Xử lý âm thanh - hình ảnh P2

Sơ đồ khối (a) hệ thống đơn ngõ vào/đơn ngõ ra; (b) hệ thống đơn ngõ vào/đa ngõ ra Khi hệ thống gồm nhiều ngõ ra, tín hiệu chuỗi ngõ ra sẽ được biểu diễn bằng một vector được mô tả như ở Hình 1.31. Hệ thống tuyến tính dịch bất biến là hệ thống đặc biệt hữu dụng cho việc xử lý tín hiệu âm thoại. Hệ thống được đặc trưng bởi đáp ứng xung, h(n) , khi đó tín hiệu ngõ ra được tính bởi công thứcy ( n) =k = −∞∑ x ( k ) h( n...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Xử lý âm thanh - hình ảnh P2Hình 1.30 (a) Lấy mẫu đơn vị, (b) đơn vị bước, (c) hàm mũ thực và (d) hàm sin suy giảmHình 1.31 Sơ đồ khối (a) hệ thống đơn ngõ vào/đơn ngõ ra; (b) hệ thống đơn ngõ vào/đa ngõ ra Khi hệ thống gồm nhiều ngõ ra, tín hiệu chuỗi ngõ ra sẽ được biểu diễn bằng một vectorđược mô tả như ở Hình 1.31. Hệ thống tuyến tính dịch bất biến là hệ thống đặc biệt hữu dụng cho việc xử lý tín hiệu âmthoại. Hệ thống được đặc trưng bởi đáp ứng xung, h(n) , khi đó tín hiệu ngõ ra được tính bởicông thức ∞ y ( n) = ∑ x ( k ) h( n − k ) = x ( n) * h( n) k = −∞ (1.52a) 29 ∞ y ( n) = ∑ h( k ) x ( n − k ) = h( n) * x ( n) k = −∞ (1.52b)với * là phép chập hai tín hiệu1.3 LÝ THUYẾT VÀ CÁC BÀI TOÁN CƠ BẢN1.3.1 Phân tích dự đoán tuyến tính [12] Dự đoán tuyến tính (Linear prediction, viết tắt là LP) là một phần không thể thiếu của hầuhết tất cả giải thuật mã hóa thoại hiện đại ngày nay. Ý tưởng cơ bản là một mẫu thoại có thể đượcxấp xỉ bằng một kết hợp tuyến tính của các mẫu trong quá khứ. Trong một khung tín hiệu, cáctrọng số dùng để tính toán kết hợp tuyến tính được tìm bằng cách tối thiểu hóa bình phương trungbình lỗi dự đoán; các trọng số tổng hợp, hoặc các hệ số dự đoán tuyến tính (LPC) được dùng đạidiện cho một khung cụ thể. Trong phần chương 3, sự sắp xếp LP theo hệ thống dựa trên mô hình ngược tự động Trong thực tế, phân tích dự là một tiến trình ước lượng để tìm các thông số của AR, màcác thông số này được cho bởi các mẫu của tín hiệu. Như vậy, LP là một kỹ thuật nhận dạng vớicác thông số của một hệ thống đựoc tìm từ việc quan sát. Với giả định là tín hiệu thoại được môhình như là tín hiệu AR, điều này đã được chứng minh tính đúng đắn của nó trong thực tiễn. Một cách biểu diễn LP khác là phương pháp ước lượng phổ. Như đã trình bày ở trên, phântích LP cho phép việc tính toán các thông số của AR, đã được định nghĩa trong mật độ phổ côngsuất (PSD) của chính bản thân tín hiệu. Bằng cách tính toán LPC của một khung tín hiệu, ta có thểtạo ra một tín hiệu khác theo cách thức có nội dung phổ gần như tương đồng với tín hiệu gốc. LP cũng có thể được xem như là một quá trình loại bỏ các dư thừa khi thông tin bị lặp lạitrong một sự trường hợp cần khử. Sau cùng, việc truyền dữ liệu có thể không cần thiết nếu như dữliệu cần truyền có thể được dự đoán trước. Bằng cách thức chuyển chỗ các dư thừa trong một tínhiệu, số lượng bit cần thiết để mang thông tin sẽ ít hơn và như thế sẽ đạt được mục tiêu nén dữliệu. Trong phần này sẽ đề cập đến bài toán cơ bản của phân tích LP đã được định rõ, kết hợpvới việc hiệu chỉnh lại cho phù hợp theo hướng các tín hiệu động, cũng như ví dụ và các giải thuậtcần thiết cho quá trình dự đoán tuyến tính.1.3.1.1 Bài toán dự đoán tuyến tính Dự đoán tuyến tính được mô tả như là một bài toán nhận dạng hệ thống, với các thông sốcủa một mô hình AR được ước lượng từ bản thân tín hiệu. Mô hình được trình bày ở Hình 1.32.Tín hiệu nhiễu trắng x[n] được lọc bởi quá trình tổng hợp AR để có được tín hiệu AR s[n] , với ^các thông số AR được ký hiệu là a i . Dự đoán tuyến tính thực hiện ước đoán s[ n] dựa vào Mmẫu trong quá khứ: ^ M s [n] = −∑ ai s[n − i] i =1 (1.53) Với ai là các ước lượng của các thông số AR được xem là các hệ số dự đoán tuyến tính(LPC). Hằng số M trong công thức là bậc dự đoán. Như vậy, việc dự đoán dự trên tổ hợp tuyếntính của M mẫu trong quá khứ của tín hiệu, chính vì thế việc dự đoán mang tính tuyến tính. Lỗidự đoán được tính bằng công thức:30 ^ e[n] = s[n] − s[ n] (1.54) Hình 1.32 Hệ thống nhận dạng dưới dạng dự đoán tuyến tính Hình 1.33 Bộ lọc lỗi dự đoán Lỗi dự đoán chính là độ sai biệt giữa mẫu thật sự và mẫu ước lượng. Hình 1.33 mô tả lưuđồ tín hiệu thực hiện bộ lọc lỗi dự đoán. Bộ lọc có ngõ vào là tín hiệu AR và ngõ ra chính là tínhiệu lỗi dự đoán.Tối thiểu hoá lỗi ...