tín hiệu tiếng nói và các phương pháp mã hoá

123 1.3K 3
tín hiệu tiếng nói và các phương pháp mã hoá

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Trờng ĐHGTVT - Hà Nội http://www.ebook.edu.vn 1 Mục lục Lời nói đầu 1 Chơng I . Tín hiệu tiếng nói 6 1. Quá trình phát âm của con ngời: 6 2. Đặc tính thống kê của tín hiệu tiếng nói: 9 2.1, Hàm phân bố mật độ xác suất(pdf) 10 2.2, Hàm tự tơng quan(ACF) 10 2.3, Hàm mật độ phổ công suất PSD 11 3. Các mô hình biểu diễn 13 a. Cơ quan phát âm (vocal tract) 13 b. Mô hình sự kích thích 14 Chơng II . hoá vùng thời gian. 18 1. Công nghệ PCM: 18 1.1 Cấu hình cơ bản của kiểu truyền tin PCM: 18 1.2 Lấy mẫu: 19 1.3 Lợng tử hoá: 21 1.4 Sự nén giãn: 22 1.5 hoá Giải mã: 25 2.Các phơng pháp hoá khác: 27 2.1 phơng pháp hoá DPCM ( Điều xung vi sai): 27 2.2 Phơng pháp DM ( điều chế delta): 29 2.3. Điều chế Deta tự thích nghi (ADM): 31 3 Phơng pháp hoá ADPCM (Điều chế xung vi sai thích ứng) (DAPTIVE DIFFERENTIAL PULSE CODE MODULATION ): 32 3.1. Tổng quan: 32 3.1.1. hoá ADPCM(ADPCM encoder): 34 3.1.2 Giải ADPCM (ADPCM decoder): 34 3.2. Nguyên lý hóa ADPCM( ADPCM encoder principles): 35 Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Trờng ĐHGTVT - Hà Nội http://www.ebook.edu.vn 2 3.2.1. Biến đổi định dạng đầu vào(Input PCM format conversion): 35 3.2.2. Tính toán tín hiệu vi sai (Difference signal computation): 35 3.2.3. Bộ lợng tử tơng thích (Adaptive quantizer): 35 3.2.3.1. Tốc độ 40 kbps(Operation at 40 kbit/s): 35 3.2.3.2. Tốc độ 32 kbps(Operation at 32 kbit/s): 36 3.2.3.3. Tốc độ 24kbps(Operation at 24 kbit/s): 37 3.2.3.4. Tốc độ 16 kbps(Operation at 16 kbit/s): 38 3.2.4. Bộ lợng tử hoá tơng thích ngợc( Inverse adaptive quantizer): 38 3.2.5. Tơng thích hệ số phân thang bộ lợng tử (Quantizer scale factor adaptation): 39 3.2.6. Điều khiển tơng thích tiếng nói(Adaptation speed control): 40 3.2.7. Bộ tinh toán tín hiệu hồi phục bộ phỏng đoán tơng thích (Adaptive predictor and reconstructed signal calculator): 42 3.2.8 Bộ phát hiện truyền tone (Tone and transition detector): 43 3.3. Nguyên lý giải ADPCM(ADPCM decoder principles): 43 3.3.1. Bộ lợng tử thích ứng đảo (Inverse adaptive quantizer): 43 3.3.2.Bộ lợng tử tơng thích hệ số thang (Quantizer scale factor adaptation): 44 3.3.3. Điều khiển tốc độ thích ứng ( Adaptation speed control): 44 3.3.4. Bộ tính tín hiệu hồi phục bộ tiến đoán tơng thích (Adaptive predictor and reconstructed signal calculator): 44 3.3.5. Phát hiện truyền tone (Tone and transition detector): 45 3.3.6. Biến đổi định dạng đầu ra PCM (Output PCM format conversion): 45 3.3.7. Điều chỉnh hoá đồng bộ (Synchronous coding adjustment): 45 Chơng III . hoá vùng tần số 46 1. hoá dải nhỏ(Sbc). 47 2. hoá biến đổi thích nghi (ATC) 53 chơng IV. Phơng pháp hoá tham số nguồn (resourd parameters method) .55 1. Bộ hoá nguồn theo kênh: 57 Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Trờng ĐHGTVT - Hà Nội http://www.ebook.edu.vn 3 2. Bộ nguồn tiếng nói formant 57 3. Bộ nguồn tiếng nói phổ tách 58 4 Phơng pháp dự đoán tuyến tính LPC 58 5. Bộ hoá nguồn tiếng nói âm thanh đợc kích thích 64 hoá CELP 65 A. RPE- LPT (Bộ lập giải tiên đoán thời hạn dài kích thích xung đều đặn) 68 B. V-CELP (mã hoá tiên đoán kích thích xung tổng hợp): 70 C. Phơng pháp LD-CELP(mã hoá tiên đoán kích thích xung có độ trễ nhỏ) 73 D. Phơng pháp CS-ACELP 90 Chơng V. Phơng pháp đánh giá: 107 I. Kiểm tra định lợng 109 1. Tính tỉ số tín hiệu trên nhiễu(SNR): 109 2 Chỉ số độ rõ AI (articulation index): 111 3. Khoảng phổ Log 112 II. Phơng pháp đánh giá định tính : 113 1. Kiểm tra độ dễ hiểu : 113 2. Kiểm tra chất lợng: 116 Kết luận 120 Mục lục 121 Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Trờng ĐHGTVT - Hà Nội http://www.ebook.edu.vn 4 Lời nói đầu Vào năm 1892 Alexander Graham Bell khai trơng tuyến điện thoại thơng mại đầu tiên trên thế giới cho tới gần đây con ngời coi điện thoại là một công cụ truyền tin hữu hiệu. Nhờ điện thoại con ngời có khả năng trao đổi thông tin giữa các điểm khác nhau trên toàn thế giới một cách dễ dàng. Ngoài u thế nh khả năng truyền thông tin theo thời gian thực dễ sử dụng, mạng điện thoại ngày nay còn có các u điểm rất cơ bản, đó là đợc phổ biến trên toàn cầu, giúp ta có khả năng liên lạc hầu nh mọi điểm trên trái đất, thời gian đáp ứng ngắn thuận tiện cho ngời sử dụng. Cũng từ đó tín hiệu tiếng nói trở thành một đối tợng cũng là một nguồn tải lớn nhất của mạng viễn thông, cùng với sự phát triển của kỹ thuật số, các công nghệ bán dẫn thì các phơng pháp hoá tín hiệu tiếng nói cũng phát triển mạnh, lý thuyết các nhà khoa khọc đa ra từ nhiều thập kỷ trớc đã đợc thực hiện. Đặc biệt khoảng 10 năm trở lại đây với sự phát triển mạnh của mạng viễn thông toàn cầu, mạng Internet các dịch vụ viễn thông tích hợp thoại, hình , số liệu thì băng tần truyền dẫn ngày càng trở nên hạn chế, ngoài việc phát triển các công nghệ truyền dẫn có hiệu năng cao nh SDH,VLSI , thì xu hớng làm giảm băng tần truyền dẫn từ chính nguồn tín hiệu đợc xem là biện pháp khả thi kinh tế, các hãng liên tiếp đa ra các cải tiến, đề xuất các phơng thức hoá mới nh MPX, Q-CELP, LD-CELP,V-CELP, SBC . ở Việt nam lĩnh vực này còn khá mới mẻ, vì vậy nghiên cứu các đặc tính của tín hiệu tiếng nói các phơng pháp xử lý hoá là một công việc hết sức cần thiết. Trong đề tài tôt nghiệp, em đợc giao nhiệm vụ nghiên cứu đặc tính của tín hiệu tiếng nói các phơng pháp hoá. Em xin đợc trình bày luận án tốt nghiệp của mình với các nội dung sau: Ch ơng 1 :Nghiên cứu quá trình phát âm các đặc tính của âm thanh. Chơng 2 :Phơng pháp hoá vùng thời gia n. Chơng 3 :Phơng pháp hoá vùng tần số. Chơng 4 :Các kỹ thuật hoá đang đợc sử dụng phổ biến cho các dịch vụ tiên tiến. Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Trờng ĐHGTVT - Hà Nội http://www.ebook.edu.vn 5 Chơng 5 :Tổng quan các phơng thức đánh giá phơng thức hoá tín hiệu tiếng nói. Cuối cùng em xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong khoa Điện - Điện Tử, Trờng đại học giao thông vận tải Hà nội, đặc biệt xin chân thành cảm ơn thầy giáo Tiến sỹ Trần Quốc Thịnh đã giúp đỡ em hoàn thành đề tài của mình. Do trình độ, thời gian hạn chế cho nên đề tài không thể tránh khỏi những thiếu sót, em rất mong nhận đợc sự đóng góp của các thầy cô. Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Trờng ĐHGTVT - Hà Nội http://www.ebook.edu.vn 6 Chơng I . Tín hiệu tiếng nói 1. Quá trình phát âm của con ngời: Quá trình phát âm của con ngời đợc mô tả nh sau: áp lực tạo ra từ phổi làm cho các thanh quản phát ra các rung động. Lỗ giãn giữa các thanh quản gọi là thanh môn, thanh môn giống nh một nút cổ chai, không khí đi qua đây sẽ có áp suất thay đổi đột ngột tạo thành xung lực, ảnh hởng của thanh môn chính là sự phóng các chuỗi không khí bị nén đến các hốc cộng hởng âm với tần số thay đổi theo sự giãn nở này(do thần kinh điều khiển). Luồng khí xuyên qua các hốc, phản xạ lên các vật chắn (là các bộ phận giới hạn cơ quan phát âm nh các cơ), đi qua các hốc cộng hởng cuối cùng phát ra ở môi lỗ mũi dới dạng sóng áp lực, còn gọi là sóng áp lực âm thanh tiếng nói. Thanh quản có thể bị làm cứng, hoặc nới lỏng (do thần kinh điều khiển các cơ) để thay đổi tốc độ dãn. Cơ quan chắn giữa khoang mũi khoang miệng hoạt động nh một cổng giữa hốc âm mũi hốc âm miệng, nó có thể đóng để cô lập hay mở để kết hợp với hốc âm miệng một cách hài hoà trong các tình huống khác nhau (ví dụ nh khi hát, khi nói chuyện, khi nói thầm) trong các ngôn ngữ khác nhau (ví dụ tiếng Pháp thờng phát ra nhiều âm mũi hơn tiếng Việt). Lỡi, quai hàm, răng, môi đợc thay đổi vị trí không gian để thay đổi hình dạng (tức là thay đổi tần số cộng hởng) của hốc âm miệng, sóng áp lực âm thanh phát ra từ miệng phụ thuộc vào sự liên kết giữa các âm phát ra sự suy hao trên các cơ quan phản xạ. Sóng áp lực âm thanh tồn tại dới dạng sự di chuyển liên tục của các luồng khí, khi đến cơ quan thính giác thì đợc phản ánh qua các thông số: độ rõ, âm sắc, độ cao, độ lớn của âm. Cơ quan phát âm đợc kích thích bởi luồng khí từ phổi, nguồn kích thích này có thể tạo ra âm kêu hoặc không kêu. âm kêu ứng với quá trình sau: Thanh đới dao động tại tần số gọi là tần số căn bản, hay còn gọi là độ cao Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Trờng ĐHGTVT - Hà Nội http://www.ebook.edu.vn 7 của âm, có thể trực tiếp kiểm tra bằng cách đặt ngón tay vào cổ họng khi nói, nếu có sự rung động sang tay thì đó là âm kêu. Còn âm không kêu ứng với quá trình sau: Khi thanh đới không dao động, tức là bị làm cứng bởi các cơ, luồng khí hoặc cũng đợc phát ra cơ quan phát âm hoặc bị thanh môn chặn lại hiệu ứng của chúng là có sự hỗn loạn của các luồng khí đi qua các cơ quan. Bởi vậy trong thời gian xem xét sóng âm thanh phát ra là sự kết hợp của âm thanh âm vô thanh. Liên quan đến quá trình phát âm, ta có khái niệm formant, một đặc điểm hết sức quan trọng trong lĩnh vực xử lý tín hiệu tiếng nói, nó đợc hiểu nh sau: Formant là tần số cổng hởng cơ bản của cơ quan phát âm, nó phụ thuộc vào cỡ, hình dạng của toàn bộ cơ quan phát âm. Năng lợng của những tần số này đợc tăng cờng do có sự phản xạ đồng thời của các thành phần khác, còn năng lợng ở những thành phần tần số khác có khuynh hớng suy h1. Cấu tạo cơ quan phát âm Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Trờng ĐHGTVT - Hà Nội http://www.ebook.edu.vn 8 giảm đặc biệt là tại các tần số triệt tiêu, năng lợng bị làm nhụt. Quan sát trên máy phân tích phổ tần số cổng hởng này(formant) xuất hiện nh một cái bớu nh hình vẽ . Ngôn ngữ khác nhau trên thế giới chỉ là ở sự khác nhau giữa các tần số formant cho nên để xây dựng một hệ thống hoá tham số nguồn hiệu quả thì cần phải gắn cả yếu tố dân tộc, ngôn ngữ vào đó. Phân tích bản chất của quá trình phát âm không những giúp cho việc hoá tín hiệu tiếng nói còn đóng vai trò quan trọng trong quá trình tổng hợp tiếng nói, nhận dạng tiếng nói. Cả ba lĩnh vực công nghệ này đang đợc Việt nam rất quan tâm. Thính giác : Sản phẩm của các quá trình xử lý tín hiệu tiếng nói phải đợc phản ánh bởi chính con ngời thông qua cơ quan thính giác. Các thông tin của thính giác liên quan đến vấn đề hoá tín hiệu là: Hình 1-1 : Dạng sóng âm của tiếng nói Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Trờng ĐHGTVT - Hà Nội http://www.ebook.edu.vn 9 Thính giác có tính quán tính : Đáp ứng của thính giác với tác động của âm thanh không phải là ngay tức thì, là có tính trễ, các thí nghiệm đã cho kết quả với môi trờng truyền âm bình thờng sau khi bắt đầu khoảng 200ms thính giác mới xác định âm lợng của nó khi âm ngừng cảm nhận còn âm kéo dài chừng 150-200 ms thính giác không phân biệt đợc hai âm giống nhau đi liền nhau khoảng nhỏ hơn 50 ms, tức là có hiện tợng che lấp của âm, phải qua tác động vài chu kỳ thì tai ngời mới quen với cao độ của âm (tần số cao hay thấp). Hiệu ứng không gian (stereo) của tai ngời là hiệu ứng cảm ứng hai tai với hai nguồn âm tơng quan, điều này có ảnh hởng đến độ rõ của âm khi tiến hành kiểm tra hệ thống . Tính phi tuyến của thính giác, thính giác có mức độ cảm thụ âm nhiễu không phải là tỉ lệ thuận với độ dộng dải tần, ảnh hởng của nó là méo âm thanh do thêm thành phần sóng hài, không gây ra sai lệch cho ngời nghe bằng do thêm thành tần số không bội, khi hoá phải chú ý đến thành phần tần số không bội. Đặc điểm về giới tính, lứa tuổi thậm trí cả yếu tố dân tộc : tức là những yếu tố trên là khác nhau không những âm thanh phát ra có khác nhau cả việc cảm thụ về âm thanh cũng khác nhau, cho nên phải có sự kiểm tra trên diện rộng trớc khi đa ra đánh giá. 2. Đặc tính thống kê của tín hiệu tiếng nói: Dạng sóng tín hiệu tiếng nói có một số tính chất hữu ích có thể khai thác đợc khi tiến hành hoá tín hiệu. Tính chất thờng dùng nhất là sự phân bố xác suất không đều của biên độ tiếng nói, có sự tự tơng quan giữa các mẫu liên tiếp, bản chất không phẳng của phổ tín hiệu tiếng nói sự tồn tại của các thành phần âm kêu âm không kêu tính chất tựa tuần hoàn của các tín hiệu tiếng nói. Tính chất quan trọng nhất tất cả các bộ hoá khai thác đó là 0. Một độ rộng dải tần giới hạn có nghĩa là nó có thể đợc rời rạc hoá về mặt thời gian với một tốc độ giới hạn đợc khôi phục lại hoàn toàn đầy đủ từ các mẫu của nó với điều kiện thoả mãn điều kiện lấy mẫu Nyquiet. Còn các tính chất khác nói lên khả năng cho phép lợng tử hoá. Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Trờng ĐHGTVT - Hà Nội http://www.ebook.edu.vn 10 2.1, Hàm phân bố mật độ xác suất(pdf). Hàm mật độ không đều của biên độ tiếng nói, nói chung đợc đặc trng bởi xác suất cao của các biên độ gần giá trị không, một xác suất đáng kể ở các biện độ rất lớn một hàm giảm không tăng đều của các biên độ gần các cực trị này. Tuy nhiên sự phân bố chính xác lại phụ thuộc vào độ rộng dải tần lối vào điều kiện thu âm thanh, hàm đăc trng pdf: = /|x|2exp( 2 1 )(xp Hàm này gần giống phân bố Gauss chuẩn, các bộ lợng tử hoá không đều (PCM) các bộ lợng tử hoá vectơ (CELP) cố gắng hoà hợp sự phân bố các pdf tín hiệu tiếng nói lối vào bằng cách dùng nhiều mức lợng tử hơn ở vùng có xác suất cao ít ở mức lợng tử hơn ở vùng có xác suất nhỏ. 2.2, Hàm tự tơng quan(ACF). Tính chất có ích khác của tín hiệu tiếng nói khi phân tích là tính có một sự tơng quan đáng kể (tức là sự giống nhau) giữa các mẫu tiếng nói kế cận nhau của một đoạn tiếng nói. Tức là trong mỗi mẫu của tín hiệu tiếng nói có một bộ phận lớn có thể dự đoán từ các giá trị của các mẫu trớc với một sai số ngẫu nhiên nhỏ nào đó các phơng pháp AD, ADPCM, APCM, CELP, LPC dựa trên tính chất này. Hàm tự tơng quan: n ()= E[(x a (t) x a (t-) ]= ))-(t x(t)(x aa + x a (t) biểu diễn mẫu tiếng nói hiện tại x a (t-) là tín hiệu trớc đó với khoảng thời gian là . Hàm này thờng đợc chuẩn hoá theo phơng sai của tín hiệu tiếng nói do đó nó bị hạn chế trong khoảng [1, 1], trong các phép tính dùng thực tế giá trị hàm tự tơng quan chỉ tính cho giới hạn các mẫu (trong phần LD- CELP, CS-ACELP). [...]... =255 hoá Giải Trờng ĐHGTVT - Hà Nội 24 http://www.ebook.edu.vn Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá 1.5 M hoá Giải m: hoá là một quá trình so các giá trị rời rạc nhận đợc bởi quá trình lợng tử hoá với các xung Thông thờng các nhị phân đợc sử dụng cho việc hoácác nhị phân tự nhiên, các Gray (các nhị phân phản xạ), các nhị phân kép Phần lớn cáchiệu mã. .. hoá tiếng nói Bộ m hoá tiếng nói Bộ hoá nguồn Bộ hoá dạng Lĩnh vực thời gian Không vi phân Vi phân PCM ADPCM SBC APCM, DA,APC Trờng ĐHGTVT - Hà Nội Bộ hoá nguồn tiếng nói LPC Lĩnh vực tần số ATC CELP LDCELP 16 QCELP CS ACELP FORMANT VCELP RPELTP http://www.ebook.edu.vn Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Bộ hoá tiếng nói đợc phân thành hai loại lớn :bộ hoá dạng sóng bộ mã. .. cả các loại tín hiệu do vậy tín hiệu tiếng nói cũng phải xem xét trong mô hình số Nh vậy bản chất của hoá tín hiệu thoại chỉ là xử lý số thông thờng Các phơng pháp tiếp cận đối tợng khác nhau cho ta các phơng pháp hoá khác nhau, căn cứ vào cách tiếp cận đối tợng ta chia các phơng pháp hoá nh hình vẽ: Trờng ĐHGTVT - Hà Nội 15 http://www.ebook.edu.vn Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá. .. các tín hiệu đầu vào đợc lẫy mẫu một cách tuần tự, sau đó đợc lợng tử hoá thành các giá trị rời rạc trên trục biên độ Các giá trị lợng tử hoá đặc trng bởi các nhị phân Các nhị phân này đợc hoá thành các dạng thích hợp tuỳ theo đặc tính của đờng truyền dẫn Trờng ĐHGTVT - Hà Nội 18 http://www.ebook.edu.vn Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Lấy mẫu hoá Đầu vào tơng tự Tái tạo và. .. Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Quá trình giải phổ 2 .Các phơng pháp hoá khác: Các quy luật đối với PCM vi phân thích ứng 32Kbps có nén giãn nh hoá dự đoán của các tín hiệu tiếng đợc chỉ rõ trong các khuyến nghị G712 của ITU-T Phơng pháp ADPCM 32 Kbps đợc chấp nhận vào tháng 10 năm 1984 đợc dùng để chuyển đổi các tín hiệu PCM 64 Kbps theo luật A hay luật hiện nay sang các tín hiệu. .. đoán tơng thích 2.Giải Sơ đồ khối bộ hoá giải Trờng ĐHGTVT - Hà Nội 33 http://www.ebook.edu.vn Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Dạng sóng tín hiệu nguồn, hồi phục, tín hiệu truyền của ADPCM 3.1.1 hoá ADPCM(ADPCM encoder): Sau khi biến đổi tín hiệu thành dạng PCM đồng dạng, tín hiệu vi phân đợc tính toán, bằng phép trừ giá trị ớc lợng của tín hiệu vào chính nó Bộ lợng tử... đến tiếp ở các phần tiếp theo 2.1 phơng pháp m hoá DPCM ( Điều xung m vi sai): Đây là phơng pháp dựa trên tính chất tơng quan của tín hiệu tiếng nói, chỉ truyền đi độ trênh lệch giữa các mẫu cạnh nhau của tín hiệu tiếng nói: Trờng ĐHGTVT - Hà Nội 27 http://www.ebook.edu.vn Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Bộ lọc thông tháp Bộ lấy mẫu + tiếng nói vào xn DPCM Bộ hóa en Bộ giải e`(n)=x`(n)-x`(n)... tả ở trên, những đặc tính tạp âm ở các tín hiệu mức thấp có thể đợc giảm đến mức hầu nh giống với mức của tuyến tính 13 bits Một bộ nén - giãn đôi khi đợc nói tới nh là một từ viết tắt kết hợp nén bộ dãn Trờng ĐHGTVT - Hà Nội 23 http://www.ebook.edu.vn Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá Các đặc tính S/NQ của các phơng pháp hoá Cả hai phơng pháp hoá phơng pháp nén là đồng thời... trình hoá Mặt khác quá trình lợng tử hoá, nén hoá các tín hiệu PAM đợc gọi là quá trình hoá quá trình chuyển đổi các tín hiệu PCM thành D/A, sau đó, lọc chúng sau khi giãn để đa về tiếng nói ban đầu gọi là quá trình giải Cấu hình cơ sở của hệ thống truyền dẫn PCM đối với việc thay đổi các tín hiệu tơng tự thành các tín hiệu xung để truyền dẫn đợc thể hiện ở hình (pcm1) Trớc tiên các. .. 21 http://www.ebook.edu.vn Tín hiệu tiếng nói các phơng pháp m hoá để đánh giá những u điểm nhợc điểm của phơng pháp PCM Khi số lợng các dãy số hoá trên mỗi mẫu tăng lên 1 bit, S/NQ đợc mở rộng thêm 6 dB 1.4 Sự nén gin: Nh phơng pháp tiến hành hoá hoặc giải mã, đờng, không phải đờng đánh giá có thể đợc lựa chọn theo các kiểu của nguồn thông tin đờng là một quá trình triệt . Bộ mã hoá dạng Tín hiệu tiếng nói và các phơng pháp m hoá Trờng ĐHGTVT - Hà Nội http://www.ebook.edu.vn 17 Bộ mã hoá tiếng nói đợc phân thành hai loại lớn :bộ mã hoá dạng sóng và bộ mã hoá. pháp mã hoá vùng thời gia n. Chơng 3 :Phơng pháp mã hoá vùng tần số. Chơng 4 :Các kỹ thuật mã hoá đang đợc sử dụng phổ biến cho các dịch vụ tiên tiến. Tín hiệu tiếng nói và các phơng pháp. 1. Bộ mã hoá nguồn theo kênh: 57 Tín hiệu tiếng nói và các phơng pháp m hoá Trờng ĐHGTVT - Hà Nội http://www.ebook.edu.vn 3 2. Bộ mã nguồn tiếng nói formant 57 3. Bộ mã nguồn tiếng nói phổ

Ngày đăng: 26/05/2014, 19:07

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan