CC BY
67
При введении этого параметра точность идентификации резко повышается, благодаря однозначности идентификации при различных объемах выборки.
Предлагаемый метод, основанный на идентификации закона распределения плотности вероятности по предлагаемому параметру Z, был применен к исследованию статистических характеристик сигнала частотной телеграфии ЧТ.
В результате моделирования при равенстве мощностей обеих сигналов были получены следующие результаты.
1. Для аддитивной смеси информационного сигнала и маскирующего сигнала с лапласовским законом распределением характерен равномерный закон распределения.
2. Для смеси информационного сигнала и нормально распределенного маскирующего сигнала наблюдался трапециеидальный вид распределения.
3. При увеличении полосы частот вид деформированного закона распределения не меняется.
Полученные результаты позволяют сделать вывод о работоспособности предложенного метода, при этом на приемной стороне применялись известные методы выделения сигналов.
А.М. Косарев
Россия, г. Москва, 16 ЦНИИИ МО РФ
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД К РАСЧЕТУ РАЗБОРЧИВОСТИ РЕЧИ В ТРАКТАХ РАДИОСВЯЗИ С ППРЧ
Предложена методика расчета разборчивости речи в трактах радиосвязи с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты (ППРЧ) при использовании параметрических речепреобразующих устройств.
The procedure of the speech intelligibility design in the radio communication paths with a pseudorandom frequency hepping when using the parametrical speech forming devices is proposed.
Качество передачи речи во многом определяется интенсивностью и характеристиками как непреднамеренных, так и организованных помех в приемном тракте, что имеет существенное значение в системах радиосвязи. Применение новых многочастотных систем связи с использованием, например, принципа псевдослучайной перестройки радиочастоты (ППРЧ) позволяет в некоторой степени решить проблему обеспечения помехоустойчивости связи. При использовании радиостанций с режимом ППРЧ совместно с речепреобразующими устройствами (РПУ) типа, следование нескольких пораженных рабочих частот подряд может стать причиной поражения кадра передачи вокодера, что приведет к снижению разборчивости передаваемой речи.
Группирование пораженных частот приводит к появлению на входе приемной части речепреобразующих устройств пакетов ошибок. При наложении пораженной частоты на передаваемый кадр вокодера (липредера) возможны несколько вариантов: поражение кодовой комбинации основного тона, что приводит к искажению сигнала возбуждения (тембра речи), поражение кодовой комбинации ТОН-ШУМ, что приводит к ошибкам в тональном или шумовом заполнении спектра речевого сигнала, либо поражение кодовых комбинаций амплитуд формант, в результате чего на приеме будут наблюдаться скачки амплитуды речи.
Если допустить, что первоначально кадры РПУ и ППРЧ синхронизированы по времени, исходя из длительности кадра РПУ =25мс и кадра ППРЧ =10мс получим соотношение кадров РПУ и ППРЧ 5/2 (т.е. на 2 кадра РПУ накладывается 5
Известия ТРТУ
Тематический выпуск «Информационная безопасность»
кадров ППРЧ). При наложении пораженных частот на передаваемые кадры РПУ (Рис.1) видно, что одна пораженная частота может присутствовать сразу в двух передаваемых кадрах вокодера (липредера). В силу того, что длительность пораженной частоты, накладываемой на оба кадра, невелика по сравнению с длительностью кадра, такие кадры подлежат восстановлению при приеме.
Выбор качества кадра осуществляется по следующим критериям: «хороший -а» - в кадре отсутствуют пораженные частоты; «плохой - в» - в кадре РПУ присутствует хотя бы одна пораженная частота; «средний - с» - одна пораженная частота присутствует в обоих кадрах. Так как кадры типа а и с могут быть восстановлены при приеме, то при расчетах будем учитывать их сумму. Таким образом, на основании подобного распределения с использованием теории информации может быть проведен расчет разборчивости формант в рассматриваемом тракте. На основании расчета получены зависимости правильно принятых и пораженных кадров РПУ от относительной частости пораженных частот и зависимости правильно принятых фрагментов речи L,% от относительной частости пораженных частот для УКВ - радиостанции с режимом ППРЧ.
Анализ полученных зависимостей показывает, что для длинных фрагментов речи вероятность и процент поражения выше, чем для коротких. В реальной связи это приводит к большему искажению длинных гласных звуков, вызывая характерное “пробулькивание” сигнала.
Основываясь на полученных зависимостях, можно рассчитать формантную и слоговую разборчивость речи в трактах с вокодерами и липредерами различных типов.
При проведении дальнейших расчетов использовалась усредненная длина поражаемых фрагментов речи, равная 100 мс.
В соответствии с принятой формантной теорией речи разборчивость формант А в данном тракте будет составлять A=L,% * ^ , (1)
где ^ - коэффициент эффективности конкретного типа РПУ.
Значения коэффициента эффективности для некоторых типов РПУ составляют: ^=0,55 - формантный вокодер, скорость передачи 1200 бит/с;
^=0,58 - полосный вокодер, скорость передачи 2400 бит/с;
^=0,58 - липредер, скорость передачи 1200 бит/с;
^=0,67 - липредер, скорость передачи 2400 бит/с.
Используя известные соотношения между формантной и слоговой разборчивостью, могут быть построены зависимости между слоговой разборчивостью синтезированной речи в трактах связи с ППРЧ S,% от процента пораженных частот Рпч (Рис.2).
Рис.1
Результаты исследований показывают, что качество речи, предельно -допустимое для профессиональной радиосвязи в трактах с ППРЧ, при использовании РПУ вокодерного типа, в отсутствии акустических шумов может быть обеспечено лишь при проценте пораженных частот не более 15 %, а при использовании липредеров - не более 18 %, что должно учитываться при задании технических требований к оборудованию радиотракта.
я.%
Рис.2.
Л.К. Бабенко, Д.С. Субботин, В.М. Федоров, П.Ю. Юрков
Россия, г. Таганрог, ТРТУ
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦ МЕЖДУ ФОНЕМАМИ НЕЙРОСЕТЕВЫМ МЕТОДОМ
Разработка методов автоматического распознавания речи в настоящее время осуществляется посредством анализа частотного представления речевого сигнала. Основу процедур распознавания при этом составляет критериальное сравнение образа некоторого отрезка указанного представления речевого сигнала с эталонами в выбранном пространстве признаков. Как следует из [1], в качестве эталонов выбирают, как правило, одну или несколько фонологических единиц, множество которых составляют аллофоны, фонемы, дифоны, слоги, слова. В дальнейшем на основе распознавания указанных фонологических единиц осуществляется их интерпретация буквами языка, на котором происходит передача речевых сообщений, согласующаяся со словарно-грамматическими правилами, введенными в систему. Результатом распознавания являются графические эквиваленты фонологически определенных фрагментов исходного речевого сигнала как единиц языка.
Одну из ключевых задач при создании систем автоматического распознавания речи составляет разработка методов сегментации исходного речевого сигнала на отрезки, которые представляют образы тех фонологических единиц, эталоны которых сформированы в выбранном пространстве признаков. Указанную задачу принято называть проблемой сегментации. Как следует из вышеизложенного, в качестве решения представленной задачи предусматривается получение адекватной сегментации исходного речевого сигнала. То есть полученные в результате сегментации отрезки должны соответствовать концептам выбранных фонологических единиц, а, следовательно, быть денотатно-завершенными.
Отличие множества денотатов, задающих множество ключевых объектов В, от множества денотатов, связанных с фонологическими единицами, не составляет принципиальной разницы соответствующих задач. Действительно, на основе изучения фонетики языка, на котором происходит передача информации речевым сообщением, всегда возможно денотаты из В определить как фонологические объекты. Таким образом, понятия адекватности сегментации исходного речевого сигнала в рамках рассматриваемых задач будем считать идентичными. Доминирующей идеологией решения проблемы сегментации была и остается попытка разделения звуковых волн на отрезки, соответствующие определенным лингвистическим фонологическим единицам. Поставленные во главу угла фонологические единицы предопределили тенденцию описания их множествами признаков с обязательным установлением числовых пределов изменения последних, полученных при проведении субъективно-статистических исследований. В соответствии со
