levitra bitcoin

+7(495) 123-XXXX  г. Москва

 

 

 

 

 

ВАС ПРИВЕТСТВУЕТ

VIP Studio ИНФО

 

Публикация Ваших Материалов

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Phasellus rutrum, libero id imperdiet elementum, nunc quam gravida mi, vehicula euismod magna lacus ornare mauris. Proin euismod scelerisque risus. Vivamus imperdiet hendrerit ornare.

Верстка Полиграфии, WEB sites

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Phasellus rutrum, libero id imperdiet elementum, nunc quam gravida mi, vehicula euismod magna lacus ornare mauris. Proin euismod scelerisque risus. Vivamus imperdiet hendrerit ornare.

Книжная лавка

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Phasellus rutrum, libero id imperdiet elementum, nunc quam gravida mi, vehicula euismod magna lacus ornare mauris. Proin euismod scelerisque risus. Vivamus imperdiet hendrerit ornare.

Ю.Д. Крылов,  (К.т.н., доцент, Санкт-Петербургский Государственный университет аэрокосмического приборостроения)

Серия «Естественные и Технические науки» # МАРТ-АПРЕЛЬ  2017

Речевые сигналы
Рассматривается система цифровой обработки зашумленных речевых сигналов. Обработка производится в частотной области в реальном масштабе времени. Система базируется на использовании двухканального адаптивного компенсатора помех. Полезный сигнал наблюдается на фоне аддитивных статистически независимых помех. Рассмотрены структурные схема и состав специализированного поточно- параллельного процессора. Определяется необходимое число итераций вычислительного процесса, необходимых для хорошего распознавания речи в широком диапазоне отношений сигнал/шум.

Ключевые слова: Речевые сигналы, адаптивная фильтрация, компенсатор помех, быстрое преобразование Фурье, отношение сигнал/шум.

 

В  настоящее время в ряде областей техники продолжает оставаться актуальной задача цифровой обработки сигналов [1,2,3]. Среди этих задач особое место занимает задача выделения речевого сигнала на фоне аддитивных помех. При этом могут использоваться методы, основанные на aдаптивной фильтрации [4] и на моделях линейного предсказания [5]. Часто необходимо, чтобы выделение полезного речевого сигнала происходило в реальном масштабе времени. Для этой цели с успехом применяется адаптивная фильтрация. Она может осуществляться во временной и частотной областях с помощью адаптивного компенсатора помех, в состав которого входит адаптивный фильтр с настраиваемыми весовыми коэффициентами, которые вычисляются с помощью алгоритма Уидроу таким образом, чтобы достигался минимум среднеквадратической ошибки (СКО). Фильтрация в частотной области позволяет в значительной степени сократить количество вычислений по сравнению с фильтрацией во временной области [1]. Схема организации вычислительного процесса при осуществлении адаптивной фильтрации в частотной области с помощью адаптивного компенсатора помех приведена на рис. 1.

Адаптивный компенсатор помех имеет два входа (канала): основной и опорный.

На основной вход системы подается смесь полезного сигнала S и n1 помехи  , а на другой – коррелированная сn1  помеха n2. При этом предполагается, что полезный сигнал S не коррелирован с помехами n1 и n2. Компенсация помех осуществляется следующим образом. Входные сигналы запоминаются в буферной памяти (на рис. 1 не показана) для образования N -отсчётных блоков данных, которые затем преобразуются посредством быстрого преобразования Фурье (БПФ) [1] для образования комплексных значений D (l) спектра желаемого отклика и X(l) -входных сигналов адаптивного фильтра (l=1,…,N).

Читать полный текст статьи …


СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Л. Рабинер, Б. Гоулд. Теория и применение цифровой обработки сигналов. Пер с англ. /под ред. Ю. Н. Александрова. - М.: Мир, 1978. -848 с.
2. Марпл.-мл. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер Пер. с англ. – М.: Мир, 1990.- 584 с.
3. Адаптивные фильтры: Пер. с англ./Под ред. К. Ф. Коуэна и П. М. Гранта.- М.: Мир, 1988. - 392 с.
4. Уидроу Б., Маккул Д ж., Болл М. Комплексная форма алгоритма НСКО//ТИИЭР.1973. Т. 63 № 3.
5. Маркер Дж. Д., Грей А. Х. Линейное предсказание речи: Пер с англ./Под ред. Ю. Н. Прохорова и В.С. Звездина. – М.: Связь, 1980. – 308 с.
6. Крылов Ю.Д. Поточно-параллельные вычислительные системы для цифровой обработки речевых сигналов. Москва. Материалы 15-ой Международной Научно-практической конференции “Интеграция науки и практики как механизм эффективного развития современного общества” Москва: Изд-во ‘Институт стратегических исследований’: Изд-во ‘Перо’,2015. с.55-60.



© 
Ю.Д. Крылов, Журнал "Современная наука: актуальные проблемы теории и практики".
 

 

 

  1. Комментарии (0)

  2. Добавить свои
There are no comments posted here yet

Оставьте свой комментарий

Posting comment as a guest.
Вложения (0 / 3)
Share Your Location
Введите текст с картинки. Не разобрать?
 
SCROLL TO TOP

������ ����������� Rambler's Top100 �������@Mail.ru