автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Алгоритмы повышения эффективности передачи речевой информации в корабельных оперативно-командных системах громокоговорящей связи

На правах рукописи

Быков Артем Александрович

АЛГОРИТМЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕРЕДАЧИ РЕЧЕВОЙ ИНФОРМАЦИИ В КОРАБЕЛЬНЫХ ОПЕРАТИВНО-КОМАНДНЫХ СИСТЕМАХ ГРОМКОГОВОРЯЩЕЙ СВЯЗИ

Специальность 05.12.13 Системы, сети и устройства телекоммуникаций

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 3 СЕН 2010

Владимир-2010

004608465

Работа выполнена на кафедре Электроники и вычислительной техники Муромского института (филиала) Владимирского государственного университета.

Научный руководитель:

кандидат технических наук, профессор Кропотов Юрий Анатольевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук

Галкин Александр Павлович

кандидат технических наук Ковалев Денис Анатольевич

Ведущее предприятие:

ОАО НПП «Звукотехника»

Защита диссертации состоится «8» октября 2010 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.025.04 при Владимирском государственном университете по адресу: 600000, г. Владимир, ул. Горького, д. 87, ВлГУ, корп. 3, ауд. 301. Тел./факс: (4922) 479960

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВлГУ. Автореферат разослан « / » 0& 2010 г.

Отзывы на автореферат, заверенные печатью, просьба отправлять в адрес ученого секретаря диссертационного совета

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук, профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации. Современный этап развития оперативно-командных систем связи характеризуется существенной интеграцией и повышением их функциональной насыщенности. Передача командной информации на стационарных и подвижных объектах, в частности на морских судах, может осуществляться множеством способов, но принтом громкоговорящая связь остается одной из основных систем передачи оперативной и командной информации, от гарантированного доведения которой до абонентов, часто в форме коротких сообщений, существенно зависит управляемость и живучесть объектов в целом. Таким образом, высокое значение влияния оперативной информации диктует повышенные требования к системам передачи речевой информации в части их эффективного функционирования в условиях воздействия интенсивных акустических помех и эхо-сигналов.

В настоящее время основными средствами влияния на уровень акустических помех в основном остаются направленные и дифференциальные микрофоны и направленные громкоговорители. В ряде последних работ показана возможность использования для подавления помех методов и алгоритмов адаптивной фильтрации и компенсации. Однако многие вопросы их применения в специфических условиях громкоговорящей связи, а также вопросы подавления эхо-сигналов, остаются открытыми.

Вопросам адаптивной фильтрации и компенсации, в том числе в применении к речевым сигналам, посвящены труды отечественных и зарубежных ученых:

- вопросам исследования речевых сигналов - Назаров М.В., Прохоров Ю.Н., Сапожков М.А., Фланаган Дж. Л.;

- вопросам обработки цифровых сигналов, адаптивной фильтрации и компенсации - Айфичер Э.С., Андерсон Б., Беллами Дж., Величкин А.И., Гольдштейн Б.С., Гоулд Б., Коуэн К.Ф.Н., Рабинер J1. Р., Стинз С., Уидроу Б., Цыпкин Я.З, Шафер Р.В.;

-вопросам оценки разборчивости речевого сигнала - Вемян Г.В., Златоустова Л.В., Калинцев Ю:К., Михайлов В.Г., Покровский Н.Б.;

- вопросам реализации систем оперативно-командной связи, включающих устройства шумоподавления и1 эхокомпенсации - Бабкин В.В., Беллами Дж., Директоров Н.Ф., Катанович A.A., Яаннэ А. А., Нероба Г.С. и др.

В существующих научных изданиях и работах имеется достаточные предпосылки для решения поставленной задачи, но в то же время они носят, как правило, локальный и разрозненный характер по области применения.

В настоящее время для борьбы с акустическими помехами в основном используются пространственно-временные методы. Недостатками вышеупомянутых методов является то, что направленные микрофоны имеют значительные габариты и требуют соблюдения направления на ис- ,

точник речи. Многочисленные источники акустических шумов и помех в корабельных условиях носят изотропный характер и высокий уровень интенсивности (от 85 дБ до 105-110 дБ относительно 10), поэтому их проникновение в направленный микрофон имеет достаточно высокий уровень.

В современных алгоритмах подавления акустических шумов используются как методы линейной фильтрации, так и методы, построенные на основе нелинейных адаптивных алгоритмов очистки речи от шумов. В зависимости от вида акустических помех, их подавление с помощью известных алгоритмов шумоподавления достигает 6-8 дБ. Однако корабельные системы громкоговорящей связи (ГГС) эксплуатируются под воздействием интенсивных акустических помех, интенсивность которых существенно не отличается от интенсивности речевых сигналов вышеуказанных систем. Поэтому уровень подавления акустических шумов известными алгоритмами является недостаточным для обеспечения эффективного функционирования рассматриваемых корабельных оперативно-командных систем громкоговорящей связи (ОКСГГС). Вопрос необходимого отношения сигнал/помеха для обеспечения необходимой эффективной передачи речевой информации требует дополнительных исследований.

Таким образом, разработка алгоритмов, обеспечивающих повышение эффективности функционирования систем передачи речевой информации в условиях акустических помех и эхо-сигначов, характерных в обстановке и условиях корабельной громкоговорящей связи, является актуальной задачей.

Решение этой задачи в свою очередь предполагает создание новых, более эффективных алгоритмов компенсации эха и акустических помех в телекоммуникационных системах громкоговорящей связи, что требует применения современных средств математического моделирования и вычислительных экспериментов.

Объект исследования - телекоммуникационные системы корабельной громкоговорящей связи оперативно-командных средств.

Предмет исследования - методы и алгоритмы обработки речевых сигналов в телекоммуникационных системах оперативно-командной связи.

Цель диссертационной работы - разработка алгоритмов повышения эффективности передачи речевой информации в современных корабельных системах оперативно-командной громкоговорящей связи в условиях интенсивного воздействия акустических помех и отраженных эхо-сигналов.

Для достижения сформулированной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Исследованы вопросы оценивания статистических и спектральных характеристик речевых сигналов, акустических помех и эхо-сигналов при проектировании алгоритмов повышения отношения сигнал/помеха в корабельных системах громкоговорящей связи.

2. Определена зависимость слоговой разборчивости от отношения сигнал/помеха и диапазона воспроизводимых частот в условиях корабельных систем ГТС. .

3. Разработаны и исследованы модели акустических эхо-сигналов и помех, способы оценивания их параметров и, на этой основе, разработаны алгоритмы подавления и компенсации эхо-сигналов и помех, обеспечивающие повышение слоговой разборчивости до необходимой величины.

Методы исследования базируются на математическом аппарате спектрального анализа и цифровой обработки сигналов, теории случайных процессов, интерполяции и локальной аппроксимации.

Научная новизна и теоретическая значимость полученных результатов заключается в том, что:

1. Разработана методика создания алгоритмов шумоподавления с применением линейной фильтрации, использующая результаты сравнительного анализа вероятностных и спектральных характеристик речевых сигналов и акустических помех в корабельных системах ГГС, и основанная на многоканальной адаптивной режекции частотных полос в АЧХ канала в зависимости от помеховой обстановки.

2. Разработана методика выбора числа каналов в многоканальном алгоритме подавления акустических помех, основанная на анализе совместной вероятности наличия в канале формантных составляющих речевых сигналов и сосредоточенных акустических помех.

3. Предложены алгоритм настройки адаптивных компенсаторов эха по данным, наблюдаемым в пределах скользящего окна фиксированного размера, и алгоритм оценивания долговременных параметров каналов его распространения, позволяющие в сочетании с многоканальной обработкой решить задачу повышения эффективности эхокомпенсации.

Результаты работы, имеющие пракпшческую значимость:

1. Разработанные алгоритмы настройки адаптивных фильтров и оценивания параметров эхо-сигнала обеспечили увеличение скорости настройки адаптивных фильтров в 3-4 раза и увеличение подавления эхо-сигналов и акустических помех на 1-4 дБ по сравнению с известными аналогами.

2. Предложенное адаптивное многоканальное устройство подавления акустических помех увеличивает подавление шумовых акустических помех на 2,5-7 дБ по сравнению с известными аналогами, и осуществляет подавление сосредоточенных акустических помех на 30 дБ. Разработанные решения подавления акустических помех и сосредоточенных помех могут быть использованы при разработке других телекоммуникационных систем передачи акустических сигналов, работающих в условиях воздействия акустических помех.

Реалюация и внедрение результатов. Разработанные в диссертации модели, алгоритмы и структурные схемы использовались:

- в устройствах оперативно-командных систем корабельной ГГС ОАО «Муромский радиозавод», разработанных в ходе выполнения ОКР «Модернизация комплекса оперативно-командной громкоговорящей и телефонной связи «КТС-01ЦС»;

- в учебном процессе на кафедре Электроники и вычислительной техники Муромского института Владимирского государственного университета.

Внедрение результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими актами.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Алгоритмы и результаты анализа статистических и спектральных характеристик речевых сигналов и акустических помех в корабельных системах ГГС. Результаты исследования зависимости слоговой разборчивости речевого сигнала от параметров тракта передачи речевой информации в условиях воздействия акустических помех в корабельных ГТС.

2. Алгоритм многоканального адаптивного подавления акустических помех и адаптивный алгоритм подавления шумовых и сосредоточенных акустических помех с формантным распределением полос режекции.

3. Корреляционный алгоритм оценивания параметров эхо-сигнала и алгоритм настройки адаптивных фильтров компенсации эхо-сигналов.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских конференциях "Гагаринские чтения" (Москва, МАТИ, 2005, 2006, 2007), "XII, XIII, XVII Туполевские чтения" (Казань, Казанский государственный технический университет, 2005, 2007, 2009), XII Всероссийская научно-техническая конференция "Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании" (Рязань, Рязанский государственный радиотехнический университет, 2007), Научно-практическая конференция "Наука и образование в развитии промышленного потенциала и социально-экономической сферы региона", (Муром, МИВлГУ, 2007, 2008, 2009, 2010), международная конференция «КрыМиКо» (Севастополь, Украина, 2008, 2009,2010).

Публикации по работе. По теме диссертации опубликовано 18 научных работ, из них 4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, 9 статей в центральных изданиях, 3 доклада на научных конференциях, 2 патента на полезную модель.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Она изложена на 162 страницах, и содержит 57 рисунков, 3 таблицы, список литературы (139 наименований) и приложение.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи диссертационной работы, определены ее научная новизна и практическая значимость, представлены положения, выносимые на защиту, приведены сведения об апробации работы и публикациях. Дано краткое содержание диссертации.

В первой главе рассмотрено современное состояние вопроса, изложены требования при проектировании оперативно-командных систем громкоговорящей связи (ОКСГГС), в частности при проектировании современных корабельных ОКСГГС.

Эффективность и надежность передачи речевой информации в ОКСГГС определяется таким параметром, как слоговая разборчивость. Система ГГС считается эффективной, если слоговая разборчивость составляет не менее 93%.

Одним из факторов, определяющих эффективность передачи информации речевым сигналом, является внешний акустический шум на стороне передачи и на стороне приема сообщения. Различают четыре вида акустических помех в корабельных системах ГГС: низкочастотные акустические шумы, шумы квантования, сосредоточенные помехи и эхо-сигналы.

Повышение качества передачи речевой информации в корабельных сетях ГГС также обусловливает потребность в компенсации эхо-сигналов, что, в свою очередь, приводит к задаче построения моделей их формирования и параметрического представления. В таких моделях должны отражаться акустические характеристики помещений, их геометрическая форма и размеры, коэффициенты отражения и время реверберации. Если ограничиться конечным числом эхо-каналов, то эхо-сигнал можно представить моделью без обратной связи, характеризующейся двумя группами параметров: параметрами долговременного запаздывания Г>к, ак и параметрами нормированных фильтров Нк(г), Нс.к(г), что позволяет уменьшить порядок фильтров и, соответственно, увеличить скорость сходимости процедуры адаптации, обеспечивающей подавление эха и помех.

В настоящее время для борьбы с акустическими шумами в основном используются пространственно-временные методы, такие, как применение направленных микрофонов, направленных громкоговорителей и дифференциальных микрофонов: Недостатками таких методов является то, что направленные микрофоны имеют значительные габариты и требуют соблюдения направления на источник речи,'что в оперативной обстановке не всегда возможно. Многочисленные источники акустических шумов и помех в реальных корабельных условиях носят изотропный характер и высокий уровень интенсивности (от 85 дБ до 105-110 дБ относительно /0), и поэтому их проникновение в направленный микрофон имеет достаточно

высокий уровень, сопоставимый с уровнем интенсивности речевых сигналов (особенно, например, в машинном отделении).

В последнее время в ряде работ начинают использоваться более эффективные алгоритмы линейной или нелинейной фильтрации акустических помех. К последним относятся алгоритмы на основе ДПФ с обработкой кратковременного спектра амплитуд сигнала следующими методами: спектрального вычитания, статистических оценок амплитуд речевого сигнала по критерию минимума среднеквадратичной ошибки (ММБЕ-ЬЗА), дополненный статистической оценкой вероятности присутствия речи в шуме.

В зависимости от вида акустических помех, их подавление с помощью вышепредставленных алгоритмов шумоподавления достигает 6-8 дБ. Такие алгоритмы шумоподавления более адаптированы для подавления широкополосных шумовых акустических помех. В частности, широкополосный акустический шум и шум в машинном отделении может быть подавлен максимально на 8 дБ, шум конференции - на 6 дБ, что является недостаточным, так как в системах связи слоговая разборчивость 5=93% обеспечивается при отношении сигнал/шум не менее 7 дБ. Установление минимального уровня отношения сигнал/шум в корабельных системах ГГС, а так же минимального уровня подавления акустических шумов-помех требует дополнительных исследований.

Таким образом, для эффективной передачи речевой информации в корабельных системах ГГС в условиях воздействия интенсивных акустических шумов их подавление должно осуществляться эффективнее, чем у известных аналогов.

В современных алгоритмах эхокомпенсации с адаптивным определением коэффициентов фильтров параметры задержек эхо-сигнала вычисляются с помощью метода максимального правдоподобия. При этом, как недостаток данных алгоритмов можно отметить их низкую устойчивость к некоррелируемым с сигналом помехам, а также в них не учитывается случай компенсации нестационарных эхо-сигналов, накладывающихся на априорно неизвестный встречный сигнал, возможно, при наличии помех.

Для разработки новых алгоритмов шумоподавления с большей эффективностью и меньшей вычислительной сложностью, в частности при определении порогового уровня в условиях априорной неопределенности сигнал/шум, при определении параметров фильтров цифровой линейной фильтрации, при разработке адаптивных алгоритмов повышения отношения сигнал/шум, требуется исследования статистических и спектральных характеристик речевых сигналов и акустических шумов в корабельных ОКСГГС. Также, при проектировании корабельных систем ГГС актуальна задача разработки математических моделей вышеуказанных функций.

Поставлена цель исследования и задачи для её реализации.

Во второй главе с целью проектирования адаптивных алгоритмов подавления акустических шумов, в частности при определении порогового

уровня в условиях априорной неопределенности отношения сигнал/шум, при разработке адаптивных алгоритмов повышения отношения сигнал/шум, повышения эффективности передачи речевой информации в корабельных ОКСГГС исследуется экспериментальные функции закона распределения вероятности отсчетов речевых сигналов, для этого разрабатывается алгоритм вычисления экспериментальной функции по критериям минимального времени исследования для достижения заданной погрешности, по критериям полученной погрешности при заданном времени анализа [5].

Исследованы вопросы выбора аппроксимации экспериментальной функции закона распределения вероятности. Как показали исследования, значения погрешности при аппроксимации функции распределения плошо-сти вероятности отсчетов гамма-функцией и функцией Лапласа значительны и, соответственно, не удовлетворяют современным требованиям [1,6].

Поэтому в работе исследованы другие аппроксимации: степенным полиномом, рядом Фурье, рядом гауссовых кривых и рядом экспонент. Исследования показали (рис. 1), что наилучшей аппроксимацией экспериментального закона распределения вероятности отсчетов речевого сигнала является аппроксимация рядом экспоненциальных функций в соответствии с выражением [1]

Л/ М

(4)

где Ак, В,I - параметры экспонент в ряде.

" Э8Д ГауССОВЫК к£рбых - т-^еьциальных хриБых

а. Зависимость погрешности аппроксимации при М<100

б. Зависимость погрешности аппроксимации при М<10

Рис. 1. Зависимость погрешности аппроксимации от количества слагаемых в функции аппроксимации

В работе разработан рекуррентный алгоритм определения вышеуказанных параметров Ак, Вк экспоненциальных функций, входящих в ряд функции аппроксимации [7]. В частности показано, что при числе слагаемых в ряде М= 3 и при вычислении параметров Ак, Вк по рекуррентному ал-

горитму погрешность аппроксимации составляет не более 5%. В то время, как видно из рис. 1, погрешность аппроксимации закона распределения вероятности отсчетов рядом гауссовых кривых при М=3 составляет не менее 15%, при аппроксимации степенным полиномом и рядом Фурье погрешность составляет более 60%, что не позволяет получить некоторые статистические характеристики речевых сигналов с достаточно низкой погрешностью (такие как дисперсия, уточненное значение динамического диапазона, пороговый уровень) и влияет на результаты исследований при проектировании алгоритмов шумоподавления.

Представлены исследования кратковременных автокорреляционных функций (АКФ). Результаты исследования кратковременных АКФ показали, что речь является процессом, состоящим из вокализованных и невока-лизованных интервалов - сегментов. Определено, что интервалы сегментов находятся в пределах 6-Н2 мс. Длительность сегмента анализа автокорреляции определяет ширину окна при спектральном анализе.

Для оценки эффективной ширины и формы спектра речевого сигнала требуется проведение исследований АКФ по М сегментам реализаций речевого сигнала. Результаты таких исследований показаны в виде объемных АКФ и в виде интегрированных АКФ речевого сигнала. Показано, что время корреляции интегрированных АКФ составляет 0,4-0,5 мс [2].

Разработана математическая модель АКФ речевых сигналов в виде полинома Лагранжа 3-го порядка с погрешностью е < 8 %, которая имеет вид

гтл = (5)

Л=0 *=0, ГА ~ Гк

Ш

где А - номер текущего узла полинома;

г(гА) - значения нормированной АКФ в узлах /г; тк - величина задержки г в узле к.

Важной статистической характеристикой акустических шумов-помех, необходимой при разработке помехозащшценных систем корабельных ГГС, является закон распределения вероятности отсчетов этих помех. Поэтому в работе проведены исследования закона распределения вероятности отсчетов акустических помех вида: шум ветра, шум моря, шум в машинном отделении корабля и получены экспериментальные функции. Для этих функций были исследованы различные аппроксимации в виде ряда экспонент и гауссовых кривых (рис. 2) [1]. Наименьшую погрешность получили при аппроксимации экспериментального закона распределения вероятностей акустических шумов рядом гауссовых кривых. Функция аппроксимации в этом случае имеет вид

м .г!

= ■ (6) к-1

При числе слагаемых в функции аппроксимации в виде ряда гауссовых кривых М=3, погрешность аппроксимации составляет £ < 5%.

Рис. 2. Аппроксимация экспериментального закона распределения вероятности отсчетов акустических помех при М=3

В работе были проведены исследования АКФ акустических шумов и помех, которые показали, что функции автокорреляции акустических помех для различных сегментов реализации существенно не изменяются.

Получена математическая модель АКФ акустических помех в виде полинома Лагранжа, аналогичному выражению (5).

Исследования времени корреляции акустических помех показали, что последнее находится в пределах от 40 интервалов (шум моря, шум в машинном отделении) до 110 интервалов (шум ветра) (/¿=44100 Гц), то есть в пределах 0,91+2,72 мс. Таким образом, время корреляции акустических помех в 2+6 раз больше времени корреляции речевого сигнала, что указывает на существенные различия в их спектральных функциях. Полоса частот, занимаемых спектральной функцией акустических шумов, существенно уже, чем у спектральной функции речевых сигналов.

С целью исследования форм функций спектральной плотности речевых сигналов и акустических помех разработаны алгоритмы кратковременного спектрального анализа по максимумам модулей спектральных составляющих и по средним значениям модулей спектральных составляющих [8, 9], которые позволили по отсчетам речевых сигналов на конечных интервалах полутать информацию о форме огибающей функции и о значении ширины полосы частот, занимаемых этой функцией, по более простому алгоритму ДПФ.

РМ

0.02

Таким Образом, во второй главе получены более точные, по сравнению с известными, математические модели законов распределения вероятности отсчетов речевого сигнала и акустических помех. С помощью полученных математических моделей проведены исследования статистических характеристик речевых сигналов и акустических помех с более низкими погрешностями, позво:тяющие проектировать новые алгоритмы шумопонижения.

В результате исследований функций спектральной плотности сигналов акустических помех установлено, что спектр акустических помех в основном сосредоточен в области от 0 Гц до 700+1000 Гц, в частности, спектр акустической помехи вида «шум моря» находится в пределах 0+500 Гц; «шум ветра» - 0^300 Гц, «шум в машинном отделении» - 0+1200 Гц.

В третьей главе для проведения вышеуказанных исследований были разработаны математические модели функций спектральной плотности мощности речевых сигналов и акустических помех с допустимыми минимизированными погрешностями и вычислительной сложностью [10].

В третьей главе проведены сравнительные исследования спектральных характеристик речевых сигналов и акустических помех (рис. 3).

Рис. 3. Сравнительные характеристики функций спектральной плотности мощности акустических помех и речевых сигналов

Проведены исследования влияния отношения сигнал/шум в корабельных системах ITC на значение слоговой разборчивости, которые показали, что слоговая разборчивость речевой информации S> 93% обеспе-

чивается при отношении сигнал/шум Рс(Рт ¿9 дБ, что является достаточным для корректного понимания смысла передаваемого по зашумлен-ному каналу речевого сообщения. Данные требования обеспечиваются при воспроизведении частот от 300-^800 Гц до 3400 Гц и выше.

Проведены исследования влияния частоты среза нижней границы АЧХ тракта систем ГГС на изменение Рс!Ртпож, которые показали, что

последнее изменяется в сторону увеличения для различных видов акустических помех в зависимости от значения нижней частоты среза АЧХ. При

Рс

таком исследовании воспользовались алгоритмом вычисления -— в

ик. пом.

при А2(/) =

соответствии с выражением

Рс =/, Ык=0__^

^ /=0 *=0

1, при/„</</„, 0, придругихзначениях/, где к(/) - АЧХ тракта, в числителе подынтегральное выражение - спектральная плотность мощности речевого сигнала на выходе фильтра &(/), определенного в разделе ранее или может быть представлен его аппроксимацией. В знаменателе подынтегральное выражение - энергетический спектр акустических помех на выходе £(/), определенный по тем же алгоритмам, что и энергетический спектр речевых сигналов.

Результаты исследования влияния изменения /н на отношение Р'С/Рття, показаны на рис.4. При этом можно отметить, что при установлении /„=500 Гц и воздействии акустической помехи вида «шум ветра» отношение сигнал/помеха увеличивается на 15 дБ. При установлении /,=800 Гц и при воздействии акустической помехи вида «шум в машинном отделении» отношение сигнал/помеха увеличивается на 11 дБ, при воздействии акустической помехи вида «шум моря» отношение сигнал/помеха увеличивается но 8,85 дБ.

Таким образом, проведенные исследования показывают, что можно реализовать алгоритмы с плавающей частотой среза низкочастотной гребенки АЧХ тракта в пределах 300-800 Гц в зависимости от помеховой обстановки, такое адаптивное изменение частоты /, практически не понижает величину разборчивости, она сохраняется в пределах не менее 93% и в тоже время можно эффективно подавлять акустические шумы - помехи до 15 дБ.

Рис. 4. Зависимость отношения Рсигн]Рт пса,_ на выходе тракта ОКСГГС от значения нижней частоты полосы пропускания, при фиксированном значении^=6100 Гц

Рассмотрены итерационные алгоритмы минимизации функций потерь и, в частности, рекуррентный алгоритм минимизации квадратичной функции потерь по данным в пределах скользящего окна фиксированного размера, что обеспечивает возможность уменьшения числа отводов адаптивных фильтров и повышение их характеристик. С использованием данного алгоритма получено решение задачи настройки коэффициентов адаптивного фильтра, представленных на к-м шаге вектором ^[3, 11].

Оценка вектора коэффициентов получена в результате решения задачи минимизации:

= агё1™п(у[ - Ь[иА. )(у, - и£|ц),

ч

по наблюдаемым данным, представленным векторами

'"> хк> Хк+1» "'» Хк+К2У'

У к = ''' Хк '"' У

и матрицей

хь£,)-

Решение дается выражением

Ь,=(иХ)"Чу». (8)

При этом обратная матрица (иАи^)' вычисляется рекуррентным способом [3].

Рассмотрен корреляционный метод оценивания параметров задержки в каналах распространения эха. Показано, что этот метод достаточно устойчив к некоррелированным с сигналом помехам и внешним воздействиям и, соответственно, он является эффективным средством определения указанных параметров, к которым относятся собственно значения задержки и коэффициенты передачи каналов.

Этот метод позволяет получить особенно хорошие результаты при использовании специальных тестовых сигналов на этапе пуско-наладочных и регламентных работ на сети связи. Учитывая, что акустические характеристики в местах установки абонентских приборов громкоговорящей связи не подвержены значительным изменениям во времени, полученные параметры могут считаться хорошим приближением к действительности и в дальнейшем использоваться в процессе функционирования прибора по прямому назначению.

Определение значений задержки является задачей нахождения локальных максимумов взаимной ковариационной функции сигнала, являющегося причиной эха, и эхо-сигнала:

?>, = ¿Л =■ аг81осшахД(г).

Коэффициенты передачи каналов эха могут быть приняты равными значениям указанных локальных максимумов, нормированным к величине автокорреляционной функции сигнала:

Разработанный итерационный алгоритм минимизации квадратичных функций потерь на последовательности конечных интервалов позволяет повысить характеристики настройки адаптивных фильтров в условиях нестационарных сигналов и в частности, речевых сигналов.

Алгоритмы оценки долговременных параметров позволяют уменьшить число отводов адаптивных фильтров и соответственно увеличить скорость их настройки. Проблемы, связанные с фазовыми искажениями в каналах связи, могут быть решены с помощью корректирующих фильтров или, что более эффективно, в рамках многоканальной обработки сигналов.

В главе 4 исследованы вопросы оценивания долговременных и кратковременных параметров модели эхо-сигналов с целью уменьшения числа отводов адаптивных фильтров и увеличения скорости их сходимости. При этом оценивание кратковременных параметров, представляющих собой коэффициенты корректирующих фильтров каналов эхо-сигнала, основывается на решении задачи оптимизации:

1 У )

-1>[иу(Ы +4^4-2?) . (9)

= агатах шах

ь, д

Задача связана с компенсацией фазовых искажений сигналов в каналах распространения эха, от которых зависят характеристики и надежность корреляционного оценивания параметров задержки. В компенсации этих искажений и заключается назначение корректирующего фильтра.

Адаптация 'фильтров компенсации эха предполагает минимизацию функции потерь по всем' значимым каналам эха, числом г+1:

Ос* = к **

' т>к

/»=о /Ч »1=0

(10)

При определении максимумов ковариационной функции естественным является использование алгоритмов быстрого преобразования Фурье. При этом задержка эхо-сигнала определяется выражением

О* = аг8!октахД;Д£) = аг81ок тах| — ]Г С^т)^1"' |. (11)

А * \ ^ т=о )

Уменьшить влияние фазовых искажений на качество корреляционного оценивания параметров задержки оказывается возможным также при использовании идеи многоканальной обработки сигналов. Обусловливается это тем, что вариация фазовых искажений в каждой из полос пропорциональна их ширине. Соответственно, с уменьшением ширины полос результаты вычисления взаимных ковариационных функций, раздельно в каждой из полос, оказываются менее подверженными ошибкам.

Применение многоканальной обработки сигналов с раздельной адаптацией в каждом из каналов приводит также к более эффективным алгоритмам адаптивных фильтров компенсации эха. Находит это выражение в уменьшении числа настраиваемых коэффициентов и увеличении скорости настройки. Схема подобной многоканальной обработки сигналов приведена на рис. 5 [13]. В данном устройстве адаптация фильтров проводится раздельно в каждом канале. Алгоритм эхокомпенсации с раздельной адаптацией фильтров и многоканальной обработкой сигналов, разработанный на основании вышеприведенных исследований, повышает уровень компенсации на 1-4 дБ по сравнению с компенсацией эхо-сигналов в известных алгоритмах.

Проведенные в главе 3 исследования показали, что на понижение отношения сигнал/шум оказывают влияние различного вида акустические шумы и акустические сосредоточенные помехи. Поэтому для эффективной передачи информации в системах ГГС имеет место задача создания алгоритмов подавления акустических шумовых и сосредоточенных помех.

Получено выражение, описывающее алгоритм многоканальной фильтрации сосредоточенных акустических помех

где - входная функция спектральной плотности мощности речево-

го сигнала, к„{/) - АЧХ единичного «-го фильтра из состава гребенки, п -номер фильтра, находящийся в пределах 1<л<(А/=16).

Проведены исследования мощностей на выходе единичных фильтров для случая воздействия на гребенку фильтров энергетического спектра речевого сигнала и сосредоточенной помехи действующей на частоте^1000 Гц.

Г 18

- 18

* • •

- Г 6 18

- ^ 18

^ р, 18

Г 18

- Р] 18

• • •

- Р> 18

- Р 7 18

1- р> 18

Т8 - н

АРг

АР*

18 Р<.

Т8 Р,

Т8 Рг

Рис. 5. Система адаптивной компенсации эхо-сигналов с использованием банков фильтров анализа

Диаграммы на рис. 6«а» и 6«б» определяются выражениями (13) и (14), соответственно

100 *(»+!)#

/*иг(/)е„.(/)#\ (13)

100+П/У

Р„ яых(ддБм=30 + 101оё ¡к;(/)С^(/)<]/,

(14)

100+п и/

при значениях параметров: |±хшах| = 1, 0<и < М, М= 16, /=Ю0+пд/, Л/=200 Гц.

1 СОО ; 53С

1Гц

ЗАО 7 ГЛ 3 ООО 3 500

1са 5оо юоо 1бса ?ш гыо зссс

а. б.

Рис. 6. Диаграммы распределения мощности сигналов на выходе гребенки фильтров

Вышеприведенные диаграммы показывают, что при наиболее неблагоприятном случае, сосредоточенные помехи превышают мощность составляющих спектра речевых сигналов не менее чем на 12 дБ. Такие помехи практически выключают канал передачи речевой информации. Поэтому для исключения влияния сосредоточенных помех в составе систем шумоподавления современных ГГС должны быть реализованы алгоритмы шумоподавления, в которых должно быть предусмотрено подавление сосредоточенных помех.

В результате разработан многоканальный алгоритм подавления акустических шумов и сосредоточенных помех. В этом алгоритме пороговый уровень итр для порогового устройства вычисляется по следующему правилу

Е*,2 •/'(*,) 2 <и„г>р <|±х_|, (15)

_М2"-1) ]

где /'(х,) - закон распределения вероятности отсчетов речевого сигнала, разработанный в главе 2.

Проведены исследования зависимости совместной вероятности попадания формантной составляющей и сосредоточенной помехи в фильтр с полосой ДГ для первых четырех формантных областей. На основании полученных результатов разработана структурная схема реализации многоканальной гребенки узкополосных фильтров для алгоритма подавления шумовых акустических и сосредоточенных помех с формантным распределением полос режекции [4, 13] (рис. 7).

г-О

доп. мтр.

ЗОО-ЗЯ»"^-

осн. микр.

я

я

Алгоритм Алгоритм

вычисления уточне»огл

экспсртюнт. — пар^ йстров

ф-цкя Лт)

- вычж'и-ки* --кп

е-СС-П

г

ли

ПФ

300-3400

Рис 7. Структурная схема реализации многоканального алгоритма подавления шумовых акустических и сосредоточенных помех с формантным распределением полос режекции

Таким образом, представленное устройство реализует разработанный в диссертации адаптивный многоканальный алгоритм ШПУ и позволяет осуществить подавление шумовых акустических помех до 15 дБ путем отключения соответствующих каналов в низкочастотной части гребенки фильтров, а также позволяет осуществить подавление сосредоточенных акустических помех на 30 дБ путем создания области режекции на частоте сосредоточенной помехи.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные теоретические и практические результаты, полученные в диссертационной работе состоят в следующем:

1. Разработан алгоритм определения экспериментальной функции закона распределения вероятности отсчетов речевых сигналов с заданной погрешностью. Показано, что с помощью данного алгоритма можно получить экспериментальную функцию закона распределения вероятности с погрешностью менее 5%, если анализировать реализацию речевого сигнала 300 мс, около 10% - при анализе 100 мс, 20% - при анализе 30 мс.

2. Разработана аппроксимация рядом экспоненциальных функций экспериментальной функции закона распределения вероятности отсчетов речевых сигналов, а также разработан рекуррентный алгоритм вычисления параметров экспонент в ряде функции аппроксимации. Показано, что при представлении закона распределения вероятности функцией аппроксимации, состоящей из суммы трех экспонент, можно получить погрешность менее 5%.

Разработана аппроксимация экспериментальной функции закона распределения вероятности отсчетов акустических помех. При представлении закона распределения аппроксимацией в виде гауссовых кривых, при порядке ряда М= 3, погрешность составляет не более 5%.

3. Результаты исследований слоговой разборчивости от отношения сигнал/шум показали, что для обеспечения заданного уровня не менее 93 % система громкоговорящей связи должна обеспечить отношение сигнал/шум на выходе системы не менее 9 дБ при воспроизведении звуковых частот в пределах от (300-800) Гц до (3400-3500)Гц.

4. Разработан корреляционный алгоритм оценки долговременных параметров совместно с итерационным алгоритмом минимизации квадратичных функций потерь на последовательности конечных интервалов и многоканальной обработкой сигналов. При применении его в проектируемых эхокомленсаторах существенно повышается эффективность подавления эхо-сигналов.

5. Разработанный алгоритм адаптивной компенсации с использованием параметров долговременной задержки совместно с многоканальной обработкой сигналов, а также с использованием вычисленной ковариационной функцией, позволяющей повысить точность оценки величины задержки, обеспечивает более высокую степень подавления эхо-сигналов. В частности, достигнута компенсация эхо-сигналов до 6-8 дБ, что на 1-4 дБ выше по сравнению с компенсацией известными аналогами эхокомпенса-горов.

6. Разработан многоканальный адаптивный алгоритм подавления сосредоточенных помех с формантным распределением полос режекции, позволяющий подавить сосредоточенные помехи до 30 дБ.

7. Для подавления акустических шумов разработан многоканальный адаптивный алгоритм с меняющейся в зависимости от помеховой обстановки частотой FH низкочастотного среза АЧХ тракта. С помощью устройства, реализующего данный алгоритм, акустические шумовые помехи подавляются до 15 дБ.

8. Таким образом, в результате проведенных исследований разработан ряд алгоритмов повышения эффективности передачи речевой информации в корабельных оперативно-командных системах громкоговорящей связи, работающих в условиях воздействия интенсивных акустических помех, позволивших подавить акустические шумы на 8,85-15 дБ и компенсировать отраженные эхо-сигналы на 6-8 дБ. При этом достигается необходимое отношение сигнал/шум более 9 дБ, слоговая разборчивость более 93%.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В рецензируемых журналах из Перечня ВАК

1. Быков, A.A. Модель закона распределения вероятности амплитуд сигналов в базисе экспоненциальных функций системы передачи речевой информации / A.A. Быков, Ю.А. Кропотов // Проектирование и технология электронных средств. - 2007. - №2. - С. 50-56. - Библиогр.: с.5б.

2. Быков, A.A. Исследование автокорреляционных функций речевых сигналов / A.A. Быков, Ю.А. Кропотов // Радиотехника. - 2008. - №9. - С.107-111. - Библиогр.: с. 111.

3. Быков, A.A. Итерационные методы минимизации квадратичных функций потерь на последовательности конечных интервалов / A.A. Быков, В.А. Ермолаев, Ю.А. Кропотов // Радиотехника. - 2009. -№11.- С.99-102. - Библиогр.: с.102.

4. Быков, A.A. Алгоритм подавления акустических шумов и сосредоточенных помех с формантным распределением полос режекции / A.A. Быков, Ю.А. Кропотов // Вопросы радиоэлектроники. Серия ОТ. - 2010. — Вып. 1. - С. 61-65.-Библиогр.: с.65.

В других изданиях

5. Быков, A.A. Исследование и расчет статистических параметров сигналов при проектировании оперативно-командных телекоммуникационных систем / A.A. Быков, А.Н. Коноплев, Ю.А. Кропотов // Методы и устройства передачи и обработки информации: Межвуз. сб. науч. тр. -Вып. 11 / Под ред. В.В. Ромашова, В.В. Булкина. - М.: «Радиотехника». -2009.-С. 317-321.-Библиогр. с.321.

6. Быков, A.A. Погрешность закона распределения вероятности амплитуд речевого сигнала / A.A. Быков, Ю.А. Кропотов, Д.И. Седов //' Методы и устройства передачи и обработки информации: Межвуз. сб. науч.

гр. - Вып. 7. / Под ред. Ромашова В.В., Булкина В.В.-СПб.: Гидромегеоиз-дат. -2006.-С. 139-143. -Библиогр. с. 143.

7. Быков, A.A. Повышение эффективности передачи информации речевым сигналом / A.A. Быков, Ю.А. Кропотов, Я.Ю. Кульков // Методы и устройства передачи и обработки информации: межвуз. сб. науч. тр. -Вып.8 / Под ред. В.В. Ромашова. - М.: «Радиотехника». - 2007. - С. 99-103. - Библиогр. с. 103.

8. Быков, A.A. Спектральный анализ речевых сигналов на конечных интервалах /' A.A. Быков, Ю.А. Кропотов // Методы и устройства передачи и обработки информации: межвуз. сб. науч. тр. - Вып.10 / Под ред. В.В. Ромашова. - М.: «Радиотехника». - 2008. - С. 205-209. - Библиогр. с.209.

9. Быков, A.A. Исследование методов спектрального анализа речевых сигналов. / A.A. Быков, Ю.А. Кропотов. // 18-я Международная Крымская конференция «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии» (КрыМиКо'2008). Севастополь, Украина, 8-12 сентября 2008 г.: Материалы конф. в 2т. - Севастополь, Украина: Вебер. - 2008. - ISBN 966-322-0066. - С.308-309. - Библиогр. с.309.

10. Быков, A. A. Исследование аппроксимаций формы энергетического спектра речевого сигнала / A.A. Быков, Ю.А. Кропотов // Методы и устройства передачи и обработки информации: межвуз. сб. науч. тр. -Вып.10 / Под ред. В.В. Ромашова. - М.: «Радиотехника». - 2008. - С.199-205. - Библиогр. с. 205.

11. Быков, A.A. Численные алгоритмы локально-оптимальной обработки сигналов и характеристики чувствительности/ A.A. Быков, В.А. Ермолаев, Ю.А. Кропотов Н Методы и устройства передачи и обработки информации: Межвуз. сб. науч. тр. - Вып. 11 / Под ред. В.В. Ромашова, В.В. Булкина.-М.: «Радиотехника». -2009.-С.46-51.-Библиогр. с.51

12. Пат. 91437 Российская Федерация, МПК7 G01R17/02 (2006.01). Устройство компенсации акустических эхо-сигналов в системах громкоговорящей связи. / Быков A.A., Ермолаев В.А., Кропотов Ю.А. Заявители и патентообладатели Быков A.A., Ермолаев В.А., Кропотов Ю.А. -№ 2009139045/22; заявл. 22.10.2009; опубл. 10.02.2010. Бюл. №4.

13. Пат. 91490 Российская Федерация, МПК7 Н04В1/10 (2006.01). Устройство подавления сосредоточенных акустических помех. / Быков A.A., Ермолаев В.А., Кропотов Ю.А., Лазарев Л.С., Проскуряков А.Ю. Заявители и патентообладатели Быков A.A., Ермолаев В.А., Кропотов Ю.А., Лазарев Л.С., Проскуряков А.Ю. - №2009135220/22; заявл. 21.09.2009; опубл. 10.02.2010. Бюл. №4.

Быков Артем Александрович

АЛГОРИТМЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕРЕДАЧИ РЕЧЕВОЙ ИНФОРМАЦИИ В КОРАБЕЛЬНЫХ ОПЕРАТИВНО-КОМАНДНЫХ СИСТЕМАХ ГРОМКОГОВОРЯЩЕЙ СВЯЗИ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 23.08.2010. Формат 60x84/16. Бумага для множит, техники. Гарнитура Тайме. Печать ризография. Усл. печ. л. 1,16. Тираж 100 экз. Заказ № 1869.

МУРОМСКИЙ ИНСТИТУТ (ФИЛИАЛ) государственного образовательного учреждения

высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет» Издательско-полиграфический центр Адрес: 602264, Владимирская обл., г. Муром, ул. Орловская, 23

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ТРЕБОВАНИЙ И АЛГОРИТМОВ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СИГНАЛОВ В ОПЕРАТИВНО-КОМАНДНЫХ СИСТЕМАХ ГРОМКОГОВОРЯЩЕЙ СВЯЗИ.

1.1. Современное состояние систем корабельной цифровой речевой связи.

1.2. Требования, предъявляемые к оперативно-командным системам громкоговорящей связи.

1.2.1. Методы оценки разборчивости речевых сигналов.

1.2.2. Статистические модели речевых сигналов.

1.2.3. АКФ и спектральная плотность мощности речевого сигнала.

1.2.4. Распределение формантных частот.

1.3. Помехи в оперативно-командных системах громкоговорящей связи.

1.3.1. Акустические шумы, присутствующие в системах корабельной громкоговорящей связи.

1.3.2. Механизмы формирования и модели акустических эхо-сигналов и помех.

1.4. Методы повышения эффективности работы корабельных систем оперативно-командной громкоговорящей связи.

1.4.1. Алгоритмы подавления акустических шумов современных систем цифровой речевой связи.

1.4.2. Алгоритмы подавления эхо-сигналов.

1.5. Выводы и постановка задачи.

2. ИССЛЕДОВАНИЕ СИГНАЛОВ И ПОМЕХ В КОРАБЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

ОПЕРАТИВНО-КОМАНДНОЙ ГРОМКОГОВОРЯЩЕЙ СВЯЗИ.

2.1. Исследование речевых сигналов в системах оперативно-командной громкоговорящей связи.

2.1.1. Алгоритм получения экспериментального закона распределения вероятности отсчетов речевого сигнала.

2.1.2. Выбор аппроксимации закона распределения вероятности отсчетов речевого сигнала по критерию минимальной погрешности.

2.1.3. Разработка алгоритма определения параметров экспоненциальной аппроксимации закона распределения вероятности отсчетов речевого сигнала.

2.1.4. Исследование функции автокорреляции речевого сигнала и её аппроксимация.

2.2. Исследование акустических помех в корабельных оперативно-командных системах громкоговорящей связи.

2.2.1. Экспериментальная функция закона распределения вероятности отсчетов акустических помех.

2.2.2. Исследование функции автокорреляции акустических помех и её аппроксимация.

2.3. Разработка методики кратковременного спектрального анализа речевого сигнала и акустических помех для случая корабельной громкоговорящей связи.

2.4 Исследование форм огибающей экспериментальной функции спектральной плотности речевых сигналов различных источников.

2.5. Разработка аппроксимации функции спектральной плотности мощности речевых сигналов с целью проектирования каналов ГГС.

2.6. Исследование спектральной плотности мощности акустических помех в системах корабельной громкоговорящей связи.

2.7. Выводы.

3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ АЛГОРИТМОВ ПОДАВЛЕНИЯ АКУСТИЧЕСКИХ ПОМЕХ И КОМПЕНСАЦИИ ЭХО-СИГНАЛОВ В КОРАБЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ ГРОМКОГОВОРЯЩЕЙ СВЯЗИ.

3.1. Исследование влияния отношения сигнал/шум и диапазона воспроизводимых частот речи на значение слоговой разборчивости.

3.2. Исследование возможности повышения отношения сигнал/шум методами линейной фильтрации.

3.3. Разработка итерационного алгоритма адаптивной фильтрации методом наименьших квадратов на последовательности конечных интервалов.

3.4. Разработка алгоритма корреляционного оценивания параметров акустических эхо-каналов систем ГГС.

3.5. Выводы.

4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ, ПОВЫШАЮЩИХ ЭФФЕКТИВНОСТЬ КОРАБЕЛЬНЫХ ОПЕРАТИВНО-КОМАНДНЫХ СИСТЕМ ГГС.

4.1. Адаптивная компенсация и многоканальная обработка эхо-сигналов в системах ГГС.

4.2. Разработка адаптивного многоканального алгоритма подавления сосредоточенных акустических помех.

4.3. Адаптивный алгоритм подавления акустических шумов и сосредоточенных помех с формантным распределением полос режекции.

4.4. Сравнительный анализ эффективности предложенных алгоритмов шумоподавления и эхокомпенсации.

4.5 Выводы.

Современный этап развития оперативно-командных систем связи характеризуется существенной интеграцией и повышением их функциональной насыщенности. Передача командной информации на стационарных и подвижных объектах, в частности на морских судах, может осуществляться множеством способов, но при этом громкоговорящая связь остается одной из основных систем передачи оперативной и командной информации, от гарантированного доведения которой до абонентов, часто в форме коротких сообщений, существенно зависит управляемость и живучесть объектов в целом. Таким образом, высокое значение влияния оперативной информации диктует повышенные требования к системам передачи речевой информации в части их эффективного функционирования в условиях воздействия интенсивных акустических помех и эхо-сигналов.

В настоящее время основными средствами влияния на уровень акустических помех в основном остаются направленные и дифференциальные микрофоны и направленные громкоговорители. В ряде последних работ показана возможность использования для подавления помех методов и алгоритмов адаптивной фильтрации и компенсации. Однако многие вопросы их применения в специфических условиях громкоговорящей связи, а также вопросы подавления эхо-сигналов, остаются открытыми.

Вопросам адаптивной фильтрации и компенсации, в том числе в применении к речевым сигналам, посвящены труды отечественных и зарубежных ученых:

- вопросам исследования речевых сигналов - Назаров М.В., Прохоров Ю.Н., Сапожков М.А., Фланаган Дж. Л.;

- вопросам обработки цифровых сигналов, адаптивной фильтрации и компенсации - Айфичер Э.С., Андерсон Б., Беллами Дж., Величкин А.И., Гольдштейн Б.С., Гоулд Б., Коуэн К.Ф.Н., Рабинер Л. Р., Стинз С., Уидроу Б., Цыпкин Я.З, Шафер Р.В.;

- вопросам оценки разборчивости речевого сигнала - Вемян Г.В., Златоустова JI.B., Калинцев Ю.К., Михайлов В.Г., Покровский Н.Б.;

- вопросам реализации систем оперативно-командной связи, включающих устройства шумоподавления и эхокомпенсации - Бабкин В.В., Беллами Дж., Директоров Н.Ф., Катанович A.A., Ланнэ А. А., Нероба Г.С. и др.

В существующих научных изданиях и работах имеется достаточные предпосылки для решения поставленной задачи, но в то же время они носят, как правило, локальный и разрозненный характер по области применения.

В настоящее время для борьбы с акустическими помехами в основном используются пространственно-временные методы. Недостатками вышеупомянутых методов является то, что направленные микрофоны имеют значительные габариты и требуют соблюдения направления на источник речи. Многочисленные источники акустических шумов и помех в корабельных условиях носят изотропный характер и высокий уровень интенсивности (от 85 дБ до 105-110 дБ относительно /0), поэтому их проникновение в направленный микрофон имеет достаточно высокий уровень.

В современных алгоритмах подавления акустических шумов используются как методы линейной фильтрации, так и методы, построенные на основе нелинейных адаптивных алгоритмов очистки речи от шумов. В зависимости от вида акустических помех, их подавление с помощью известных алгоритмов шумоподавления достигает 6-8 дБ. Однако корабельные системы громкоговорящей связи (ГГС) эксплуатируются под воздействием интенсивных акустических помех, интенсивность которых существенно не отличается от интенсивности речевых сигналов вышеуказанных систем. Поэтому уровень подавления акустических шумов известными алгоритмами является недостаточным для обеспечения эффективного функционирования рассматриваемых корабельных оперативно-командных систем громкоговорящей связи (ОКСГГС). Вопрос необходимого отношения сигнал/помеха для обеспечения необходимой эффективной передачи речевой информации требует дополнительных исследований.

Таким образом, разработка алгоритмов, обеспечивающих повышение эффективности функционирования систем передачи речевой информации в условиях акустических помех и эхо-сигналов, характерных в обстановке и условиях корабельной громкоговорящей связи, является актуальной задачей.

Решение этой задачи в свою очередь предполагает создание новых, более эффективных алгоритмов компенсации эха и акустических помех в телекоммуникационных системах громкоговорящей связи, что требует применения современных средств математического моделирования и вычислительных экспериментов.

Объект исследования — телекоммуникационные системы корабельной громкоговорящей связи оперативно-командных средств.

Предмет исследования - методы и алгоритмы обработки речевых сигналов в телекоммуникационных системах оперативно-командной связи.

Цель диссертационной работы - разработка алгоритмов повышения эффективности передачи речевой информации в современных корабельных системах оперативно-командной громкоговорящей связи в условиях интенсивного воздействия акустических помех и отраженных эхо-сигналов.

Для достижения сформулированной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Исследованы вопросы оценивания статистических и спектральных характеристик речевых сигналов, акустических помех и эхо-сигналов при проектировании алгоритмов повышения отношения сигнал/помеха в корабельных системах громкоговорящей связи.

2. Определена зависимость слоговой разборчивости от отношения сигнал/помеха и диапазона воспроизводимых частот в условиях корабельных систем ГГС.

3. Разработаны и исследованы модели акустических эхо-сигналов и помех, способы оценивания их параметров и, на этой основе, разработаны алгоритмы подавления и компенсации эхо-сигналов и помех, обеспечивающие повышение слоговой разборчивости до необходимой величины.

Методы исследования базируются на математическом аппарате спектрального анализа и цифровой обработки сигналов, теории случайных процессов, интерполяции и локальной аппроксимации.

Научная новизна и теоретическая значимость полученных результатов заключается в том, что:

1. Разработана методика создания алгоритмов шумоподавления с применением линейной фильтрации, использующая результаты сравнительного анализа вероятностных и спектральных характеристик речевых сигналов и акустических помех в корабельных системах ГГС, и основанная на многоканальной адаптивной режекции частотных полос в АЧХ канала в зависимости от помеховой обстановки.

2. Разработана методика выбора числа каналов в многоканальном алгоритме подавления акустических помех, основанная на анализе совместной вероятности наличия в канале формантных составляющих речевых сигналов и сосредоточенных акустических помех.

3. Предложены алгоритм настройки адаптивных компенсаторов эха по данным, наблюдаемым в пределах скользящего окна фиксированного размера, и алгоритм оценивания долговременных параметров каналов его распространения, позволяющие в сочетании с многоканальной обработкой решить задачу повышения эффективности эхокомпенсации.

Результаты работы, имеющие практическую значимость:

1. Разработанные алгоритмы настройки адаптивных фильтров и оценивания параметров эхо-сигнала обеспечили увеличение скорости настройки адаптивных фильтров в 3-4 раза и увеличение подавления эхо-сигналов и акустических помех на 1-4 дБ по сравнению с известными аналогами.

2. Предложенное адаптивное многоканальное устройство подавления акустических помех увеличивает подавление шумовых акустических помех на 2,5-7 дБ по сравнению с известными аналогами, и осуществляет подавление сосредоточенных акустических помех на 30 дБ. Разработанные решения подавления акустических помех и сосредоточенных помех могут быть использованы при разработке других телекоммуникационных систем передачи акустических сигналов, работающих в условиях воздействия акустических помех.

Реализация и внедрение результатов. Разработанные в диссертации модели, алгоритмы и структурные схемы использовались:

- в устройствах оперативно-командных систем корабельной ГТС ОАО «Муромский радиозавод», разработанных в ходе выполнения ОКР «Модернизация комплекса оперативно-командной громкоговорящей и телефонной связи «КТС-01ЦС»;

- в учебном процессе на кафедре Электроники и вычислительной техники Муромского института Владимирского государственного университета.

Внедрение результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими актами.

Основные положения, выносимые на защиту;

1. Алгоритмы и результаты анализа статистических и спектральных характеристик речевых сигналов и акустических помех в корабельных системах ГГС. Результаты исследования зависимости слоговой разборчивости речевого сигнала от параметров тракта передачи речевой информации в условиях воздействия акустических помех в корабельных ГГС.

2. Алгоритм многоканального адаптивного подавления акустических помех и адаптивный алгоритм подавления шумовых и сосредоточенных акустических помех с формантным распределением полос режекции.

3. Корреляционный алгоритм оценивания параметров эхо-сигнала и алгоритм настройки адаптивных фильтров компенсации эхо-сигналов.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских конференциях "Гагаринские чтения" (Москва, МАТИ, 2005, 2006, 2007), "XII, XIII, XVII Туполевские чтения" (Казань, Казанский государственный технический университет, 2005, 2007, 2009), XII Всероссийская научнотехническая конференция "Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании" (Рязань, Рязанский государственный радиотехнический университет, 2007), Научно-практическая конференция "Наука и образование в развитии промышленного потенциала и социально-экономической сферы региона", (Муром, МИВлГУ, 2007, 2008, 2009), международная конференция «КрыМиКо» (Севастополь, Украина, 2008, 2009).

Публикации по работе. По теме диссертации опубликовано 18 научных работ, из них 4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, 9 статей в центральных изданиях, 3 доклада на научных конференциях, 2 патента на полезную модель.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Она изложена на 162 страницах, и содержит 57 рисунков, 3 таблицы, список литературы (139 наименований) и приложение.

4.5 Выводы

1. Разработанные алгоритмы адаптивной компенсации с использованием параметров долговременной задержки совместно с многоканальной обработкой сигналов увеличили компенсацию отраженных эхо-сигналов и помех на 6 -8 дБ и в 3 - 4 раза скорость настройки адаптивных фильтров.

2. Использование взаимной ковариационной функции позволило повысить точность оценки величины задержки и, соответственно, обеспечить указанную выше степень подавления эхо-сигнала.

3. Разбиение спектра сигналов на ряд узкополосных каналов обеспечивает также возможность уменьшения порядка адаптивных фильтров в каждом из каналов и, соответственно, в 3-4 раза уменьшает время их настройки.

4. Разработана структурная схема устройства адаптивной компенсации эхо-сигнала с использованием гребенок фильтров децимации и интерполяции, позволившая уменьшить число отводов адаптивных фильтров, повысить скорость их настройки и снизить вычислительные затраты. Реализация данного алгоритма увеличивает отношение Рс./Рш. в условиях воздействия акустических помех - эхо-сигналов на 6-8 дБ.

5. Разработан адаптивный шестнадцатиканальный алгоритм подавления сосредоточенных акустических помех, позволяющий подавить сосредоточенные акустические помехи до 30 дБ. Уровень подавления определяется заданными требованиями, по которым выполняется полосовой фильтр п-то канала.

6. Проведены исследования зависимости совместной вероятности попадания формантной составляющей и сосредоточенной помехи в фильтр с полосой А/ для первых четырех формантных областей. Получено, что для о реализации совместной вероятности 0,5-10" для всех формантных составляющих и сосредоточенной помехи достаточно, чтобы в области частот первой форманты полоса пропускания одного фильтра гребенки из 14 фильтров от 300 Гц до 1000 Гц составила А/=50 Гц.

Для области частот второй форманты 1000-2400 Гц гребенка фильтров должна состоять из 14 фильтров с Д/=100 Гц.

Для перекрытия области частот третьей и четвертой формантный областей от 2400 Гц до 3400 Гц гребенка фильтров должна состоять из 5 фильтров с А/=200 Гц.

7. Разработан многоканальный алгоритм подавления акустических помех с формантным распределением полос режекции. Достигнуто подавление сосредоточенных помех на 30 дБ. Кроме того, применение алгоритма изменения нижней границы АЧХ канала позволяет подавить низкочастотные шумовые акустические помехи на 15 дБ.

8. Таким образом, в результате проведенных исследований разработан ряд алгоритмов повышения эффективности передачи речевой информации в корабельных оперативно-командных системах громкоговорящей связи, работающих в условиях воздействия интенсивных акустических помех, позволивших подавить акустические шумы с уровнем 85-102 дБ на 8,85-15 дБ и компенсировать отраженные эхо-сигналы интенсивностью до 100 дБ на 6-8 дБ. При этом достигается необходимое отношение сигнал/шум более 9 дБ, слоговая разборчивость более 93%.

5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработан алгоритм определения экспериментальной функции закона распределения вероятности отсчетов речевых сигналов с заданной погрешностью. Показано, что с помощью данного алгоритма можно получить экспериментальную функцию закона распределения вероятности с погрешностью менее 5%, если анализировать реализацию речевого сигнала 300 мс, около 10% - при анализе 100 мс, 20% - при анализе 30 мс.

2. Разработана аппроксимация рядом экспоненциальных функций экспериментальной функции закона распределения вероятности отсчетов речевых сигналов, а также разработан рекуррентный алгоритм вычисления параметров экспонент в ряде функции аппроксимации. Показано, что при представлении закона распределения вероятности функцией аппроксимации, состоящей из суммы трех экспонент, можно получить погрешность менее 5%.

Разработана аппроксимация экспериментальной функции закона распределения вероятности отсчетов акустических помех. При представлении закона распределения аппроксимацией в виде гауссовых кривых, при порядке ряда М= 3, погрешность составляет не более 5%.

3. Результаты исследований слоговой разборчивости от отношения сигнал/шум показали, что для обеспечения заданного уровня 5 не менее 93 % система громкоговорящей связи должна обеспечить отношение сигнал/шум на выходе системы не менее 9 дБ при воспроизведении звуковых частот в пределах от (300-800) Гц до (3400-3500)Гц.

4. Разработан корреляционный алгоритм оценки долговременных параметров совместно с итерационным алгоритмом минимизации квадратичных функций потерь на последовательности конечных интервалов и многоканальной обработкой сигналов. При применении его в проектируемых эхокомпенсаторах существенно повышается эффективность подавления эхо-сигналов.

5. Разработанный алгоритм адаптивной компенсации с использованием параметров долговременной задержки совместно с многоканальной обработкой сигналов, а также с использованием вычисленной ковариационной функцией, позволяющей повысить точность оценки величины задержки, обеспечивает более высокую степень подавления эхо-сигналов. В частности, достигнута компенсация эхо-сигналов до 6-8 дБ, что на 1-4 дБ выше по сравнению с компенсацией известными аналогами эхокомпенсаторов.

6. Разработан многоканальный адаптивный алгоритм подавления сосредоточенных помех с формантным распределением полос режекции, позволяющий подавить сосредоточенные помехи до 30 дБ.

7. Для подавления акустических шумов разработан многоканальный адаптивный алгоритм с меняющейся в зависимости от помеховой обстановки частотой Рн низкочастотного среза АЧХ тракта. С помощью устройства, реализующего данный алгоритм, акустические шумовые помехи подавляются до 15 дБ.

8. Таким образом, в результате проведенных исследований разработан ряд алгоритмов повышения эффективности передачи речевой информации в корабельных оперативно-командных системах громкоговорящей связи, работающих в условиях воздействия интенсивных акустических помех, позволивших подавить акустические шумы на 8,85-15 дБ и компенсировать отраженные эхо-сигналы на 6-8 дБ. При этом достигается необходимое отношение сигнал/шум более 9 дБ, слоговая разборчивость более 93%.

1. Адаптивные фильтры / Под ред. К.Ф.Н. Коуэна и П.М. Гранта. - М.: Мир, 1988.-392 с.

2. Айфичер, Э.С. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание / Пер. с англ. / Э.С. Айфичер, Б.У. Джервис М.: Вильяме, 2004. -992с.: ил.

3. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир,1976.

4. Аульченко В.М. Анализ сигналов. Элементы аналоговой электроники: Учебное пособие. Новосибирский гос. ун-т. Новосибирск, 2001. 104 с.

5. Ахмед Н., Рао K.P. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов. М.: Связь, 1980.

6. Бабкин В.В. Помехоустойчивый выделитель основного тона речи. Отчеты DSPA-2005, стр. 175-178.

7. Бабкин В.В. Проблемы построения современных систем цифровой речевой связи. // 9-я Межд. Конф. и Выставка «Цифровая обработка сигналов и её применение» (DSPA-2007) 28-30 марта 2007 г., г.Москва.

8. Бабкин В.В. Шумопонижающее устройство для вокодера. // 9-я Межд. Конф. и Выставка «Цифровая обработка сигналов и её применение» (DSPA-2007) 28-30 марта 2007 г., г.Москва.

9. Бабкин В. В., Ланнэ A.A., Шептала B.C. Оптимизационная задача выбора речевого и канального кодирования. 7-я Международная Конференция и Выставка Цифровая Обработка Сигналов и ее Применение DSPA-2005 Москва 16-18 марта 2005 г.

10. Бабкин В., Ланнэ А. А., Шептала В. С. Помехоустойчивые вокодеры для систем цифровой радиосвязи в KB и УКВ диапазонах. Отчеты 1-ой межд, НПК "Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности", стр. 21-22, СПб, 2005 г.

11. Басов О.О., Рыболовлев A.A. Анализ степени адаптации современного парка кодеков речи// 9-я Межд. Конф. и Выставка «Цифровая обработка сигналов и её применение» (DSPA-2007) 28-30 марта 2007 г., г.Москва.

12. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ.-М.: Мир, 1989.-540с., ил.

13. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. М.: Мир, 1989, - 448 е., ил.

14. Брюханов Ю.А., Тараканов А.Н. Усовершенствование адаптивного алгоритма эхокомпенсации // Электросвязь, 2003. № 9. С. 38-39.

15. Быков A.A., Ермолаев В.А. О моделировании эхо-сигналов в системах, с акустической обратной связью // XVII Туполевские чтения: Международная молодежная научная конференция, 20-21 мая 2009 года: Материалы конференции. Том 1. С.120-121.

16. Быков A.A., Кропотов Ю.А. Исследование математического ожидания, дисперсии и функции автокорреляции речевого сигнала // Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: межвуз. сб. науч. тр. Рязань: РГРТА, 2005.- С. 153-155с.

17. Быков, A.A. Исследование автокорреляционных функций речевых сигналов / A.A. Быков, Ю.А. Кропотов // Радиотехника. 2008. - №9. - С. 107111. -Библиогр.: с.111.

18. Быков, A.A. Спектральный анализ речевых сигналов на конечных интервалах / A.A. Быков, Ю.А. Кропотов // Методы и устройства передачи и обработки информации: межвуз. сб. науч. тр. Вып. 10 / Под ред.

19. B.В. Ромашова. М.: «Радиотехника». - 2008. - С. 205-209. - Библиогр. с.209.

20. C.308-309. Библиогр. с.309.

21. Быков, A.A. Итерационные методы минимизации квадратичных функций потерь на последовательности конечных интервалов / A.A. Быков, В .А. Ермолаев, Ю.А. Кропотов // Радиотехника. 2009. - №11. - С.99-102. -Библиогр.: с. 102.

22. Быков, A.A. Алгоритм подавления акустических шумов и сосредоточенных помех с формантным распределением полос режекции / A.A.

23. Быков, Ю.А. Кропотов // Вопросы радиоэлектроники. Серия ОТ. 2010. - Вып. 1. - С. 61-65. -Библиогр.: с.65.

24. Быков, С.Ф. Цифровая телефония. Учеб. пособие для вузов / С.Ф. Быков, В.И. Журавлев, И.А. Шалимов. М.: Радио и связь, 2003. - 144 с. -Библиогр.: с.137-140. ISBN 5-256-01676-8.

25. Вайдьянатхан П.П. Цифровые фильтры, блоки фильтров и полифазные цепи с многочастотной дискретизацией: Методический обзор / ТИИЭР, т.78, № 3, 1990, с. 77 119.

26. Вемян Г. В. Качество телефонной передачи и его оценка. М.: Связь, 1970.-224 с.

27. Величкин А.И. Теория дискретной передачи непрерывных сообщений. М., Изд-во «Советское радио», 1970, стр. 296.

28. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория вероятностей и ее инженерные приложения М.: Наука, 1988. - 480с.

29. Витязев В.В., Витязев C.B., Зайцев A.A. Многоскоростная обработка сигналов: ретроспектива и современное состояние (часть 1) / Цифровая обработка сигналов, № 1, 2008, с. 12-21.

30. Выходец A.B., Гитлиц М.В., Ковалгин Ю.А. и др. Радиовещание и электроакустика: Учебник для вузов.-М.:Радио и связь, 1989.-432с.;ил.

31. Гольденберг JI.M., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов: Справочник. -М.: Радио и связь, 1985. 312 е., ил

32. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для вузов. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1986. - 512 е.: ил.

33. Горяинов В.Т., Журавлев А.Г., Тихонов В.И. Статистическая радиотехника: Примеры и задачи. Учеб. пособие для вузов / Под ред. В.И. Тихонова. 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Сов. радио, 1980. - 544 е., ил.

34. Джиган В.И. Многоканальные RLS- и быстрые RLS-алгоритмы адаптивной фильтрации // Успехи современной радиоэлектроники, 2004, №11, с. 48 76.

35. Джиган В.И. Многообразие алгоритмов адаптивной фильтрации по критерию наименьших квадратов // Современная электроника, 2008, №3, с. 32 -39.

36. Директоров Н.Ф., Катанович A.A. Современные системы внутрикорабельной связи. СПб.: Судостроение, 2001.

37. Калиткин H.H. Численные методы. Главная редакция физико-математической литературы изд-ва "Наука", М., 1978.

38. Картер Г.К. Оценивание когерентности и временной задержки // ТИИЭР, т. 75, №2, 1987, с. 64 85.

39. Катанович A.A., Нероба Г.С. Комплексы и системы связи надводных кораблей. СПб.: Судостроение, 2006. - 312 е., ил.

40. Кей С.М., Марпл мл. C.JI. Современные методы спектрального анализа: Обзор//ТИИЭР, т. 69, №11, 1981, с. 5 51.

41. Кловский Д.Д. Теория передачи сигналов. Учебник для вузов. М., "Связь", 1973.

42. Ковалева В.Д., Коханова З.С., Панкратова О.И. Телефония и системы автоматической коммутации. М., "Связь", 1976. 256 с.

43. Коуэн К.Ф.Н, Грант П.М. Адаптивные фильтры. М.: Мир, 1988.392 с.

44. Кропотов Ю.А. Временной интервал определения закона распределения вероятности амплитуд речевого сигнала. Радиотехника. 2006.-№6. - С.97-98.

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

46. Кропотов Ю.А., Кульков Я.Ю. Аппроксимация закона распределения вероятности амплитуд речевого сигнала. Радиотехника. -2006. -№11.- С.63- 65.

47. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1989. — 656 е.: ил. - ISBN 5-25600264-3.

48. Липкин И.А. Статистическая радиотехника. Теория информации и кодирования. М.:Вузовская книга, 2002.-216с.:ил

49. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. — М.: Наука, 1991.-432 с

50. Морриси Питер. Как измерить качество речевой связи. // Сети и системы связи. 2005 г., №8

51. Оппенгейм A.B., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ./Под ред. С.Я. Шаца.-М.:Связь, 1979.-416с., ил.

52. Пистолькорс A.A., Литвинов О.С. Введение в теорию адаптивных антенн. М.: Наука, 1991. - 200 с.

53. Покровский Н.Б. Расчет и измерение разборчивости. М.: Связьиздат, 1962.-472 с.

54. Попов О.Б., Рихтер С.Г. Цифровая обработка сигналов в трактах звукового вещания. — М.: Горячая линия Телеком, 2007. — 341 е.: ил.

55. Прагер Э., Шимек Б., Дмитриев В. П. Цифровая техника в связи / Под ред. В.В. Маркова. — М.: Радио и связь; Прага, SNTL, 1981.—280 с, ил.

56. Применение цифровой обработки сигналов. Под ред. Э. Оппенгейма. М.: Техносила, 2009. - 856 е., ил.

57. Прохоров Ю.Н., Статистические модели и рекуррентное предсказание речевых сигналов М., Радио и связь, 1986. - 316с.

58. Рабинер Л.Р., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1975. - 835 е., ил.

59. Рабинер JI. Р., Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов. -М.: Радио и связь, 1981.-496 с.

60. Разработка корабельной оперативно-командной телекоммуникационной системы связи с использованием сетевых технологий. Отчет по х/д НИР с АО МРЗ N3759/08 от 25.09.2008., Инв. Номер 0220.0 805571 ВНТИЦ.

61. Рашевский, Я. И. Обзор зарубежных методов определения разборчивости речи. / Рашевский Я. И., Каргашин В. Л. // М.: Специальная техника, № 4, 2002. С. 37-40.-Биоблиогр.:с.40.

62. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Советское радио, 1977.-432 с.

63. Сапожков М.А., Речевой сигнал в кибернетике и связи. М.: Связьиздат, 1962. - 452 е., ил.

64. Сапожков М.А., Михайлов В.Г. Вокодерная связь. М.: Радио и связь, 1983.-248 с.

65. Сапожков М.А., Электроакустика. Учебник для вузов. М., «Связь», 1978.-247 с. сил.

66. Симанин A.A. Оценивание нестационарных временных задержек при многолучевом приеме // Акустический журнал, том 39, вып. 4, 1993, с. 735 -742.

67. Системы: декомпозиция, оптимизация и управление / Сост. М. Сингх, А. Титли. М.: Машиностроение, 1986. - 496 с.

68. Сондхи М.М., Беркли Д.А. Методы подавления эха в телефонных сетях // ТИИЭР, т. 68, №8, 1980, с. 5 24.

69. Справочник по технической акустике / Под ред. М.Хекла и Х.А. Мюллера. Л. ¡Судостроение, 1980. - 440с.

70. Тараканов А.Н. Построение комбинированного адаптивного алгоритма эхокомпенсации с пониженной вычислительной сложностью. // 9-я Межд. Конф. и Выставка «Цифровая обработка сигналов и её применение» (DSPA-2007) 28-30 марта 2007 г., г.Москва.

71. Теория электрической связи. А.Г. Зюко, Д.Д. Кловский, В.И.Коржик, М.В.Назаров; под. Ред. Кловского. М.: Радио и связь, 1998. - 432 с.

72. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем М.: Радио и связь, 1991. - 608с.

73. Трахтман A.M. Введение в обобщенную спектральную теорию сигналов. М. Изд-во «Советское радио», 1972, 352 с.

74. Трахтман A.M., Трахтман В.А. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. М., «Сов. радио», 1975, 208 с.

75. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1989.

76. Федоткин H.H. Влияние средств повышения эффективности передачи телефонного трафика на мешающее воздействие эффекта электрического эха. М.: Электросвязь, №7, 2004.

77. Фланаган Дж. Л. Анализ, синтез и восприятие речи. Пер. с англ. под ред. Пирогова A.A. М.: Связь, 1968. - 396с.

78. Формалев В.Ф., Ревизников Д.Л. Численные методы. М.: Физматлит, 2004. - 400с. ISBN 5-9221-0479-9.

79. Форсайт Дж., Мальком М., Моулер К. Машинные методы математических вычислений. Изд-во "Мир". Москва. 1980.

80. Хорев, A.A. К оценке эффективности защиты акустической (речевой) информации / A.A. Хорев, Ю.К. Макаров // Специальная техника. 2000, -№5.

81. Цыпкин Я.З. Новые классы дискретных периодических систем управления // Автоматика и Телемеханика, 1994, №12, с. 76-92.

82. Черногоров Ф.А., Хрящев В.В. Оценка качества речи в IP сетях: алгоритм PESQ. // 9-я Межд. Конф. и Выставка «Цифровая обработка сигналов и её применение» (DSPA-2007) 28-30 марта 2007 г., г.Москва.

83. Шаврин Д.С. Результаты исследования линейных и нелинейных характеристик эхотрактов на сети связи РФ // Электросвязь, №6, 2006, с. 47 -50.

84. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975.-688 с.

85. Babkin V.V., Ivanov V.N., Lanne A.A., Pozdnov I.B. Internet Telephony Vocoders, Proc. Second European DSP E&R Conference, Paris, Sept. 1998, p.83-87.

86. Boll, S. Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Volume 27, Issue 2, Apr. 1979, pp. 113 120.

87. Breining, C. et al. Acoustic echo control. An application of very-high-order adaptive filters. Signal Processing Magazine, IEEE, Vol. 16, Issue 4, Jul 1999, pp. 42 69.

88. Сарре O. Elimination of the musical noise phenomenon with the Ephraim and Mlnoise suppressor, IEEE Trans. Speech and Audio Processing, Vol. 2, No. 1, pp. 345-349, April 1994.

89. Cohen I. On speech enhancement under signal presence uncertainty. ICASSP-2001, pp. 167-170.

90. Davenport W. B. "An Experimental Study of Speech-wave Probability Distributions," J Acoust. Soc. Am., Vol. 24, pp. 390-399, July 1952.

91. Dunn H. K., White S. D., Statistical Measurements on Conversational Speech. J. Acoust. Soc. Am., Vol. 11, pp. 278-288, January 1940.

92. Ephraim Y. and Malah D. Speech enhancement using a minimum mean-square error log-spectral amplitude estimator, IEEE Trans. ASSP-33, No. 2, pp. 443445, 1985.

93. Kabal P., Ramachandran R.P. The computation of line spectral frequencies using Chebyshev polyniminals // IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Procès. 1980.-28.

94. Kingsbury N.G. Robust 8000 bit/s sub-band speech coder // IEE Proceedings, Vol. 134, Pt. F. No. 4, July 1987, pp352-366.

95. Kondoz A.M. Digital Speech. Coding for low bit rate communication systems. J.Wiley & Sons, 2004.

96. Hakansson L. et al. Noise canceling headsets for speech communication. Chapter in the book "Noise Reduction in Speech Applications", CRC press, 2002, pp. 305-327.

97. Al-Hussaini E.K., El-Gayaar M.S. Robust generalized crosscorrelator filters used in time delay estimation / IEE Proceedings, Vol. 134, Pt. F, No. 4, 1987, pp. 394 400.

98. Hero A.O., Schwartz S.C. Poisson models and mean-squared error for correlator estimators of time delay / IEEE Transactions on information theory, vol. 34, No. 2, 1988, pp. 287 303.

99. Martin R, Heute U., Antweiler C., Advances in Digital Speech Transmission, John Wiley and Son, 2008.-P.572.

100. Martin R., D. Malah, R.V. Cox, A. J. Accardi. A Noise Reduction Preprocessor for Mobile Voice Communication. EURASIP Journal of Applied Signal Processing, 2004, № 8, pp. 1046-1058.

101. Nordholm, I. Claesson, Grbic N. Optimal and adaptive microphone arrays for speech input in automobiles. Chapter in the book "Microphone Arrays: Signal Processing Techniques and Applications", Springer, 2001.

102. Paez M.D. , Glisson Т. H. Minimum Mean Squared-Error Quaniization in Speech. IEEE Trans. Comm., Vol. Com-20t pp. 225-230, April 1972.

103. Sharma R.N., Chaturvedi A.K., Sharma G. Tracking behavior of acoustic echo canceller using multiple sub-filters. Eusipco 2006 14th European Signal Processing Conference. September 2006.

104. Spanias A., Painter Т., Atti V., Audio Signal Processing and Coding, Wiley-Interscience,2007.-P.468.

105. Speech Enhancement (Signals and Communication Technology). Editors: Benesty J., Makino S., Chen J. Springer, 2005, 406 pages.

106. Vary P., Martin R. Digital Speech Transmission: enhancement, coding and error concealment. Wiley & Sons, 2006.

107. ГОСТ 8031-78. Тональный метод измерения разборчивости речи.

108. ГОСТ 14663-83. Устройства приёмные магистральной радиосвязи гектометрового-декаметрового диапазона волн.

109. ГОСТ Р 50840-95. Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости и узнаваемости.

110. ГОСТ Р 51061-97. Система низкоскоростной передачи по цифровым каналам. Параметры качества речи и методы измерений.

111. OCT В4 ГО.005.004 «Связь громкоговорящая для стационарных и подвижных объектов». Ред. 1-72. Отв. ред. Симонов P.M.

112. ITU-T Recommendation G.131. Эхо говорящего и управление этим эхом. (11/2003).

113. ITU-T Recommendation G.723.1. Dual rate speech coder for multimedia communications transmitting at 5.3 and 6.3 kbit/s. (05/2006).

114. ITU-T Recommendation P.48. Telephone transmission quality. Specification for an intermediate reference system.

115. ITU-T Recommendation P.340. Transmission characteristics and speech quality parameters of hands-free terminals. (05/2000).

116. ITU-T Recommendation P.342. Transmission characteristics for telephone band (300 3400 Hz) digital loudspeaking and hands-free telephony terminals. (08/1996).

117. ITU-T Recommendation P.800. Methods for subjective determination of transmission quality.

118. Voice Communication Package (VCP). Alango Technologies Электронный ресурс. Электрон, текстовые дан., [2006]. ].- Режим доступа: http://www.alango.com., свободный.-Загл. с экрана.