ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ СИСТЕМ ОПОВЕЩЕНИЯ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ АУДИООБМЕНА В УСЛОВИЯХ ПОМЕХ
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Представлены вопросы исследования зависимости отношения акустический сигнал/шумовая помеха на обеспечение требуемой слоговой разборчивости для возможности повышения эффективности функционирования систем телекоммуникаций и обмена информацией, которые функционируют в условиях сложной помеховой обстановки. Проанализировано влияние, которое оказывают на слоговую разборчивость и полноту восприятия информации абонентами системы такие параметры, как интегральный индекс артикуляции, определяющий формантную разборчивость, а также отношение сигнал/акустический шум, воздействующий на систему передачи сообщений извне. Рассмотрена зависимость формантной разборчивости от значения среднегеометрических частот в каждой i-ой полосе частотного спектра акустических речевых сигналов. Полученные характеристики обеспечивают возможность формирования функций, отображающих степень влияния на слоговую разборчивость отношения акустический речевой сигнал/шумовая помеха. Определено, что для полного восприятия абонентом речевой информации слоговой разборчивости уровнем более 93 %, требуется обеспечение отношения акустический сигнал/помеха значением не менее 20 дБ.

Ключевые слова:
телекоммуникации аудиообмена, помеховая обстановка, отношение сигал/шум, эффективность передачи, слоговая разборчивость речи, формантная разборчивость, обмен речевыми сообщениями
Текст
Текст произведения (PDF): Читать Скачать

Введение

 

Качественная передача речевой информации на многофункциональных объектах является значимой проблемой, решение которой обеспечит достоверное доведение оперативно-командной информации до абонентов системы. Поэтому повышение эффективности функционирования таких систем, как системы оповещения, системы громкоговорящей связи, системы обмена речевыми аудиосообщениями является актуальной проблемой и требует проведения дальнейших исследований. Наиболее значимым параметром, который определяет эффективность функционирования систем передачи информации речевыми сообщениями, служит слоговая разборчивость, обозначаемая S %.  Слоговая разборчивость является мерой оценки качества акустических речевых сигналов по шкале средней субъективной оценки восприятия данных, называемой шкалой MOS (Mean Opinion Score) [1]. В стандарте определено, что система передачи речевых сообщений может считаться эффективной, при условии, что вся передаваемая речевая информация будет восприниматься принимающими абонентами полностью и без каких-либо существенных затруднений [2]. В обратном случае эффективность функционирования объекта массового обслуживания или многофункционального объекта системы существенно снижается. Стандарт определяет минимальный уровень слоговой разборчивости значением S ≥ 93 % для обеспечения полного восприятия передаваемых данных, что эквивалентно оценке в 3,9 баллов по шкале MOS.

 

 

Исследование влияния отношения акустический сигнал/шумовая помеха на слоговую разборчивость

 

Исследование зависимости уровня слоговой разборчивости от разнообразных факторов, оказывающих влияние на функционирование телекоммуникационных систем передачи речевых сообщений, проводилось в ряде научных работ [3-8]. Однако, в рассмотренных вышеуказанных источниках, результаты проведенного анализа и исследований по зависимости слоговой разборчивости речи от ОСШ (отношение  акустический сигнал/шумовая помеха) при передачи речевых сообщений в системах связи представлены в недостаточно полной степени, что обосновывает значимость проводимых исследований. В работе использовались разнообразные подходы и методы, такие как метод оценивания формантной разборчивости R (в англоязычной литературе называемой интегральным индексом артикуляции), метод оценивания значения слоговой разборчивости в соответствии с параметром разборчивости формант речи, метод вычисления коэффициентов восприятия формантных составляющих при разных значениях отношений сигнал/шум.

Первоначально были исследованы вопросы восприятия формантных составляющих pi. На графике (рис. 1) представлена функция зависимости вычисленных коэффициентов формантных составляющих речевых сигналов от значения параметра интенсивности формант Qi, которые вычислялись в каждой  частотной полосе i  на заданной среднегеометрической частоте .

 

 

рис3-2

 

Рис. 1. График функциональной зависимости pi от значений Qi

 

 

При этом параметр формантной интенсивности Qi, определялся в соответствии с выражением

,                            (1)

в котором qi  – ОСШ в i-той формантной частотной полосе.

В том случае, если количество октавных полос N=5, то становится возможным вычисление параметров пределов fн.i и fв.i по частотным полосам, а также определение fср.i которые отражают среднегеометрические значения частоты в i-той частотной полосе, по которым вычисляются значения ΔAi, представляющие формантные параметры.

Формантные параметры ΔAi, позволяют с помощью (1) найти значения относительных уровней интенсивности  формант Qi , находящихся в зависимости от ОСШ .

По графику, представленному рис. 1, возможно определение коэффициентов восприятия формант pi в соответствии со значениями Qi для всех частотных полос i, при изменении значений ОСШ.

Чтобы вычислить формантную разборчивость Ri, требуется найти весовые коэффициенты ki, отображающие вероятность нахождения формант речевых сообщений в частотных полосах i в соответствии с выражением

,                  (2)

в котором k(fв.i) и k(fн.i) – весовые коэффициенты верхней (fв.i) и нижней (fн.i) граничных частот в i–той полосе частотного спектра акустических речевых сигналов.

Параметры k(fв.i)k(fн.i) находятся по графику, который изображен на рис. 2.

 

рис4-2

Рис. 2. График зависимости весового коэффициента вероятности наличия

формант в различных частотных полосах

 

 

По полученным значениям весовых коэффициентов вероятности нахождения формант речевых сообщений в частотных полосах i, определяются значения параметров разборчивости формант Ri в зависимости от ОСШ qi, после чего параметры Ri позволили сформировать таблицу 1.

 

 

Таблица 1

Значения разборчивости формант Ri, при различных значениях отношения с/ш

Ri = pi·ki

R1 = p1·k1

R= p2·k2

R3 = p3·k3

R4 = p4·k4

R5 = p5·k5

qi = 0 дБ

0.07·0.03=0.002

0.180·0.14=0.025

0.22·0.18=0.039

0.29·0.37=0.107

0.34·0.29=0.098

qi = 3 дБ

0.11·0.03=0.003

0.021·0.14=0.029

0.31·0.18=0.055

0.38·0.37=0.140

0.41·0.29=0.118

qi = 6 дБ

0.20·0.03=0.006

0.300·0.14=0.042

0.40·0.18=0.072

0.48·0.37=0.177

0.51·0.29=0.147

qi = 10 дБ

0.24·0.03=0.007

0.410·0.14=0.057

0.51·0.18=0.091

0.53·0.37=0.196

0.62·0.29=0.179

qi = 20 дБ

0.47·0.03=0.014

0.600·0.14=0.084

0.79·0.18=0.091

0.81·0.37=0.299

0.88·0.29=0.255

qi = 30 дБ

0.81·0.03=0.024

0.900·0.14=0.126

0.94·0.18=0.169

0.96·0.37=0.355

0.98·0.29=0.284

 

 

В результате проведённых исследований значений разборчивости формант Ri, представленных в таблице 1, возможно нахождение зависимости уровня формантной разборчивости R от ОСШ, позволяющее получить зависимость слоговой разборчивости при передаче речевых сообщений от ОСШ. Полученные результаты соответствия слоговой разборчивости от ОСШ приведены в таблице 2.

 

 

Таблица 2

Слоговая и формантная разборчивость для различных значений ОСШ

Формантная разборчивость, R

0.273

0.348

0.4455

0.5323

0.7952

0.9589

Слоговая разборчивость, S

25%

35 %

53 %

65 %

93%

98.5%

ОСШ, qi

0 дБ

3 дБ

6 дБ

10 дБ

20 дБ

30 дБ

 

 

Графическое изображение функциональной зависимости S от ОСШ приведено на рис. 3.

По графику (рис. 3) можно определить, что для обеспечения требуемой, для полного восприятия информации абонентами системы телекоммуникаций аудиообмена, слоговой разборчивости значением S ≥93 %, необходимо достижение ОСШ уровнем не менее 20 дБ. В результате исследований получена значимая, для практического применения, зависимость слоговой разборчивости от ОСШ.

 

 

Рис. 3. Графическое соотношение между S и ОСШ (q).

 

Вычисление дисперсий речевых сигналов и акустических помех

 

Результаты проведённых исследований зависимости слоговой разборчивости передаваемых речевых сообщений от ОСШ показали, что возникает необходимость определения дисперсии таких случайных процессов, как речевые сигналы и сигналы внешних акустических помех. Чтобы обеспечить определение дисперсий речевых сигналов и акустических шумов и помех, требуется получение данных о плотности распределения вероятностей вышеуказанных сигналов [9, 10]. Поэтому необходимо проведение  исследований, отражающих анализ применения существующих подходов к оценке функции плотности вероятностей акустических сигналов и шумовых помех. При этом формируется задача аппроксимации плотности вероятностей  с использованием обобщенных многочленов по базисным системам функций.

Плотность вероятностей акустических сигналов и внешних шумовых помех с применением обобщенных многочленов по базисным системам независимых функций  возможно представить в виде (3)

.                   (3)

Были исследованы вопросы возможности восстановления плотности вероятности речевых сигналов и акустических помех по эмпирически полученным данным. Проведены исследования применения различных аппроксимаций функции плотности вероятности полезных речевых сигналов и акустических помех. В ходе аппроксимации плотности вероятностей, в работе применялись методы, основанные на использовании алгебраических, а также тригонометрических многочленов. Плотность вероятностей при этом можно вычислить с применением выражений

                             (4)

     (5)

Поставленная проблема аппроксимации функций плотностей вероятностей требует проведение вычислений коэффициентов алгебраических и тригонометрических многочленов.

Параметр , как правило, заранее известый, поэтому в задаче аппроксимации появляется вопрос определения коэффициентов многочленов, который может осуществляться рядом методов, например, методом решения системы линейных уравнений или методом с использованием МНК путем построения квадратичной функции потерь и осуществления операции её минимизации, при этом полученная невязка по эмпирическим данным будет обеспечивать оценку погрешности аппроксимации.

В этом случае невязка вычисляется по выражению следующего вида

где  – распределение плотности вероятностей эмпирической гистограммы на интервале за номером .

Минимизация невязки по эмпирическим данным осуществляется с учетом значения вектора . При этом значения многочленов в виде алгебраических и тригонометрических уравнений определяется по значениям ,  и  в линейной зависимости.

Таким образом, зависимости распределений плотности вероятностей могут определяться путем аппроксимации для акустических речевых сигналов и акустических  помех с использованием многочленов, по базисам систем гауссовых или экспоненциальных функций. В этом случае, многочлены могут иметь вид

                     (6)

                          (7)

Для того чтобы обеспечить вычисление параметров  и  возможно также использовать точечный метод наименьших квадратов.

Порядок многочленов (6), (7) определяется требуемой допустимой погрешностью  аппроксимации распределения плотности вероятностей акустических речевых сигналов и шумовых помех, поэтому функицональная зависимость распределения разбивается на ряд областей, что приводит к решению задачи локальной аппроксимации на рассматриваемых интервалах.

В этом случае, нахождение коэффициентов многочленов (6) и (7) сводится к решению задачи минимизации функции невязки, которая представлена выражением

где функция, определяемая окном, из которого выделяются данные,

значение сдвига временного окна для -ых интервалов аппроксимации, где  принимает значения в виде .

Найденная с применением описанного выше подхода последовательность  позволяет обеспечить аппроксимацию функции плотностей вероятностей акустических речевых сигналов и помех.

Модель функции распределения вероятностей акустических сигналов  в виде (6), (7) позволяет осуществить вычисление математического ожидания процессов  и дисперции   в соответствии с выражениеми

    

где      xi – эмпирические данные отсчетов акустических сигналов, с нормированнием максимальных значений отсчетов в виде .

В этом случае, дисперсия нормированного речевого сигнала принимает значение  Вт. Относительная интенсивность речевого сигнала в этом случае относительно нулевого уровня I0=10-12 Вт/м2, определяется как

где      k – коэффициент направленности,             – площадь сферы.

 

Заключение

 

С учетом вычисления дисперсии нормированного речевого сигнала, по результатам исследований формантной разборчивости передаваемых акустических речевых сообщений получена функция, демонстрирующая зависимость слоговой разборчивости от ОСШ, которая обеспечивает возможность определения значения выходного ОСШ в телекоммуникационных системах аудиообмена и оповещения, чтобы обеспечить заданный уровень слоговой разборчивости. Минимальное значение ОСШ, полученное на выходах трактов передачи системы телекоммуникаций  аудиообмена,  должно составлять 20 дБ и более, чтобы получить значение слоговой разборчивости , минимально необходимое для полного понимания и восприятия оперативно-командной  речевой информации абонентами системы телекоммуникаций, в условиях существенного воздействия внешних акустических шумов и помех.

Список литературы

1. Вемян Г.В. Передача речи по сетям электросвязи. М.: Радио и связь. 1985. 272 с.

2. ГОСТ Р 50840-95. Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости и узнаваемости. М.: ИПК Издательство стандартов. 1996. 230 с.

3. Кропотов Ю. А., Белов А. А., Колпаков А. А., Проскуряков А. Ю. Оценивание эффективности телекоммуникаций аудиообмена в условиях внешних акустических помех // Системы управления, связи и безопасности. 2019. № 1. С. 100-109.

4. Кропотов Ю.А., Белов А.А., Проскуряков А.Ю., Колпаков А.А. Методы проектирования телекоммуникационных информационно-управляющих систем аудиообмена в сложной помеховой обстановке // Системы управления, связи и безопасности. 2015. № 2. С. 165-183.

5. Кропотов Ю. А., Парамонов А. А. Методы проектирования алгоритмов обработки информации телекоммуникационных систем аудиообмена: монография. Москва-Берлин: Директ-Медиа. 2015. 226 с.

6. Колпаков А.А., Кропотов Ю.А. Аспекты оценки увеличения производительности вычислений при распараллеливании процессоров вычислительных систем // Методы и устройства передачи и обработки информации. 2011. № 13. С. 124-127.

7. Кропотов Ю.А., Кульков Я.Ю. Аппроксимация закона распределения вероятности амплитуд речевого сигнала // Радиотехника. 2006. № 11. С. 63-66.

8. Кропотов Ю.А. Экспериментальные исследования закона распределения вероятности амплитуд сигналов системы передачи речевой информации // Проектирование и технология электронных средств. 2006. № 4. С. 37-42.

9. Быков А.А., Кропотов Ю.А. Аппроксимация закона распределения вероятности отсчётов сигналов акустических помех // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2011. № 2. С. 61-63.

10. Кропотов Ю.А., Белов А.А., Проскуряков А.Ю., Холкина Н.Е. Оценивание моделей сигналов и акустических помех в телекоммуникациях аудиообмена // Системы управления, связи и безопасности. 2018. № 3. С. 1-13.

Войти или Создать
* Забыли пароль?