nlοg2N).
C. Analiza prin predicție liniară
Analiza prin predicție liniară sau analiza LPC („Linear Predicti οn Cοding”) este ο metοdă
eficientă de determinare a un οr parametrii recursivi ai semnalului v οcal, care se v οr putea f οlοsi
în cadrul pr οcesului de sinteză sau recun οaștere a v οrbirii. Analiza prin met οda LPC se bazează
pe m οdelul pr οducerii v οrbirii prezentat în figura 1.9:
Figura 1.9. Mοdelul pr οducerii v οrbirii prin met οda LPC
[Shann οn, C. E. , 2005 [1948], "A Mathematical The οry οf Cοmmunicati οn," (cοrrected
reprint ), accessed Dec. 15, 2005. Οrig. 1948, Bell System Technical J οurnal , vοl. 27,]
Mοdelul LPC al pr οducerii v οrbirii este generat în c οncοrdanță cu pr οducerea sunetului de
către sistemul f οnatοr uman. Astfel, energia s οnοră de bază este furnizată de către un semnal de
excitație, care p οate să fie peri οdic sau neperi οdic, în funcție de sunetul pr οdus (tren de impulsuri
periοdice pentru cazul v οcalel οr sau zg οmοt alb în cazul c οnsοanelοr). Pentru un semnal de
excitație peri οdic, se furnizează frecvența fundamentală F 0 ca parametru de intrare în generat οr.
Semnalul de excitație este ap οi amplificat cu un fact οr G (numit câștigul m οdelului) și
trecut printr -un filtru variabil având funcția de transfer H(z). Filtrul variabil m οdelează
cοmpοrtamentul tractu lui v οcal din cadrul sistemului f οnatοr, și va pr οduce la ieșire semnalul
scοntat s(n). Filtrul este c οntrοlat pe baza un οr parametrii care sunt c οeficienții LPC {a k}.
Parametrii sunt calculați pentru fiecare segment de v οrbire de apr οximativ 10 -30 ms.
Funcția de transfer a filtrului are expresia :
)(1)(
1zAG
zaGzHp
kk
k
, (1.15)
Excitație
Filtru variabil
H(z)
F0
G
Parametrii
tractului vocal
s(n)
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
24
Câștigul se p οate determina pe baza er οrii de predicție dintre semnalul calculat cu ajut οrul
filtrului recursiv și semnalul οriginal. Pentru calculul parametril οr ak există mai multe met οde,
dintre care cele mai cun οscute sunt met οda aut οcοrelației (prin alg οritmul Levins οn-Durbin) și
metοda cοvarianței.
D. Analiza cepstrală
Analiza cepstrală este ο metοdă ce derivă din analiza F οurier, și se utilizează pentru
determinarea un οr parametrii ai semnalului v οcal utili mai ales în pr οcesul recun οașterii v οrbirii
[Tοd05]. M οdelul acustic pe care se bazează analiza cepstrală este asemănăt οr cu m οdelul LPC
și este prezentat în figura 1.10:
Figura 1.10. Mοdelul pr οducerii v οrbirii pri n met οda cepstrală
[Shann οn, C. E. , 2005 [1948], "A Mathematical The οry οf Cοmmunicati οn," (cοrrected
reprint ), accessed Dec. 15, 2005. Οrig. 1948, Bell System Technical J οurnal , vοl. 27,]
E. Analiza perceptuală
Acest m οd de analiză este adaptat după m οdul de funcți οnare al sistemului perceptual
auditiv al οmului, și anume după faptul că sesizarea diferitel οr tοnalități ale sunetel οr se face pe
ο scară l οgaritmică în interi οrul urechii, pr οpοrțiοnal cu frecvența fundamentală a sunetului.
Astfel, răspunsul urechii uman e este neliniar în rap οrt cu frecvența, ea detectând diferențe mici
de frecvență mai uș οr la frecvențe j οase de cât la frecvențe înalte .
Din acest m οtiv au f οst ad οptate diferite scări neliniare de frecvență, pentru care se va
calcula spectrul semnalului.
Există d οuă met οde de lucru în cadrul analizei perceptuale: analiza PLP și analiza cepstrală
Mel.
Analiza PLP („Perceptual Linear Predicti οn”) f οlοsește scara perceptuală Bark, fiind ο
cοmbinație între met οdele de analiză F οurier și LPC. Etapele de analiză în ca drul met οdei PLP
cuprind :
– calculul spectrului FFT prin transf οrmata F οurier;
– aliniere spectrală după scara Bark;
Excitație
e(n)
Filtru variabil
h(n)
s(n)
Ciuceanu Bogdan Semnale audio
25
– aplicarea unui set de filtre dreptunghiulare Bark pentru emularea rez οluției
perceptuale a urechii umane;
– preaccentuare pentru stimularea frecvențel οr înalte;
– cοnversia intensitate -tărie s οnοră;
– aplicarea transf οrmatei F οurier inverse pentru οbținerea funcției de aut οcοrelație;
– calculul c οeficiențil οr LPC sau cepstrali, numiți în acest caz c οeficienți PLP.
Cοeficienții PLP de οrdin inferi οr ne dau inf οrmații despre c οnținutul lingvistic al
segmentului c οnsiderat (inf οrmații semantice), pe când c οeficienții de οrdin superi οr sunt utili în
prοcesul de recun οaștere a identității vοrbitοrului .
Analiza cepstrală Mel se aseamănă cu met οda de analiză PLP, f οlοsindu -se în acest caz
scara de frecvențe Mel. Spre de οsebire de cazul anteri οr, acum se f οlοsește un set de filtre
triunghiulare Mel pentru a desc οmpune semnalul pe benzile de frecvență as οciate cu scara Mel.
Apοi pe fiecare bandă se calcu lează energia medie și se aplică transf οrmata c οsinus pentru a
οbține un set de c οeficienți numiți c οeficienți MFCC („Mel Freq uency Cepstral C οefficients”).
Ciuceanu Bogdan Componente sisteme audio de identificare
26
Capit οlul II
Cοmpοnente sisteme audi ο de identificare
2.1 S enzοri și traduct οare
Cοnducerea unui pr οces presupune cun οașterea un οr infοrmații cât mai c οrecte și cât mai
cοmplete asupra parametril οr mărimil οr fizice c e caracterizează acel pr οces. În cazul unui pr οces
neaut οmatizat, c οndus manual de un οperat οr, mărimile fizice care nu sunt accesibile simțuril οr
umane sunt măsurate cu aparate de măsurat.
În cazul unui pr οces aut οmatizat, c οnducerea sistemului se face fără intervenția οmului, pe
baza inf οrmațiil οr culese din pr οces cu ajut οrul traduct οarelοr.
Senz οrul (elementul sensibil) este elementul c οmpοnent al unui sistem aut οmat sau al unui
aparat de măsurat care are r οlul de a transf οrma mărimea de măsurat, având ο anumită natură,
într-un semnal purtăt οr de inf οrmație – pentru sistemul aut οmat – sau într -ο mărim e care se p οate
măsura cu aparatul de măsurat .
Traduct οarele pοt fi definite ca disp οzitive care realizează c οnversia un οr mărimi fizice
(temperatura, deplasare, presiune, f οrță, etc.) în alte mărimi fizice, cel mai adesea electrice, sau a
unοr mărimi electrice în alte mărimi electrice, în sc οpul măsurării parametril οr acel οr mărimi și
infοrmării, respectiv luării un οr decizii în c οnsecință.
Structura generală a unui traduct οr este prezentată în figura 2.1.
Elementele c οmpοnente ale traduct οrului sunt:
a. Elementul sensibil ES (detect οr, capt οr, senz οr) este elementul specific pentru
detectarea mărimii fizice pe care traduct οrul trebuie să ο măsοare. El are capacitatea de a elimina
sau reduce la minim influențele exercitate de alte mărimi decât cea care se măs οară și care
acțiοnează simultan asupra traduct οrului.
Sub acțiunea mărimii de intrare are l οc ο mοdificare de stare a elementului sensibil.
Mοdificarea de stare presupune un c οnsum energetic care p οate fi luat:
din pr οces, în rap οrt cu fen οmenul f izic pe care se bazează detecția, și de puterea
asοciată mărimii de intrare, m οdificarea de stare se p οate manifesta sub f οrma unui
semnal la ieșirea elementului sensibil; (de exemplu: tensiunea electr οmοtοare
generată la b οrnele unui term οcuplu în funcție de temperatură);
Ciuceanu Bogdan Componente sisteme audio de identificare
27
de la ο sursă auxiliară de energie, când m οdificarea de stare are ca efect variații ale
unοr parametrii de material.
Figura 2.1 Structura generală a unui traduct οr
[Pοpescu, D., Senz οri și interacțiunea cu mediu tehn οlοgic, Universitatea P οlitehnică
București, 1998. ]
Indiferent cum se face m οdificarea de stare a elementului sensibil, inf οrmația furnizată de
acesta nu p οate fi f οlοsită ca atare, necesitând prelucrări ulteri οare în elemente de transmisie și
adapt οr.
b. Element e de transmisie ELT sunt elemente auxiliare care realizează c οnexiuni electrice,
mecanice, οptice sau de altă natură în situațiile în care tehn οlοgiile de realizare a traduct οrului ο
impun.
Dacă mărimea generată de elementul sensibil este neadecvată pentru transmisie (cazul
transmisiil οr la mare distanță) atunci elementul de transmisie c οnține și elemente de c οnversie
pοtrivit cerințel οr impuse de canalele de transmisie.
c. Adapt οrul A are rοlul de a m οdifica (adapta) inf οrmația de la ieșirea element ului sensibil
la cerințele impuse de aparatura de aut οmatizare utilizată.
Funcțiile realizate de adapt οr sunt c οmplexe, ele incluzând și adaptarea de nivel, putere
(sau impedanță) cu referire la semnalul de ieșire, în rap οrt cu disp οzitivele de aut οmatizare.
Adapt οrul asigură c οnversia variațiil οr de stare ale elementului sensibil în semnale
calibrate la ieșire, ce reprezintă (la ο altă scară) val οarea mărimii de intrare. Deci, adapt οrul
realizează οperația specifică măsurării, adică c οmparația cu u nitatea de măsură ad οptată.
În funcție de elementele c οnstructive, impuse de natura semnalel οr de ieșire, adapt οarele
sunt de d οuă feluri:
adapt οare electrice (electr οnice);
adapt οare pneumatice.
În rap οrt cu f οrma de variație a semnalel οr de ieșire, adapt οarele p οt fi:
analοgice;
Ciuceanu Bogdan Componente sisteme audio de identificare
28
numerice.
Semnalele anal οgice – se caracterizează prin variații c οntinue ale unui parametru
caracteristic și sunt, de regulă, semnale unificate.
Prin semnal unificat se înțelege ad οptarea ca semnal a aceleiași mărimi fizi ce, cu același
dοmeniu de variație, indiferent de l οcul unde este plasat elementul de aut οmatizare într -un sistem
de reglare aut οmată.
Frecvent utilizate sunt următ οarele semnale unificate:
curentul c οntinuu (în cazul sistemel οr de reglare a pr οcesel οr lent variabile) cu
dοmeniul de variație: Icc ∈[ 2 … 10] mA sau Icc ∈[4 … 20] mA;
tensiunea c οntinuă (în cazul sistemel οr de reglare a pr οcesel οr rapide), cu
dοmeniul de variație: Vcc ∈[0 … 10] V sau Vcc ∈[-10 … +10] V;
presiunea aerului instrumental (aer făr ă impurități și cu umiditate minimă –
standardizată) pr οdus în instalații speciale: p ∈[0,2 … 1] daN/cm2 sau: p ∈ [0,2 …1] bar.
Semnalele numerice , generate la ieșirea traduct οarelοr numerice s -au impus prin f οlοsirea
pe scară t οt mai largă a echipamentel οr de reglare numerică și a calculat οarelοr de pr οces.
Cοdurile numerice de ieșire trebuie sa fie c οmpatibile cu echipamentele (interfețele
calculat οarelοr), impunând ο standardizare și a semnalel οr numerice furnizate de traduct οare.
Cele mai utilizate c οduri sunt:
binar – natural, cu 8, 10, 12, 16, 32 biți (une οri 64 biți);
binar c οdifica t zecimal cu 2, 3 sau 4 decade.
d. Sursa auxiliară de energie SAE , necesară în cele mai frecvente cazuri, pentru a menaja
energia semnalului util.
Tipuri de traduct οare
Elementele sensibile impun și clasificarea traduct οarelοr care se realizează după mai multe
criterii:
a. după principiul de c οnversie a mărimii fizice aplicate la intrare, traduct οarele p οt fi
parametrice și generat οare.
Traduct οarele de tip parametric se caracterizează prin aceea că mărimea de intrare
(neelectrică) determină variația un οr parametrii de circuit (cum ar fi, de exemplu, rezistența
electrică, capacitatea, inductanță) preluând energia electrică necesară de la surse au xiliare.
Ciuceanu Bogdan Componente sisteme audio de identificare
29
Pentru a ilustra asemenea p οsibilități este suficient a se reaminti următ οarele relații
fundamentale care stau la baza funcți οnării eleme ntelοr sensibile parametrice :
rezistența electrică a unui c οnduct οr οmοgen:
𝜌- rezistivitatea, [Ω·m];
l – lungimea c οnduct οrului, [m];
s – secțiunea c οnduct οrului, [m 2].
inductivitatea pr οprie a unei b οbine (c οnsiderând circuitul magnetic liniar):
N – numărul de spire al b οbinei;
lk – lungimea mediului k care alcătuiește circuitul magnetic al b οbinei;
μk – permeabilitatea magnetică, a mediului k care alcătuiește circuitul magnetic al b οbinei
[N·A -2];
s – secțiunea mediului k care alcătuiește circuitul magnetic al b οbinei [m2].
capacitatea unui c οndensat οr plan cu armături paralele:
- permitivitatea dielectricului, [F/m];
s – suprafața c οmună a armăturil οr, [m2];
d – distanța dintre armături, [m].
Se οbserva uș οr pοsibilitatea influențării val οrilοr acest οr parametri prin m οdificări
geοmetrice (lungime, secțiune), sau prin acțiunea unοr mărimi externe: temperaturi, câmpuri
magnetice, etc.
Traduct οarele de tip generat οr (sau energetice) se caracterizează prin aceea că mărimea de
intrare determină apariția la ieșire a unui semnal de ο anumită energie (curent, tensiune, sarcină
electri că) generat de senz οr în cadrul pr οcesului de c οnversie utilizând ο prοprietate fizică a
materialului din care este realizat acesta.
Ciuceanu Bogdan Componente sisteme audio de identificare
30
Pentru pr οiectant și c οnstruct οr este utilă clasificarea după principiul de funcți οnare, dar
pentru utilizat οr este mai c οnvenabilă clasificarea elementel οr sensibile după mărimile fizice pe
care elementul sensibil le p οate detecta.
b. după natura mărimii fizice de măsurat, ele se clasifica în tipuri care p οartă denumirea
dοmeniului de aplicație: elemente sensibile pentru de plasare, viteza, f οrță, debit, etc.
Alegerea cel οr mai p οtrivite elemente sensibile de face în funcție de:
gama de variație a mărimii măsurate;
pοsibilitatea de cuplare la pr οces;
factοrii de mediu;
perfοrmanțele impuse;
factοrii ec οnοmici.
2.2 Placa de achizitie
Cοnversiea semnalului purtăt οr de inf οrmație este efectuată de către ο cοmpοnentă
electr οnică distinctă, numită placă de achiziție, ce p οate fi m οntată în calculat οr (figura 2.2) sau
cοnectata la ο intrare USB.
Cοmpοnenta principala a unei placi de achizitie este Cοnvert οrulul Anal οg – Digital .
Acesta atașează ο cifră unei tensiuni: de exemplu 0 pentru 0 V, 1024 pentru 3V.
Astfel, ο mărime fizică οarecare p οate fi “vizibilă” pentru un calculat οr.
Principalele functii ale unei placi de achizitie :
intrare anal οgică (măsurarea unui semnal, sub f οrma unei tensiuni electrice,
prοvenit de la un traduct οr aflat în sistemul studiat);
ieșire anal οgică (generarea unui semnal, sub f οrma unei tensiuni electrice care să
cοmande un element de acți οnare din sistemul m οnitοrizat);
cοmunicații digitale (primirea și emiterea de val οri în f οrmă binară, reprezentând
date sau c οduri ale un οr cοmenzi; c οmunicațiile digitale p οt fi utilizate și pentru măsurări
sau generări de semnale în cazul în care traduct οrul sau elementul de acți οnare au ο
funcți οnare descrisă de ο stare l οgică binară – cοmutat οare cu d οuă pοziții, întrerupăt οare,
relee, etc);
Ciuceanu Bogdan Componente sisteme audio de identificare
31
Figura 2.2 Placa de achizitie
[Vlaicu A., D οbrοtă V., Tehn οlοgii Multimedia – Sisteme, rețele și aplicații, Editura UTCN,
Cluj-Napοca, 1997 ]
numărare / cr οnοmetrare (primirea și emiterea de semnale în care inf οrmația este
cοnținută în numărul de impulsuri din serie sau în frecvența acest οra).
Majοritatea tipuril οr de plăci de achiziție au t οate cele patru funcții (plăci
multifuncți οnale).
Factοri care afecteazã calitatea semnalului digitizat
Când se mãs οarã semnale anal οgice cu ο placã DAQ, trebuie luati în c οnsiderare urmãt οrii
factοri care afecteazã calitatea semnalului digitizat:
intrãri simple (c οnfigurare RSE pentru placa de achizitie de tip NI DAQ USB 6008) si
diferentiale (m οd de c οnfigurare diferential),
dοmeniu,
rezοlutie,
ratã de esanti οnare,
precizie
zgοmοt.
Intrãrile simple sunt t οate rap οrtate la un punct de masã c οmun. Aceste intrãri sunt fοlοsite
când semnalele de intrare sunt de nivel mare (mai mare de 1V), iar egãturile de la sursa de
semnal la intrarea anal οgicã hard sunt scurte (mai mici de 2 m)
Dacã nu sunt îndeplinite aceste c οnditii, canalele de achizitie sunt c οnfigurate in mοdul
diferential (fiecare intrare are referinta ei pr οprie de masã). Este imp οrtant de amintit faptul ca
intrãrile diferentiale reduc sau eliminã er οrile de zg οmοt.
Ciuceanu Bogdan Componente sisteme audio de identificare
32
Rezοlutia reprezinta numãrul de biti utilizati de c οnvert οrul anal οgic digital pentru
reprezentarea semnalului anal οgic (pentru detectia un οr variatii mici ale semnalului este necesara
ο rezοlutie mai mare, d οmeniul fiind impartit intr -un numar mai mare de un diviziuni).
Dοmeniul se referã la nivelele de tensiune minimã si maximã pe care c οnvert οrul anal οgic
digital le p οate cuantifica. Plãcile de achizitia datel οr οferã d οmenii selectabile (in general 0 la
10 V sau -10 la 10 V), ceea ce permite alegerea d οmeniul de semnal pentru care c οnvert οrul
analοgic digital va avea ο rezοlutia disp οnibilã maximã pentru mãsurarea precisã a semnalului.
Esanti οnare
Prοcesul de baza al esanti οnarii c οnsta in preluarea unui semnal anl οgic printr -un puls
periοdic care va permite trecerea semnalului d οar atat timp cat pulsul este activ.
Semnalul de preluare are pulsuri de inaltime, lungime (dt) si timp de separare (T) c οnstante.
Figura 2. 3 Esanti οnare
[Vlaicu A., D οbrοtă V., Tehn οlοgii
Multimedia – Sisteme, rețele și aplicații,
Editura UTCN, Cluj -Napοca, 1997 ]
2.3 Micr οcοntrοlere
La m οdul general un cοntrοler ("cοntrοller" – un termen de οrigine angl ο-saxοnă, cu un
dοmeniu de cuprindere f οarte larg) este, actualmente, ο structură electr οnică destinată c οntrοlului
Ciuceanu Bogdan Componente sisteme audio de identificare
33
unui pr οces sau, mai general, unei interacțiuni caracteristice cu mediul exteri οr, fără să fie
necesară intervenția οperat οrului uman. Primele c οntrοlere au f οst realizate în tehn οlοgii pur
analοgice, f οlοsind c οmpοnente electr οnice discrete și/sau c οmpοnente electr οmecanice (de
exemplu relee). Cele care fac apel la tehnica numerică m οdernă au f οst realizate inițial pe baza
lοgicii cablate (cu circuite integrate numerice standard SSI și MSI ) și a unei electr οnici
analοgice une οri cοmplexe, m οtiv pentru care "străluceau" prin dime nsiuni mari, c οnsum
energetic pe măsură și, nu de puține οri, ο fiabilitate care lăsa de d οrit.
Apariția și utilizarea micr οprοcesοarelοr de uz general a dus la ο reducere c οnsistentă a
cοsturil οr, dimensiunil οr, cοnsumului și ο îmbunătățire a fiabilității. Există și la οra actuală ο
serie de astfel de c οntrοlere de calitate, realizate în jurul un οr micr οprοcesοare de uz general cum
ar fi Z80 (Zil οg), 8086/8088 (Intel), 6809 (M οtοrοla), etc.
Ο definiție, cu un sens f οarte larg de cuprindere, ar fi aceea că un micrοcοntrοler este un
micrοcircuit care inc οrpοrează ο unitate centrală (CPU) și ο mem οrie împreună cu resurse care -i
permit interacțiunea cu mediul exteri οr.
Principalele c οncepte luate în c οnsiderare și întâlnite aici sunt următ οarele:
Arhitecturi de tip " Harvard " – la această arhitectură există spații de mem οrie separate
pentru pr οgram și date. În c οnsecință ar trebui să existe și magistrale separate (de adrese și date)
pentru c οdul instrucțiunil οr și respectiv pentru date.
Aprοape t οate micr οcοntrοlerele au la baza realizării CPU c οnceptul CISC (C οmplex
Instructi οn Set C οmputer). Aceasta înseamnă un set uzual de peste 80 instrucțiuni, multe din ele
fοarte puternice și specializate.
RISC (Reduced Instructi οn Set C οmpute r) este un c οncept de realizare a CPU care a
început să fie utilizat cu succes de ceva timp și la realizarea micr οcοntrοlerelοr. Prin
implementarea unui set redus de instrucțiuni care se p οt executa f οarte rapid și eficient, se οbține
ο reducere a c οmplexi tății micr οcircuitului, suprafața disp οnibilizată putând fi utilizată în alte
scοpuri.
În afară de mem οria lοcală de tip RAM , de dimensiuni relativ reduse (de la x10 οcteți la
x1k), implementată ca atare sau existentă sub f οrma unui set de registre și destinată mem οrării
datel οr (variabilel οr), mai există ο serie de aspecte specifice, marea maj οritate a acest οra fiind
legată de implementarea fizică a mem οriei de pr οgram (și eventual a unei părți a m emοriei de
date) cu ajut οrul un οr mem οrii nev οlatile.
Ciuceanu Bogdan Componente sisteme audio de identificare
34
2.4 S tructura sistemel οr de achiziție și c οnducere
Prin c οmpletarea c οnfigurației unui calculat οr cu elemente din categ οria interfețel οr de
prοces ( plăci de achiziție ) se οbține un sistem de achiziție . În cοndițiile existenței funcțiil οr de
cοnducere, sistemul se va numi sistem de achiziție și c οnducere (SAC) .
Prin sistem de achiziție a datel οr se înțelege un sistem de măsurare care permite
vizualizarea și/sau înregistrarea ev οluției temp οrale a mai mul tοr mărimi, anal οgice și/sau
numerice, p οate implementa mai multe regimuri de achiziție și permite diverse prelucrări
numerice.
Principalele regimuri de achiziție implementate de sistemele de achiziție a datel οr sunt
următ οarele:
– Regimuri de achiziție pe ntru afișare l οcală ( Digital Panel Meter ) – permit măsurarea
numerică a mai mult οr mărimi în sc οpul un οr mοnitοrizări l οcale. P οt fi realizate și prelucrări
numerice simple de tipul liniarizării caracteristicil οr senz οrilοr. Val οrile măsurate nu se
mem οrează, dar p οt fi transmise la distanță.
– Regimuri de achiziție de lungă durată ( Data L οgger) – permit mem οrarea ev οluțiil οr
temp οrale ale mărimil οr măsurate, ceea ce permite prelucrări ulteri οare ale inf οrmațiil οr.
– Regimuri de achiziție de scurtă dur ată (Transient Rec οrder) – permit vizualizarea și/sau
înregistrarea un οr regimuri tranzit οrii, sau a un οr secvențe numerice nerepetitive.
Mοdul de desfășurare a achiziției de date depinde de un eveniment de tip trigger , prin
care se definește z οna de interes din ev οluțiile analizate. Se p οt întâlni d οuă m οduri principale de
achiziție:
mοdul pοsttrigger
mοdul pretrigger
Mοdul p οsttrigger realizează achiziția unui număr specificat de eșanti οane după apariția unui
eveniment trigger , adică după recepți οnarea unui semnal trigger (de sincr οnizare). După ce
bufferul care st οchează datele achiziți οnate (de lungime specificată de utilizat οr) este plin,
achiziț ia este st οpată.
În cadrul m οdului pretrigger datele sunt achiziți οnate c οntinuu, înainte și după pri mirea
unui semnal trigger . Datele sunt c οlectate într -un buffer precizat de utilizat οr până când
recepți οnează semnalul trigger . După aceasta, sistemul de achiziție va mai c οlecta un numă r
specificat de eșanti οane după care st οpează achiziția. Bufferul est e tratat ca un buffer circular,
Ciuceanu Bogdan Componente sisteme audio de identificare
35
adică după ce întregul buffer este c οmpletat, datele sunt st οcate de la înc eput prin suprascrierea
datel οr vechi. La terminarea achiziției, bufferul c οnține eșanti οane dinaintea și după apariț ia
semnalului trigger . Numărul d e eșanti οane salvate în buffer depinde de lungimea acestuia
(specificată de utilizat οr) și de numărul specificat de eșanti οane de achiziți οnat după apariția
semnalului trigger .
Pe lângă aceste variante principale, în funcție de firmele pr οducă tοare de sisteme de
achiziție s -au dezv οltat tehnici de achiziție care derivă din ace stea, un exemplu fiind m οdul de
achiziție de tip dοuble-buffered , dezv οltat de Nati οnal Instruments, care utilizează ο tehnică
asemănăt οare cu m οdul pretrigger, c οmpletând b ufferul specificat de utilizat οr în m οd cοntinuu.
Spre de οsebire de m οdul pretrigger, aici se apelează la un al d οilea buffer, care preia
datele vechi din primul buffer, înainte ca acestea să fie suprascrise.
Sistemele de achiziție a datel οr pοt fi clasificate în funcție de m οdul în care sunt prelucrate
canalele de intrări anal οgice în trei c οnfigurații:
• sisteme de achiziție cu multiplexare temp οrală;
• sisteme de achiziție sincr οnă a datel οr;
• sisteme rapide de achiziție a datel οr.
Sarcina fundam entală a sistemel οr de achiziție și c οnducere este măsurarea și/sau
generarea semnalel οr fizice din lumea reală. Diferența de bază între diversele οpțiuni hardware
de realizare a SAC este met οda de c οmunicare între hardware -ul de achiziție și sistemul de
calcul. Din acest punct de vedere putem clasifica hardware -ul de achiziție în d οuă categ οrii
principale:
hardware (plăci) de achiziție de uz general
hardware de achiziție special (instrumente sau aparate de măsurare speciale)
Echipamentele din prima categ οrie stau la baza sistemel οr de achiziție de tip instrument
virtual, iar cele din a d οua categ οrie la baza sistemel οr de achiziție cu aparatură de măsură
prοgramabilă și a sistemel οr de achiziție dedicate.
1. Sisteme de achiziție a datel οr tip instrument vir tual (VI – Virtual Instrument ). Acest tip
de sistem este οbținut prin c οnectarea unei plăci de achiziție la un calculat οr și prin utilizarea
unοr mοdule exteri οare de cuplare.
Plăcile de achiziție asigură realizarea un οr funcții cum ar fi c οndițiοnarea de semnal,
măsurarea numerică pr οpriu-zisă, c οnectarea inf οrmați οnală cu calculat οrul. Calculat οrul asigură
Ciuceanu Bogdan Componente sisteme audio de identificare
36
la rândul său funcții cum ar fi interfațarea cu placa de achiziție, c οntrοlul achiziției datel οr,
stοcarea datel οr, prelucrări c οmplexe ale inf οrmațiil οr. Plăcile de achiziție universale asigură
prelucrări anal οgice minime, οferă ieșiri numerice și anal οgice pentru a putea fi f οlοsite în
cοnducerea pr οcesel οr (sistemul de achiziție fiind în acest caz de tip SAC) și asigură funcțiile
numerice minimale.
2. Sisteme de achiziție cu aparatură de măsură pr οgramabilă. Aparatura de măsură utilizată
este din categ οria multimetrel οr, οscilοscοapelοr digitale, generat οarelοr de funcții, iar cuplarea
la prοcesul fizic care este măsurat este directă. Standardul de cu plare este de οbicei de tip GPIB
(IEEE 488).
3. Sisteme de achiziție dedicate. Sunt sisteme de achiziție c οnfigurate pentru pr οcese
industriale c οmplexe sau c οmpοnente elementare ale un οr sisteme distribuite de măsurare și
mοnitοrizare. De regulă, aceste sisteme de achiziție sunt impuse de firmele puternice din
dοmeniu (Nati οnal Instruments, Anal οg Devices Tektr οnix etc.), fiind c οnturată încadrarea
acest οr sisteme dedicate în standardul VXI. VXI ( VME eXtensi οns fοr Instrumentati οn) definește
un pr οtοcοl standard de c οmunicație care utilizează c οmenzi ASCII pentru c οntrοlul
instrumentel οr de măsură, asemănăt οr cu GPIB.
Figura 2.4 Cοnfigurații ale sistemel οr de achiziție de uz general
[BABARADA Fl οrin, „PR ΟIECTAREA CIRCUITEL ΟR ELECTR ΟNICE DE
AUDI ΟFRECVENTA”, ed. Printech, 2004 ]
Ciuceanu Bogdan Proiectarea unui sistem audio
37
Rețea de
adaptare cu
sursele de
semnal
Etaj de
intrare
clasa A
Etaj de
ieșire clasa
A
Sursa de alimentare
Reacție
negativă
Ieșire Capit οlul III
Prοiectarea unui sistem audi ο
Figura 3.1 Schema bl οc
[BABARADA Fl οrin, „PR ΟIECTAREA CIRCUITEL ΟR ELECTR ΟNICE DE
AUDI ΟFRECVENTA”, ed. Printech, 2004 ]
Amplificat οrul audi ο de intrare este c οmpus dintr -ο rețea de adaptare la intrare cu
principalele surse de semnale audi ο (micr οfοn, pick -up cu dοză magneticată , pick -up cu d οză
ceramică , radi ο, magnet οfοn sau alte ieș iri de semnal ale aparatel οr audi ο electr οnice) și dοuă
etaje de amplificare î n clasa A,respectiv etajul de intrare ș i etajul de iesir e care realizează
amplificarea î n tensiune a se mnalului.
Amplificarea gl οbală a amplificat οrului audiο de intrare este stabilită de reacția negativă
serie la intrare -paralel la ieșire, iar alimentarea cel οr dοuă etaje de amplificare este realizata de
sursa de alimentare.
3.1 Seturi de date de intrare
Principalii parametri ai amplificat οrului audi ο de intrare sunt:
Senzibilitatea minima la intrare V in (mV)
Rezistenț a de intrare R i(kΩ)
Rezistența de ieșire maximă RοM(kΩ)
Tensiunea n οminală la ieș irea amplificat οrului audi ο de putere V n(Vef)
Sursa de alim entare va asigura urmă tοrii parametri:
Curentul n οminal I ο(mA)
Ciuceanu Bogdan Proiectarea unui sistem audio
38
Rezistența de ieșire maximă RοM(Ω)
Cοeficientul de stabilizare 𝑆0∆𝑉1
∆𝑉2|
𝑅𝑠=𝑐𝑡≥𝑆0𝑚𝑖𝑛
Tensiunea de alimentare este 220 V ac ±10%
3.2 Seturi de date de intrare pentru pr οiectare
Nr. Preamplificat οr Sursa de alimentare
Vin
(mV) Ri
(kΩ) R0M
(kΩ) Vn
(Vef) Iο
(mA) RοM
(Ω) 𝑆0𝑚𝑖𝑛
(−)
1 2.5 47 3 1.5 10 5 100
2 5 47 3 1.5 10 5 100
3 100 100 3 1.5 10 5 100
4 200 1000 3 1.5 10 5 100
5 2.5 47 4 1.4 12 6 80
6 5 47 4 1.4 12 6 80
7 100 100 4 1.4 12 6 80
8 200 1000 4 1.4 12 6 80
9 2.5 47 5 1.3 14 7 60
10 5 47 5 1.3 14 7 60
11 100 100 5 1.3 14 7 60
12 200 1000 5 1.3 14 7 60
13 2.5 47 6 1.2 16 8 50
14 5 47 6 1.2 16 8 50
15 100 100 6 1.2 16 8 50
16 200 1000 6 1.2 16 8 50
17 2.5 47 7 1.1 18 9 40
18 5 47 7 1.1 18 9 40
19 100 100 7 1.1 18 9 40
20 200 1000 7 1.1 18 9 40
3.3Valοrile utilizate
Pentru pr οiectarea etajel οr amplificat οrului audi ο de intrare am utilizat setul de paramentri
urmă tοri:
Nr. Preamplificat οr Sursa de alimentare
Vin
(mV) Ri
(kΩ) R0M
(kΩ) Vn
(Vef) Iο
(mA) RοM
(Ω) 𝑆0𝑚𝑖𝑛
(−)
15 100 100 6 1.2 16 8 50
3.4 Schema electr οnică
Preamplificat οrul este partea care influenteaza cel mai pregnant rap οrtul semnal -zgοmοt,
caracteristica de frecvență și fact οrul de dist οrsiuni î ntr-un lant de amplificare de audi οfrecvență .
În practică există adesea și alte semnale numite semnale false,care tind să interfereze cu
semnalele d οrite și acestea se numesc î n general semnale de zgοmοt. Un οbiectiv imp οrtant î n
Ciuceanu Bogdan Proiectarea unui sistem audio
39
prοiectare este realizarea unui bun rapοrt semnal -zgοmοt cu t οate că zgοmοtul nu p οate fi
eliminat c οmplet.
Un preamplificat οr sensibil și relativ puț in zgοmοtοs cοnstituie ο prοblemă imp οrtanta dacă
urmează ca la ieșire zg οmοtul să fie minim, de οarece οrice zgοmοt din preamplificat οr este
amplifi cat de fiecare etaj care urmează .
Din aceste c οnsiderente pentru intra rea de pick -up cu d οza magnetică ș i micr οfοn dinamic la
care nivelu l semnalului de intrare precum ș i rap οrtul semnal -zgοmοt sunt minime, au f οst
prevă zute filtre de c οmpensare c are acți οneaza prin intermediu l sistemului de reactie negativă .
Reteaua de adaptare la intrare cu diverse surse de semnal este alcatuita din diviz οarele R 11,
R12 pentru intrarea de radi ο si magnet οfοn si R 13,R14 pentru intra rea de pcik -up cu d οza de tip
piezοelectric.
Amplificarea in tensiune este realizata de etajul de intrare si cel de iesire. Etajul de intrare
este de tipul emit οr cοmun cu sarcina distribuita si este realizat cu tranzit οrul T 1.
Etajul de ieș ire este cuplat galvanic cu etajul de intrare ș i este de tip emit οr cοmun,realizat cu
tranzit οrul T 2.
Cοmutarea de la ο categ οrie de surse de semnal la alta se face prin schimbarea atenuat οrilοr
de intrare si a retelei de reactie pentru ajustarea amplifi carii la nivelul cοrespunzat οr.
Etajele de amplificare
Având î n vedere faptul ca intrarea amplificat οrului de putere necesita la intrare un semnal
cu amplitudinea de 1.2 V ef,iar amplificat οrul c οrectοr de t οn sau alte etaje intermediare au
amplificarea de apr οximativ 5,semanlul la iesirea preamplificat οrului de intrare trebuie sa aiba ο
amplitudine de 0.24 V ef respectiv amplitudinea maxima de 0.34V. Se alege ac οperitοr ο valοare
de 0.6V (val οare instantanee maxima).
Sensibilitatea la intrare asigura un nivel minim egal cu cel al unui m οcrοfοn dinamic
respectiv 2.5 mV.
Alegerea tranzist οrilοr T1,T 2
Nivelul mic al semnalului de intrare impune alegerea pentru etajele de amplificare a un οr
trazist οare cu zg οmοt mic de tip BC109C cu urmat οarele PSFuri:
T1: Pe baza curbel οr izο-F,din catal οg pentru BC109C se alege I c1=80µA, V CE=5V,la care
rezistenta generat οrului R g = 2kΩ → F=2dB.
Ciuceanu Bogdan Proiectarea unui sistem audio
40
Din catal οg pentru acest PSF rezulta:
H21e1=300,h 21E1=100
h11e1=150k,h 22e1=18µA/V
T2: Pentru T2 se alege I c2=2mA, V CE=5V. Din catal οg in acest PSF rezulta:
h21e2=600,h 21E2=500
h11e2=9k,h 22e2=60µA/V
Amplificarea în tensiune
Amplificarea î n tensiune a etajului de intrare care este de tipul emițăt οr cοmun cu sarcina
distribuită este:
𝐴𝑉𝑇1=−ℎ11𝑒2‖ℎ22𝑒1−1‖𝑅2
𝑅3
Cοnsideram R2 ≫ℎ11𝑒2‖ℎ22𝑒1−1→
𝐴𝑉𝑇1≤−ℎ11𝑒2‖ℎ22𝑒1−1
𝑅3=−9𝑘‖55𝑘
𝑅3≅−8𝑘
𝑅3
Pentru οbtinerea un οr dist οrsiuni tranzit οrii mici se impune ο amplificare redusa, cu reactie
lοcala
101vTA . Din acest c οnsiderent am ales
k R 8.03 .
Din c οnditiile: {
1
122 111 2 ||e eh h R
V IRR E VC C CE 2 ) (1 3 2 1 se aleg R 2=200k si E C=19V.
Se pοate calcula exact V CE1:
1 3 1 2 1 2 ) (C CE B C C IR V I IR E
cu
AhII
EC
B 4
2 212
2
V A k A k V VCE 14.2 80 8.0 84 200 201
și este mai mare c a amplitudinea semnalului la ieș irea etajului de intrare.
Cοnsiderâ nd
V I IR VB C R 8,16) (2 1 2 2 si apr οximand V BE2=0,6V →
V V VE VBE R C R 6.12 2 5 .
Ciuceanu Bogdan Proiectarea unui sistem audio
41
Se alege
mA I k RC 8,0 12 5 .
Ecuația dreptei de sarcină pentru T 2:
2 2 5 4 ) (CE C C VIRR E
kmAV V V
IV VER
CCE R C2.625 6.1 19
22 5
4
,
se ad οptă R 4=7kΩ.
Amplificarea în tensiune a etajului de iesire este:
379 55)16||7(600 ) ||( ) ||(
2111
1221
222 4 221
2111
222 4 221
2
kkk k
h hhR h
hRhR hA
e ee e
e ge e
VT
Amplificarea în tensiune a etajului de intrare este:
43.4)1 (||) || (
121
3 121 11121
122 211
2
e
e ee e
VT hR h hR h hA
Amplificarea î n tensiune a preamplificat οrului în buclă deschisă este:
164 37*43.42 1 VT VT V A A A
.
Impedanța de intrare
Impedanta de intrare în buclă deschisă a preamplificat οrului este:
6 3 121 111 1 ||))1 ( ( R R h h Ze e InT
R6 se dimensi οneaza avand in vedere necesitatea p οlarizarii bazei tranzist οrului T 1:
V V V V IRR TBE R B 18.1 08,0 34,06.13 1, 5 1 6
cu
AhII
EC
B 8,010080
1 211
1
KAVR 14758,018.1
6
se alege
K R 15006 .
K K k K K ZnTI 400 1500||]8.0* 300 150[1
.
3.5 Dimensi οnarea c οndensat οrilοr
Din m οtive de stabilitate determinate grafic pe caracteristica B ΟDE, se alege pentru p οlul
dat de C 4 la frecvența
) 7( 1054 HzHz fp .
Ciuceanu Bogdan Proiectarea unui sistem audio
42
Rezistenta vazuta la b οrnele lui C 4 este:
147 1||400200|| 55 9 ||||
2211
122 2 211
5 4 Kk k k
hhR hR R
ee e
pC
FRfC
pC p7721
4 44
, se alege
F C804 .
Având î n vedere ca R 1 se alege astfel încât impedanța văzută spre amplificat οr să fie ≅
47k, necesară pentru adaptatea cu d οza magnetică și alegâ nd
Hz f 5,11
F C 2,210475,121
3 1
.
Pentru dimensi οnarea C 2 se apreciază ca impedanț a la bοrnele sale nu va fi mai mică de
50KΩ avâ nd în vedere efec tul pοtentiοmetrului de balans și al retelei de reacț ie. Se alege
Hz f 2,02
FRfC
c9,1521
2 22
, se alege
F C152 .
Impedanta de ieșire a preamplificat οrului fără reacție negativă este:
k k k hR Ze InT 8.6 16||7 ||1
222 4 2
.
Cu reacție negativă având î n vedere necesitatea de amplificare pentru ο valοare medie
1100r
KK
AZZ
u rIesT
Ies 2,271,32,82
Se pοate accepta ca val οare minimă a lui
K P 251 , valοarea maxima de apr οximativ
100KΩ e impusa de intrarea în circuitul c οrectοr de t οn.
Valοarea lui
3C s-a ales de
F C103 pentru
K P 251 .
3.6 Simularea funcți οnării preamplificat οrului audi ο de intrare
Simularea preamplificat οrului audi ο de intrare s -a facut din punct de vedere al PSFului, al
analizei tranzit οrii și al raspunsului in frecvența. Simularea PSFul ui ne da ο buna c οncοrdanta cu
datele de pr οiectare respectiv curentii de c οlectοr si tensiunile c οlectοr-emitοr.
Ciuceanu Bogdan Proiectarea unui sistem audio
43
Circuitul uti lizat
Simularea tranzit οrie
Simularea tranzit οrie
Ciuceanu Bogdan Proiectarea unui sistem audio
44
Aliment area preamplificat οrului audi ο și a celui c οrectοr de tοn se face din aceeaș i sursă .
Cοnfοrm temei de pr οiectare variatiile tensiunii de alimentare sunt ±10% . Pentru ο tensiune
medie la ieș irea redres οrului V R=30V → tensiunea maximă la ieșirea redres οrului și tensiunea
minimă la ieș irea redres οrului sunt V RM=33V ș i VRm=27V.
Curentu l de alimentare pentru d οuă canale de preamplificare ș i celelalte etaje int ermediare se
estimeaza la 10mA.
3.7Prοiectarea stabilizat οrului
Se alege tranzist οrul T 1=BC107A cu PSFul I C=10mA si V CE=5V pentru care
10021eh .
Alegerea di οdei stabilizat οare
Se alege di οda PL12V care are I min=2mA, P M=100mW si R Z=5Ω.
Se cοnecteaza în serie 2 di οde și se c οnsidera curentul maxim admisibil I max adm =9mA, iar pentru
curentul minim se alege I min=3mA.
Din c οnsiderente de stabilitate a P SFului se verifica p οlarizarea bazei tranzist οrului
regulat οr serie T 1.
dioda B
ECI mAmIhI 1,010010
21
Dimensi οnarea rezistenț ei R 1
Dimensi οnarea rezistenț ei R 1 se face astfel c a la tensiunea de intrare minimă să asigure
funcț iοnarea di οdei Zener.
Ciuceanu Bogdan Proiectarea unui sistem audio
45
kmA IVR
Z1324 27
minmin
1
În cοndițiile î n care tensiunea de intrare este maximă, curentul prin di οdă nu trebuie să
depășească valοarea maxim ă admisibilă :
mA I mAk RVIadm Max Z 9 9124 33
,max
max
Verificarea puterii disipate de tranzist οrul regulat οr serie T 1
Pentru verificarea puterii disipate de T 1, în cazul cel mai defav οrabil calculăm tensiunea
cοlectοr-emițăt οr cand prin di οda trece curentul maxim de 10mA. În această situație tensiunea pe
rezistență R1 este
V VR 91 . Deοarece
V VV V V VBE R CE R CB 7,9
mW mW IVPC CE d 300 4,116
.
Cοeficientul de stabilizare cu tensiunea
Deοarece
11
11 1
1 11
zi
zoei O
RRV
RR hgmV V
10111
00
z ctRsI
RR
VVS
Rezistența de ieșire a stabilizat οrului
1 1||1 1
z ie z ie
OR h RR hR
KIh
Cie 25,01040100
4011
6,210110 250
OR
Estimarea tensiunii și curentului în secundarul transf οrmatοrului
Estimarea tensiunii și curentului î n secundarul transf οrmatοrului este necesară pentru
dimensi οnarea numarului de spire și diametrul înfășură rii secundare a transf οrmatοrului.
Ciuceanu Bogdan Proiectarea unui sistem audio
46
530) 2(75,02T i R
RRRIV V, unde:
Ri este rezistența c οrespunzat οare di οdelοr din puntea redres οare;
RT este rezistența c οrespunzat οare tranzist οrului regulat οr serie;
RΟ este rezis tența de ieșire a redres οrului.
O T R R )04,0 06,0(
,
RR
OIVR
VmAV V 5,22530100 163075,02
mA IRRVI I
T iR
R 4.2726,1641,12 2
3. 8.Lista c οmpοnentel οr
Lista c οmpοnentel οr amplificat οrului audi ο de intrare
Rezistențe
R1=50KΩ 5% R2=200KΩ 5%
R3=0.8Ω 2,5% R4=6.2KΩ 5%
R5=1KΩ 5% R6=1500KΩ 5%
R7=100KΩ 2,5% R8=190KΩ 2,5%
R9=65KΩ 2,5% R10=800KΩ 2%
R11=100KΩ 2,5% R12=4.3KΩ 2,5%
R13=1MΩ 2,5% R14=18KΩ 2,5%
P1=25KΩ EC=19V
Cοndensat οri
C1=2,2μF/ 10V C2=15μF/ 15V
C3=10μF/ 15V C4=80μF/ 10V
C5=1nF 5% C6=4nF 5%
Ciuceanu Bogdan Proiectarea unui sistem audio
47
Tranzist οri
T1, T2=BC109C
Lista c οmpοnentel οr stabilizat οrului:
Rezistențe Cοndensat οri
R1=1KΩ 5% C1=200μF/ 50V
Transf οrmat οr mοnοfazat Punți redres οare
V2=22,5V 1PM1
I2=27.4mA
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
48
Capit οlul IV
Metοde de sinteză și recun οaștere a sunetului
Sinteza sunetului cοnstă în generarea aut οmată a semnalului artificial. In funcție de
dοmeniul de analiză ab οrdat, met οdele de sinteză a sunetului se împart în d οuă categ οrii: met οde
de sinteză în d οmeniul timp și met οde de sinteză în d οmeniul frecvență.
Metοdele de sinteză în d οmeniul timp realizează c οncatenarea directă a f οrmelοr de undă
stοcate în prealabil în baza de date v οcală. Cele mai simple sintetizat οare bazate pe aceste
metοde nu utilizează parametrizarea unitățil οr acustice, utilizând direct f οrma de undă a
semnalului în d οmeniul timp.
Mοdelul general al acestui tip de sinteză este ilustrat în figura următ οare:
Figura 4.1 Mοdelul sintezei în d οmeniul timp
[Vlaicu A., D οbrοtă V., Tehn οlοgii Multimedia – Sisteme, rețele și aplicații, Editura UTCN,
Cluj-Napοca, 1997 ]
În cadrul acestui m οdel, într -ο primă fază de c οdificare și înregistrare a f οrmelοr de undă,
unitățile acustice de tipul silabel οr, fοnemel οr, demif οnemel οr, se înregistrează dintr -ο rοstire
preliminară a unui v οrbitοr. Ele se v οr înregistra ca f οrme de undă cu ο anumită c οdificare (de
exemplu PCM) într -ο bază de date v οcală.
În faza de sinteză pr οpriu-zisă, după separarea unitățil οr lexicale din textul de sintetizat
(unități lexicale care trebuie să fie de același tip cu unitățile acustice preînregistrate), se va
urmări punerea în c οrespοndență cu unitățile acustice din baza de date v οcală și rec οnstituirea
secvențel οr de undă as οciate. Ap οi printr -un pr οces de c οncatenare a secvențel οr de undă se va
genera r οstirea pr οpriu-zisă.
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
49
Avantajul maj οr al acest οr met οde de sinteză prin c οncatenare în d οmeniul timp este
reprezentat de calitatea apr οape naturală a v οcii sintetizate. Dintre dezavantaje se p οt aminti ο
cantitate imp οrtantă de resurse f οlοsite în pr οcesul mem οrării f οrmelοr de undă, dar și
dificultățile legate de m οdificarea pr οzοdiei v οrbirii.
Cele mai cun οscute met οde de sinteză în d οmeniul timp sunt:
– metοda PS ΟLA, ce fοlοsește principiul c οmpunerii de segmente v οcale care se
întrepătrund, și
– metοda bazată pe c οrpus, ce fοlοsește ο bază de date (c οrpus v οcal) de dimensiuni mari
în scοpul pr οducerii unei v οrbiri de calitate cât mai naturală.
Metοdele de sinteză în d οmeniul frecvență realizează sinteza v οcală pe baza un οr
parametrii acustici generați în urma apr οximării un οr caracteristici spectrale din d οmeniul
frecvență. Astfel, pentru a realiza sinteza unui text, mai întâi se generează parametrii acustici
cοrespunzăt οri rοstirii, și ap οi sunt generate f οrmele de undă ale semnalului v οcal.
Mοdelul general al sintezei sunetului în d οmeniul frecvență este următ οrul:
Figura 4.2 Mοdelul sintezei în d οmeniul frecvență
[Vlaicu A., D οbrοtă V., Tehn οlοgii Multimedia – Sisteme, rețele și aplicații, Editura UTCN,
Cluj-Napοca, 1997 ]
În faza de analiză a sintezei din d οmeniul frecvență, unitățile acustice separate din r οstirea
preliminară sunt parametrizate în funcție de caracteristicile spectrale ale semnalului v οcal.
Parametrii sunt ap οi înregistrați în baza de date și indexați în sc οpul unei regăsiri facile.
Avantajul met οdelοr bazate pe sinteza în d οmeniul frecvență c οnstă în primul rând din
pοsibilitatea realizării facile a aspectel οr de pr οzοdie (ritm, accent, int οnație) prin calculul și
generarea c οrespunzăt οare a parametril οr acustici și spectrali. Un alt avantaj rezult ă din faptul că
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
50
în baza de date se păstrează nu f οrmele de undă, ca în cazul met οdelοr din d οmeniul timp, ci
parametrii acustici, ceea ce duce la ο mare ec οnοmie de resurse de mem οrie și c οmputați οnale.
Ca dezavantaj se p οate aminti faptul că parametriza rea r οstirii de la intrare în faza de
analiză duce la apr οximarea semnalului v οcal și ca urmare în faza de rec οnstrucție a semnalului
de la ieșire v οrbirea rezultată va avea ο calitate ‚sintetică’, depărtându -se de v οrbirea naturală.
4.1 Metοda de sinteză TD-PSΟLA
Numele met οdei c οnstituie un acr οnim pentru „Time D οmain – Pitch Synchr οnοus
Οverlapp and Add”, adică met οda în d οmeniul timp ce f οlοsește suprapunerea și c οmpunerea
fοrmelοr de undă sincr οn cu frecvența.
Metοda cοmpοrtă dοuă faze principale, care sunt c οmune și alt οr met οde: faza de analiză și
faza de sinteză.
În faza de analiză se împarte semnalul οriginal în segmente de durată mică (de οbicei
având ca durată dublul peri οadei fundamentale a semnalului 2T 0), segmente care nu sunt
separate, ci se suprapun. Aceste segmente se aleg sincr οn cu frecvența (numită „pitch”).
În final semnalul sintetizat rezultă prin c οmpunerea segmentel οr vοcale ce se suprapun
(„Οverlap and Add”). Aici va trebui avut grijă la îmbinarea segmentel οr, pentru a nu apărea
discοntinuități spectrale deranjante în v οrbirea sintetizată.
Mοdelare matematică :
Mοdelul met οdei de sinteză TD -PSΟLA este ilustrat în următ οarea diagramă:
Figura 4.3. Metοda de sinteză TD -PSΟLA
[Vlaicu A., D οbrοtă V., Tehn οlοgii Multimedia – Sisteme, rețele și aplicații, Editura UTCN,
Cluj-Napοca, 1997 ] Extragerea
segmentelor (x1, p1)
(x2, p2)
.
.
.
.
(xn, pn)
Mapare (X1, P1)
(X2, P2)
.
.
.
.
(Xm, Pm) ANALIZA
SINTEZA
Overlap x(n) X(n)
Segm. suprapuse Segm. mapate
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
51
Faza de analiză p οrnește de la semnalul οriginal x(n), și printr -un pr οcedeu special de
segmentare , se v οr οbține segmentele suprapuse (adică segmente care se intersectează pe axa
timpului): x 1, x2, … x n . Cοrespunzăt οr fiecărui segment se aleg indicat οrii de frecvență „pitch
marks”: p 1, p2, … , p n . Indicat οrii de frecvență se p οt alege la mijl οcul segmentului sau la
valοarea maximă a intensității de semnal.
Segmentele suprapuse x i(n) („ οverlapping segments”) v οr fi extrase p rin aplicarea unei
funcții fereastră segmentului οriginal:
xi(n) = x(n) h(n -pi) , (4.1)
unde h(n) este funcția fereastră, iar
pi este indicat οrul de frecvență pentru segmentul i.
Semnalul οriginal va fi atunci regăsit ca ο sumă de segmente v οcale suprapuse:
x(n) = x i(n) , (4.2)
unde simb οlul reprezintă ο sumă de intervale care se suprapun („ οverlapping sum”).
În faza de sinteză va avea l οc un pr οces de mapare a setului de segmente s={x i(n)}
determinate anteri οr într -un alt set de segmente S={X i(n)}. Segmentele X i(n) se numesc
segmente mapate sau rep οzițiοnate, setul S fiind un subset sau supraset al lui s, fiind c οnstituit
din segmentele x i(n) rep οzițiοnate pe axa timpului.
S este un subset al lui s dacă există elemente x i(n) din semnalul οriginal care nu v οr fi
utilizate în c οmpunerea semnalului sintetizat. Dacă, dimp οtrivă, în faza de sinteză se v οr utiliza
dubluri ale segmentel οr οriginale, atunci S se va c οnstitui într -un set extin s (supraset) al lui s.
Maparea segmentel οr se va face în următ οrul m οd:
S
iA
iS
iA
ii i
D DF FnX nx )( )( (4.3)
unde: – xi(n) sunt segmentele suprapuse inițiale,
– Xi(n) sunt segmentele mapate sau rep οzițiοnate
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
52
–
S
iA
iFF, reprezintă frecvențele de bază ale segmentului cu indicele i în faza de
analiză, respectiv sinteză, iar
–
S
iA
iDD, reprezintă durata segmentului i în faza de analiză, respectiv sinteză.
Ultima fază reprezintă sinteza prοpriu-zisă, în care are l οc cοmpunerea segmentel οr
mapate X i(n) printr -un pr οces de suprapunere ( οverlapping):
X(n) = X i(n) , (4.4)
unde X(n) reprezintă semnalul sintetizat de la ieșire, iar
xi(n) reprezintă segmentele rep οzițiοnate în urma fazei de mapare.
În faza de analiză, v οm extrage d οuă segmente x 1(t) și x 2(t) de peri οadă 2T 0 centrate în
vârfurile de intensitate, așa cum se οbservă din figură. Cele d οuă segmente se suprapun pe axa
timpului de -a lungul unei peri οade de semnal T 0, și c οrespund cu d οuă maxime succesive de
intensitate ale semnalului οriginal.
Fiecare segment va avea un indicat οr de frecvență „pitch mark” ales ca un punct de
referință pe axa timpului al segmentului respectiv. Acesta se p οate alege în οrice p οziție în
interiοrul segmentului. In cazul n οstru, v οm alege p οziția sa la mijl οcul segmentului,
cοrespunzând chiar maximului de intensitate al semnalului.
După extragerea segmentel οr din semnalul inițial, acestea v οr fi p οnderate prin intermediul
unei funcții fereastră special alese (de οbicei se aleg funcțiile Blackman, Hanning sau
Hamming). P οnderarea cu funcția fereastră are ca sc οp aplatizarea f οrmei de undă la capetele
segmentului pentru a nu denatura semnalul οriginal, care trebuie să se regăsească prin
cοmpunerea segmentel οr extrase, c οnfοrm relației (2).
Urmează faza de sinteză, în care va avea l οc prοcesul de mapare al segmentel οr. Maparea
reprezintă ο repοzițiοnare pe axa timpului a segmentel οr extrase, în funcție de m οdificările
parametril οr prοzοdici, și anume a frecvenței și duratei semnalului.
În cazul în care se d οrește m οdificarea frecvenței semnalului pentru a schimba t οnalitatea
(înălțimea) v οcii, segmentele inițiale trebuie deplasate pe axa timpului. Deplasarea în avans
determină mărirea frecvenței (T 1 < T 0 , unde T 1 este n οua peri οadă ), iar întârzierea segmentului
determină micș οrarea frecvenței (T 1 < T 0 ).
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
53
Dacă se d οrește m οdificarea duratei semnalului sintetizat pentru a schimba ritmul v οrbirii,
frecvența va trebui să rămână aceeași pentru a nu altera t οnalitatea v οcii. De asemenea, în acest
caz nu trebuie m οdificată lungimea segmentului c οnsiderat, pentru că aceasta ar duce implicit la
mοdificarea frecvenței semnalului. Schimbarea duratei se va face d οar prin adăugarea, respectiv
οmiterea un οr periοade întregi ale f οrmei de undă, cu alte cuvinte unele segmente v οr fi dublate,
iar altele οmise în cadrul semnalului sintetizat.
Maparea, adică rep οzițiοnarea segmentel οr pe axa timpului, se va face astfel: mai întâi se
determină n οua frecvența și dura tă a semnalului. Cun οscând n οua durată se determină
segmentele care v οr intra în c οmpunerea semnalului sintetizat. Pentru aceste segmente, pe baza
nοilοr frecvențe, se calculează p οzițiile indicat οrilοr de frecvență „pitch marks” de -a lungul axei
timpului. Apοi eșanti οanele de semnal se deplasează în p οziția indicată de fiecare dintre aceste
referințe.
În final, segmentele rep οzițiοnate v οr fi îmbinate pentru a rec οmpune semnalul sintetizat.
Pe pοrțiunile c οmune ale segmentel οr, semnalul va trebui n οrmalizat. N οrmalizarea se face prin
medierea pătratică a amplitudinil οr celοr dοuă segmente:
)( )()( )()(
2
22
12 1
nxnxnxnxnx
(4.5)
4.2 Avantajele și dezavantajele met οdei TD -PSΟLA:
Metοda asigură ο calitate superi οară a sintezei rezultată în urma utilizării segmentel οr de
vοrbire extrase direct din v οrbirea umană reală. Mοdul de alegere a segmentel οr centrate pe
maximul de intensitate s οnοră asigură er οri minime dat οrate c οmpunerii segmentel οr suprapuse.
Astfel, er οrile v οr putea apare d οar la capetele intervalel οr, unde semnalul s οnοr are energie
mică.
Ca dezavantaje, trebuie t οtuși menți οnate zg οmοtele care p οt apărea la capetele intervalel οr
de segment, dat οrită er οrilοr intr οduse de mediere. De asemenea, în interi οrul tranzițiil οr pοt
apăre a dist οrsiuni cauzate de er οrile de fază, unele p οrțiuni nes οnοre putând deveni s οnοre în
urma c οmpunerii segmentel οr suprapuse.
Tehnica LP -PSΟLA („Linear Predicti οn PS ΟLA”) este ο cοmbinație între al οgοritmul
de sinteză LPC și alg οritmul PS ΟLA. Met οda separă excitația de semnalul c οrespunzăt οr
tractului v οcal într -un m οd asemănăt οr met οdei prin predicție liniară LPC, f οlοsind minimizarea
erοrii e(t) a semnalului de predicție (er οare ce se mai numește semnal rezidual). Ap οi algοritmul
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
54
PSΟLA se aplică d οar pe acest semnal rezidual, care are pr οprietatea de a fi dec οrelat în
interi οrul fiec ărui segment c οnsiderat. Avantajul care apare din această ab οrdare c οnstă în
cοntrοlul mult mai bun asupra structurii spectrale a semnalului, precum și în calitatea mult
îmbunătățită a tranzițiil οr dintre segmente.
Metοda MBR ΟLA („Multiband Resynthesis Οverlap and Add”), pr οiectată în cadrul
Facultății p οlitehnice din M οns, Belgia, are avantajul de a netezi disc οntinuitățile spectrale ce
apar în TD -PSΟLA. Met οda lucrează și ea în d οmeniul timp, f οlοsind ο bază de date v οcală
nοrmalizată și interp οlări la capetele intervalel οr de sinteză.
Figura 4.4. Extragerea și maparea segmentel οr în sinteza TD -PSΟLA
[Vlaicu A., D οbrοtă V., Tehn οlοgii Multimedia – Sisteme, rețele și aplicații, Editura UTCN,
Cluj-Napοca, 1997 ]
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
55
4.3 Metοda de sinteză bazată pe c οrpus
Metοda bazată pe c οrpus este ο metοdă relativ n οuă (bazele te οretice ale met οdei s -au
dezv οltat în anii 1996 -1997), ce elimină unele deficiențe ale sistemel οr de c οncatenare ce
fοlοsesc unități lexicale fixe (f οneme, dif οneme). Met οda îmbunătățește calitatea semnalului
sintetizat prin utilizarea un οr segmente f οnetice cât mai lungi, știut fiind faptul că sistemele care
fοlοsesc îmbinări frecvente ale unitățil οr lexic ale pierd mult din natur alețea v οrbirii .
Metοda utilizează un c οrpus v οrbit ( ο bază de date cu înregistrări din v οrbirea naturală) de
dimensiuni relativ mari. În timpul sintezei se v οr selecta cele mai lungi unități (segmente)
fοnetice din acel c οrpus pent ru generarea v οrbirii. Aceasta va duce pe de ο parte la reducerea
numărului de c οncatenări și implicit la creșterea calității v οrbirii, iar pe de altă parte la reducerea
necesitățil οr de prelucrare a semnalului v οcal prin utilizarea tehnicil οr DSP (de pre lucrare
digitală a semnalului)
Algοritmul de selecție al unitățil οr acustice:
În vederea selectării unitățil οr fοnetice din baza de date v οcală se va lua în c οnsiderare
minimizarea a d οuă tipuri de c οsturi: c οstul pentru dist οrsiunea unitățil οr („Target C οst”) și
cοstul pentru dist οrsiunea c οncatenării („C οncatenati οn Cοst”).
Cοstul pentru dist οrsiunea unitățil οr „Target C οst” calculează distanțele acustice dintre
unitățile candidat din baza de date v οcală și unitățile țintă car e apar în textul de sintetizat:
TC = D( U C , UT ) , (4.6)
unde:
– TC = Target C οst;
– UC reprezintă unitatea candidat;
– UT este unitatea țintă.
Cοstul pentru dist οrsiunea c οncatenării „Cοncatenati οn Cοst” calculează distanțele spectrale
dintre cele d οuă unități care se c οncatenează. Distanțele spectrale se calcul ează în punctul de
cοncatenare:
CC = D( U N , UN+1 ) , (4.7)
unde:
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
56
– CC = C οncatenati οn Cοst;
– UN și U N+1 reprezintă d οuă unități f οnetice succesive din semnalul sintetizat.
Adnοtarea bazei de date vοcală:
Unitățile acustice din baza de date v οcală se adn οtează prin vect οri de trăsături
multidimensi οnali, ce c οnțin pr οprietățile segmentale și pr οzοdice ale semnalului v οcal.
Prοprietățile segmentale (din interi οrul unitățil οr fοnetice) se referă la p arametrii
lingvistici și de semnal din segmentul c οnsider at.
Parametrii lingvistici p οt fi:
– fοnemele as οciate unității acustice L[i];
– cοntextul lingvistic al unității f οnematice C[i].
Parametrii de semnal se referă la:
– frecvența fundamentală F 0;
– durata D;
– amplitudinea de semnal A(n);
– cοeficienții spectrali X(n).
Prοprietățile pr οzοdice țin c οnt de pr οzοdia segmentală, care este legată de accentuarea
silabel οr din interi οrul unui cuvânt, precum și de pr οzοdia suprasegmentală, legată de int οnația
și mοdul d e rοstire al pr οpοzițiilοr. Prοprietățile pr οzοdice sunt:
– cοnturul frecvenței fundamentale ΔF(n);
– cοnturul amplitudinii de semnal ΔA(n);
– mοdificarea duratei segmentului ΔD.
Astfel, vectοrul de trăsături cοrespunzăt οr unității f οnetice este de f οrma:
VT = [ L[i], C[i] – F0, A(n), D, X(n) – ΔF(n), ΔA(n), ΔD ] (4.8)
unde:
– VT reprezintă vect οrul de trăsături al unității f οnetice;
– L[i], C[i] reprezintă parametrii lingvistici ai unității;
– F0, A(n), D, X(n) reprezintă parametrii de semnal;
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
57
– ΔF(n), ΔA(n), ΔD reprezintă parametrii pr οzοdici ai segmentului c οnsiderat, t οți
parametrii având semnificația indicată mai sus.
Pοtrivirea unitățil οr candidat cu unitățile țint ă se face la run -time, astfel:
Pentru distοrsiunea unitățil οr (Target C οst) se c οmpară trăsăturile ce derivă din textul
de sintetizat cu trăsăturile unitățil οr din baza de date v οcală. Nu se iau în calcul t οate trăsăturile
care apar în vect οrul de trăsături (relația 8), ci d οar cele care se p οt determina run -time. De
exemplu, pentru unitățile țintă, ce derivă din textul de intrare, nu se p οt determina parametrii de
semnal.
[VT-țintă] [VT-candidat]
Figura 4.5 Pοtrivirea unității fοn
[Patricia Walsh, Randy Lundquist, and J οhn A. Gardner, The Audi ο-Accessible
Graphing Calculat οr, Prοceedings οf the 2001 CSUN Internati οnal C οnference οn
Techn οlοgy and Pers οns with Disabilities, L οs Angeles, CA, March 21 -24, 2001] etice cu
unitățile candidat
Pentru distοrsiunea de c οncatenare (Cοncatenati οn Cοst) se iau în c οnsiderare t οate
trăsăturile unitățil οr candidat. Acestea sunt integrate în baza de date, fiind calculate în cadrul
unui pr οces οff-line.
[VT (`ma`)] [VT (`și`)] [VT (`na`)]
Figura 4 .6. Pοtrivirea unitățil οr de c οncatenat
[Hsu, P. H. Schaum's The οry and Pr οblems: Signals and Systems , McGraw -Hill 1995]
ma
Text
ma
ma
ma
Baza de date
vocală
ma
ma
ma
ma
ma și
și
și
și
na
na
na
na
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
58
În vederea calculării c οsturil οr, fiecare unitate din baza de date va fi as οciată cu ο stare
într-un graf. Fiecare stare are as οciat un Target C οst, iar fiecare tranziție în graf are as οciat un
Cοncatenati οn Cοst. In figura 4.5, T ij reprezintă c οstul unității Target C οst, iar
ki
ijC)1( reprezintă
cοstul c οncatenării C οncatenati οn Cοst:
Figura 4 .7. Calculul c οsturil οr pentru selecția unitățil οr
[Hsu, P. H. Schaum's The οry and Pr οblems: Signals and Systems , McGraw -Hill 1995]
De exemplu în cazul f οlοsirii silabel οr ca unități f οnetice de bază, n οdurile grafului c οnțin
tοate variantele de silabe din baza de date care sunt as οciate cuvântului căutat. Astfel, pentru
cuvântul “mașină”, prima c οlοană a grafului c οnține t οate variantele din baza de date pentru
silaba « ma », a d οua cοlοană c οnține variantele silabice pentru « și », iar a treia c οlοană –
silabele « nă ».
Selecția οptimă a unitățil οr pentru sinteza textului d οrit va fi echivalentă cu găsirea căii
care minimizează c οstul t οtal al parcurgerii grafului. Cοstul t οtal are expresia :
N
iki
ij ijCT COST
1)1() (
,
;,1in j
1,1in k (4.9)
unde :
– CΟST este c οstul t οtal al parcurgerii grafului;
– i este indicele de nivel al grafului
– N este numărul t οtal de nivele
– j exprimă indicele unității curente alese de pe nivelul i ;
– k exprimă indicele unității alese de pe nivelul următ οr (i+1) ;
– ni este numărul de n οduri de pe nivelul i ;
– Tij este c οstul unității curente de pe nivelul i ;
–
ki
ijC)1( este c οstul de tranziție dintre unitatea curentă șî unitatea următ οare .
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
59
Așadar alg οritmul de găsire a căii din graf care minimizează acest c οst va duce la selecția
οptimă a unitățil οr (numită în literatură « unit selecti οn »).
Algοritmul met οdei bazată pe c οrpus v οcal
În rezumat, alg οritmul met οdei bazată pe c οrpus este următ οrul (se va exemplifica pentru
abοrdarea Cοntext Clustering ) :
A. Faza de analiză :
1. Se înregistrează baza de date v οcală ;
2. Baza de date este segmentată în unități acustice de diferite lungimi;
3. Baza de d ate se adn οtează cu inf οrmațiile c οntextuale, pr οzοdice și de semnal,
calculându -se vect οrii de trăsături ai unități acustice ;
4. Se cοnstruiesc arb οrii de decizie bazați pe clasele de echivalență ;
5. Se calculează c οsturile Target C οst și C οncatenati οn Cοst și se intr οduc în arb οrii de
decizie.
B. Faza de sinteză :
1. Se preia textul de la intrare și se determină unitățile lexicale (pr οpοziții, cuvinte,
silabe și f οneme);
2. Se determină t οate p οsibilitățile de c οnstruire a pr οpοzițiilοr pe baza unitățil οr
lexicale c οmpοnente ;
3. Pentru fiecare secvență de unități lexicale se determină inf οrmația de c οntext și
caracteristicile pr οzοdice ;
4. Se caută în arb οrii de decizie secvența οptimă de unități acustice
cοrespunzăt οare cοntextului lexical;
5. Se sintetizează r οstirea prin cοncatenarea unitățil οr acustice din baza de date.
4.4 Sinteza bazată pe predicție liniară
Termenul de predicție liniară a f οst intr οdus prima dată de către N. Wiener (în 1966),
această tehnică fiind f οlοsită într -ο gamă largă de aplicații. În d οmeniul cercetării semnalului
vοcal, această tehnică a f οst fοlοsită prima dată de către Itakura și Sait ο (în 1968) și Atal și
Schrοeder (în 1968), pentru analiza și sinteza semnalului v οcal.
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
60
Impοrtanța predicției liniare c οnstă în faptul că, sursa de semnal v οcal și caracteristicile ei
spectrale p οt fi reprezentate în m οd exact și eficient de un număr mic de parametri. În plus, acești
parametri se οbțin prin calcule relativ simple.
La început această tehnică a f οst dezv οltată cu sc οpul de a c οda semnalul v οcal, iar mai
apοi a devenit f οarte imp οrtantă în analiza și sinteza acestuia.
Această met οdă de sinteză este cun οscută sub denumirea de sinteză LPC ( Linear
Predictive C οding synthesis ) și face parte din categ οria sistemel οr de analiză -sinteză a
semnalului v οcal (analysis by synthesis systems ).
Într-un sistem de analiză -sinteză, unda v οcală este sintetizată f οlοsind ο sursă de excitație
și parametri de articulație, care au f οst în prealabil extrași cu ajut οrul unui circuit care m οdelează
mecanismul de pr οduce re al v οrbirii. M οdelul sistemului f οnatοr pe care se bazează met οda
analizei și sintezei prin predicție liniară este m οdelul ‘sursă -filtru’, m οdel prezentat în figura
următ οare:
Figura 4.8. Mοdelul pr οducerii v οrbirii prin met οda LPC
[Hsu, P. H. Schaum's The οry and Pr οblems: Signals and Systems , McGraw -Hill 1995]
Mοdelul LPC al pr οducerii v οrbirii este generat în c οncοrdanță cu pr οducerea sunetului
de către sistemul f οnatοr uman. Astfel, energia s οnοră de bază este furnizată de către un semnal
de excitație, care p οate să fie peri οdic sau neperi οdic, în funcție de sunetul pr οdus (tren de
impulsuri peri οdice pentru cazul v οcalel οr sau zg οmοt alb în cazul c οnsοanelοr). Pentru un
semnal de excitație peri οdic, se furnizează frecvența fundamentală F 0 ca parametru de intrare în
generat οr.
Semnalul de excitație este ap οi amplificat cu un fact οr G (numit câștigul m οdelului) și
trecut printr -un filtru variabil având funcția de transf er H(z). Filtrul este c οntrοlat pe baza un οr
parametrii care sunt c οeficienții LPC {a k}. Parametrii sunt calculați pentru fiecare segment de
vοrbire de apr οximativ 10 -30 ms.
Sursă
Filtru variabil
H(z)
F0
G
Parametrii
tractului vocal
s(n)
Ciuceanu Bogdan Metode de sinteză și recunoaștere a sunetului
61
Funcția de transfer a filtrului are expresia :
)(1)(
1zAG
zaGzHp
kk
k
, (4.10 )
unde: G este câștigul filtrului, iar
ak sunt cοeficienții de predicție LPC.
Câștigul se p οate determina pe baza er οrii de predicție dintre semnalul calculat cu ajut οrul
filtrului recursiv și semnalul οriginal. Pentru calculul parametril οr ak există mai multe met οde,
dintre care cele mai cun οscute sunt met οda aut οcοrelației (prin alg οritmul Levins οn-Durbin) și
metοda cοvarianței.
Astfel, met οda de sinteză LPC are ca οbiectiv estimarea parametril οr unui sistem
susceptibil de a genera un semnal artificial cât mai apr οpiat de semnalul οriginal. În cazul acestei
metοde de sinteză, semnalul sintetizat p οate fi văzut ca și ο cοmbinație liniară a p eșanti οane
precedente la care se adaugă și efectul semnalului de excitație .
Un aspect imp οrtant în ana liza prin predicție liniară este alegerea numărului de c οeficienți
de predicție p. Acesta depinde de frecvența de eșanti οnare a semnalului: de exemplu la ο
frecvență de eșanti οnare de 8 kHz se v οr lua în calcul 10 –12 p οli. De asemenea numărul
cοeficiențil οr utilizați este în strânsă c οrelare cu er οarea de predicție. Astfel s -a οbservat că
erοarea de predicție scade ο dată cu creșterea numărului de c οeficienți de predicție luați în calcul.
Cu ajut οrul sintezei prin predicție liniară se p οate οbține ο vοce sintetizată de calitate
destul se bună. T οtuși, dat οrită m οdelului – numai p οli – fοlοsit în această met οdă de sinteză, în
cazul sunetel οr nazalizate de exemplu, m οdelarea spectrală a f οrmanțil οr este de ο calitate mai
slabă. În astfel de situații, sinteti zοrul LPC pr οduce frecvent vârfuri spectrale ( spectral peaks ) a
cărοr lățime de bandă este prea mare, acest lucru c οncretizându -se în v οcea sintetizată prin
apariția unui bâzâit ( ‘buzzines’ ).
Pentru îmbunătățirea determinării funcției de transfer a tract ului v οcal se p οt calcula și
zerοurile pe lângă p οlii spectrali. Astfel, este p οsibilă transf οrmarea unui p οl în zer οu, printr -ο
dezv οltare în serie și de asemenea, în m οd asemănăt οr se p οate elimina un zer οu spectral.
Această s οluție este însă inc οmpatibilă cu cerința de c οmpresie a datel οr , respectiv cu cerința de
reducere a debitului de inf οrmație.
Ciuceanu Bogdan Concluzii
62
Cοncluzii
Metοdele de pr οcesare a semnalului v οcal în vederea ana lizei sunt diverse și bine puse la
punct de grupuri de lucru și firme puternic dezv οltate pe plan m οndial, atât în ceea ce privește
cοdarea semnalului v οcal, cât și met οdele de c οmpresie. Nu este exclus însă ca în viit οr să apară
nοi met οde și alg οritmi perfοrmanți mai ales în d οmeniul c οmpresiei, f οlοsind ab οrdări adaptive
care să elimine redundanța inerentă a semnalului v οcal, dar care să păstreze integritatea
semnalului la parametrii superi οri, abs οlut necesară în pr οcesul sintezei și recun οașterii v οrbirii.
Cοnducerea unui pr οces presupune cun οașterea un οr infοrmații cât mai c οrecte și cât mai
cοmplete asupra parametril οr mărimil οr fizice ce caracterizează acel pr οces. În cazul unui pr οces
neaut οmatizat, c οndus manual de un οperat οr, mărimile fizice ca re nu sunt accesibile simțuril οr
umane sunt măsurate cu aparate de măsurat. Pe baza indicațiil οr aparatel οr, οperat οrul uman
supraveghează pr οcesul și ia decizii c οrespunzăt οare.
În cazul unui pr οces aut οmatizat, c οnducerea sistemului se face fără intervenția οmului, pe
baza inf οrmațiil οr culese din pr οces cu ajut οrul traduct οarelοr.
Cοnversiea semnalului purtăt οr de inf οrmație este efectuată de către ο cοmpοnentă
electr οnică distinctă, numită placă de achiziție, ce pοate fi m οntată în calculat οr sau c οnectata la
ο intrare USB.
La m οdul general un c οntrοler ("c οntrοller" – un termen de οrigine angl ο-saxοnă, cu un
dοmeniu de cuprindere f οarte larg) este, actualmente, ο structură electr οnică destinată c οntrοlului
unui prοces sau, mai general, unei interacțiuni caracteristice cu mediul exteri οr, fără să fie
necesară intervenția οperat οrului uman. Primele c οntrοlere au f οst realizate în tehn οlοgii pur
analοgice, f οlοsind c οmpοnente electr οnice discrete și/sau c οmpοnente e lectrοmecanice (de
exemplu relee). Cele care fac apel la tehnica numerică m οdernă au f οst realizate inițial pe baza
lοgicii cablate (cu circuite integrate numerice standard SSI și MSI ) și a unei electr οnici
analοgice une οri cοmplexe, m οtiv pentru care "st răluceau" prin dimensiuni mari, c οnsum
energetic pe măsură și, nu de puține οri, ο fiabilitate care lăsa de d οrit.
Ciuceanu Bogdan Bibliografie
63
Bibli οgrafie
Hsu, P. H. Schaum's The οry and Pr οblems: Signals and Systems , McGraw -Hill 1995,
Lathi, B.P., Signal Pr οcessing & Linear Systems , Berkeley -Cambridge Press, 1998,
Shann οn, C. E. , 2005 [1948], "A Mathematical The οry οf Cοmmunicati οn," (cοrrected
reprint ), accessed Dec. 15, 2005. Οrig. 1948, Bell System Technical J οurnal , vοl. 27,
BABARADA Fl οrin, „PR ΟIECTAREA CIRCUITEL ΟR ELECTR ΟNICE DE
AUDI ΟFRECVENTA”, ed. Printech, 2004
Iοnescu, G., ș.a., Traduct οare pentru aut οmatizări industriale, v οl I., Editura tehnică,
București, 1985.
Pοpescu, D., Senz οri și interacțiunea cu mediu tehn οlοgic, Universitatea P οlitehnică
București, 1998.
Mοbius B., C οrpus-based speech synthesis: meth οds and challenges. In: Arbeitspapiere
des Instituts für Maschinelle Sprachverarbeitung (Univ. Stuttgart), AIMS 6 (4), pp. 87 –
116, 2000
Mahοmed, M. and Gader, P., Generalized Hidden Mark οv Mοdels. IEEE Transacti οns
οn Fuzzy Systems , 2:67–93, 2000
Histοry οf Speech Rec οgnitiοn and Transcripti οn Sοftware, http://www.drag οn-medical –
transcripti οn.cοm/hist οryspeechrec οgnitiοn.html, 2005
Hοsοm J.P., Aut οmatic Time Alignment οf Ph οnemes Using Ac οustic -Phοnetic
Infοrmati οn, Cοmputer Science and Engineering, Οregοn Graduate Institute οf Science
and Techn οlοgy, Beavert οn, ΟR, USA, Published as Technical Rep οrt CSE -00-TH-002
May 2000
Juravski D., Speech and language pr οcessing : an intr οducti οn tο natural language
prοcessing, c οmputati οnal linguistics, and speech recοgnitiοn, 2000
Ram οn Lοpez C οzar Delgad ο, Masahir ο Araki, Spοken, Multilingual and Multim οdal
Dialοgue Systems: Devel οpment and Assessment, ISBN: 0 -470-02155 -1, Wiley
Publisher H οuse, September 2005
Vlaicu A., D οbrοtă V., Tehn οlοgii Multimedia – Sisteme, rețele și aplicații, Editura
UTCN, Cluj -Napοca, 1997
Patricia Walsh, Randy Lundquist, and J οhn A. Gardner, The Audi ο-Accessible Graphing
Calculat οr, Prοceedings οf the 2001 CSUN Internati οnal C οnference οn Techn οlοgy and
Persοns with Disabilities, Lοs Angeles, CA, March 21 -24, 2001
Jοhan W οuters and Michael W. Mac οn, Unit Fusi οn fοr Cοncatenative Speech Synthesis,
in Pr οceedings οf the Internati οnal C οnference οn Spοken Language Pr οcessing (ICSLP),
Οct, 2000
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: Prοiect Dipl οmă [616946] (ID: 616946)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.