КОДЕК РЕЧИ ДЛЯ УСТРОЙСТВ МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 621.397

Кодек речи для устройств мобильной связи

В.С.Сергеенко

Московский государственный институт электронной техники (технический университет)

В условиях техногенных, природных, экологических катастроф, когда сотовая связь нарушена, может быть эффективной самоорганизующаяся беспроводная система связи (СБСС). К функционированию СБСС предъявляются жесткие требования в части энергопотребления. Решение, направленное на достижение максимального сжатия речи для повышения эффективности канала, не столь очевидно. Чем выше коэффициент сжатия, тем сложней алгоритм, обеспечивающий сжатие, тем больше число операций должен выполнить микропроцессор в единицу времени, тем выше его потребляемая мощность. Кроме того, необходимо кодировать канал, организовать его по заданному алгоритму и обеспечить качественную связь. При этом проектирование терминала пользователя (ТП) предполагает компромиссные решения, касающиеся всех его узлов, в том числе микропроцессора и математического обеспечения, сложность которого следует оценить на этапе проектирования.

Сложность алгоритмов цифровой обработки рекомендуется оценивать по критерию минимума показателя вычислительной сложности [1]. Наиболее точной количественной оценкой сложности является число элементарных операций микропроцессора при выполнении алгоритмов, реализующих кодек. В [2] показана связь между битом и его энергией через производимую им работу, между энергетическими характеристиками процессора и битовым объемом представления данных на этапе проектирования.

Энергетическая характеристика кодека речи должна основываться на его вычислительной сложности. Вычислительную сложность обобщенной структурной схемы кодеков, использующих метод линейного предсказания (МЛП), представим в виде суммы

где 51 - вычислительная сложность линейного предсказателя; Е - вычислительная сложность фильтра; Кс - вычислительная сложность блока вычисления коэффициентов предсказания; N -число блоков возбуждения Кс.

Величины 5Ь Е, Кс и N определяются порядком предсказания, числом блоков предсказания на интервале обработки и числом выборок в блоке.

Вычислительная сложность фильтра определяется выражением [3]

где Ь - число блоков на интервале обработки; К - число выборок в блоке.

Боле точный расчет представлен в [4], причем необходимо указывать тип рассматриваемого фильтра и задать его характеристики: Кс = KpN, где КР - порядок предсказания и N = К/КР.

Единого подхода к определению вычислительной сложности алгоритмов нет. Приведенные выражения позволяют приближенно рассчитывать вычислительную сложность кодеков.

Процедуру выбора кодека рассмотрим на примере приближенной численной оценки: кодека формы сигнала - линейного предсказателя нулевого порядка (ПНП) и кодека на основе метода линейного предсказания с возбуждением регулярной последовательностью (RPE-LPC) [5].

Примем следующие ограничения:

- блок-схемы кодеков представлены в виде описания;

- обрабатываются массивы двоичных чисел М, представляющие стандартное число выборок сигнала в интервале времени 20 мс;

- схемы предварительной обработки и формирования потока обоих алгоритмов одинаковы и не приводятся в описании алгоритмов.

Функциональная схема ПНП содержит линейный предсказатель, состоящий из сумматора и схемы сравнения.

© В.С.Сергеенко, 2010

5 = 51 + Е + Кс + N,

(1)

Е = 4(Ь + ^К),

(2)

76

Известия вузов. ЭЛЕКТРОНИКА № 6(86) 2010

Краткие сообщения

Функциональная схема RPE-LPC содержит блок оценки коэффициентов кратковременного предсказания, фильтр кратковременного предсказания, блок оценки коэффициентов долговременного предсказания, фильтр долговременного предсказания и блок оценки параметров сигнала возбуждения. Данный алгоритм использован в аппаратуре GSM и обеспечивает коэффициент сжатия, равный 4,92 [6].

Для получения корректной оценки эффективности ПНП проведено моделирование обработки фрагментов мужской и женской речи. Модель выполнена в командах языка С++. Размер исходного файла одинаков для обоих типов речи и равен 2646014 байт. Результаты моделирования показали, что при значениях коэффициента сжатия в диапазоне 4,76 - 5,10 субъективная оценка качества речи по шкале МОС, лежащая в диапазоне 3,4 - 3,0, сравнима с аналогичной оценкой RPE-LPC, равной 3,58 [6].

Оценка сложности алгоритмов. В соответствии с описанием выражение (1) для ПНП упрощается и имеет вид

Зпнп = Si + N = 160x2 + 160/5 = 352.

Для RPE рассчитаем входящие в (1) слагаемые с учетом порядка предсказания

F = FK + Fд + Fc,

где Fr, Fr и Fc - вычислительная сложность фильтров кратковременного, долговременного предсказания и сглаживающего фильтра соответственно. Тогда

F = 4(8 + log20) + 4(4 + log40) + 4(1 + log160) = 115.

Суммарная вычислительная сложность блоков коэффициентов кратковременного и долговременного предсказания К = 820 + (440 + 128) =448.

При расчете количества сигналов возбуждения выбирается каждый третий импульс из блока, в котором последний импульс отбрасывается. Тогда N = 4[(40 - 1)/3] = 52.

Суммируя по (1), получим SRPE = 967. Следовательно, вычислительная сложность алгоритма RPE при равной эффективности почти в три раза выше сложности ПНП.

Моделирование ПНП показывает, что алгоритм несколько уступает алгоритму RPE в качестве восстановленного сигнала. Однако если энергопотребление устройства является важнейшей характеристикой, следует применять ПНП.

Литература

1. Степанченко И.В. Исследование влияния ограниченности параметров технических средств на выбор и реализацию алгоритмов управления динамическими процессами. - 2002. - URL: www.kit.ru/science/abstract.html

2. Александров В.В., Кулешов С.В. Алгоритм и программа. Бит и джоуль. СПИИИРАН 2002. - URL: www. sial. iias.spb.su/files/bit,pdf

3. Каплун Д., Канатов И., Азаренков Л. Банк цифровых фильтров // Компоненты и технологии. - 2007. - № 10. -URL: www.kit-e.ru/articles/dsp/2007_10_156.php

4. СергиенкоА.Б. Цифровая обработка сигналов. - СПб.: Питер, 2002. - 608 с.

5. Быков С. Ф., Журавлев В.И., Шалимов И.А. Цифровая телефония. - М.:Радио и связь, 2003. - 143 с.

6. Ратынский М.В. Основы сотовой связи. - М.: Радио и связь, 1998. - 248 с.

Поступило 17 марта 2010 г.

Сергеенко Владимир Степанович - кандидат технических наук, доцент кафедры телекоммуникационных систем МИЭТ. Область научных интересов: устройства обработки информации в телекоммуникационных системах, методы и аппаратура кодирования источника в беспроводных системах связи. E-mail: tsc@miee.ru

Известия вузов. ЭЛЕКТРОНИКА № 6(86) 2010

77