A2M31RAT Řečový signál a jeho základní charakteristiky Model vzniku řeči. Digitalizace a základní kódovací strategie
|
|
- Robert Kubíček
- před 1 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 A2M31RAT Řečový signál a jeho základní charakteristiky Model vzniku řeči. Digitalizace a základní kódovací strategie Doc. Ing. Petr Pollák, CSc. Míst. 461, února :26
2 Obsah přednášky Přehled aplikací hlasových technologií Model vzniku řeči a základní charakteristiky řeči Řečový signál- vzorkování a kvantování Základní charakteristiky řeči v časové oblasti
3 I. část Přehled aplikací hlasových technologií
4 Aplikace hlasových technologií rozpoznávání řeči(izolovaná slova, malý vs. velký slovník, spojitá řeč, spontánní řeč), hlasové ovládání, automatický přepis, diktovací systémy, automatické titulkování rozpoznávání řečníka, rozpoz. jazyka, audio-vizuální rozpoz. extrakce příznaků(analýza signálu), statistické modelování komputační lingvistika, lexikální struktura jazyka, morfologie TTS(převod textu do mluvené podoby- syntéza) dialogové systémy(informační systémy- telefonní, kiosek) kódování pro elektronické uložení promluvy, přenos telekomunikačním kanálem měření kvality řeči, měření míry zkreslení zvýrazňování řeči, odstraňování šumu(mobilní komunikace) databáze řeči, textové korpusy, slovníky automatické překladače(textový/hlasový vstup/výstup) analýza řečového signálu fonetika, fonologie, fyziologie tvorby řeči, dialekty jazyka poruchy řeči, klinická diagnostika, logopedie, výuka jazyků
5 Aplikace hlasových technologií- telekomunikace rozpoznávání řeči(izolovaná slova, malý vs. velký slovník, spojitá řeč, spontánní řeč), hlasové ovládání, automatický přepis, diktovací systémy, automatické titulkování rozpoznávání řečníka, rozpoz. jazyka, audio-vizuální rozpoz. extrakce příznaků(analýza signálu), statistické modelování komputační lingvistika, lexikální struktura jazyka, morfologie TTS (převod textu do mluvené podoby- syntéza) dialogové systémy(informační systémy- telefonní, kiosek) kódování pro elektronické uložení promluvy, kódování v telekomunikačním kanále měření kvality řeči, měření míry zkreslení zvýrazňování řeči, odstraňování šumu(mobilní komunikace) databáze řeči, textové korpusy, slovníky automatické překladače(textový/hlasový vstup/výstup) analýza řečového signálu fonetika, fonologie, fyziologie tvorby řeči, dialekty jazyka poruchy řeči, klinická diagnostika, logopedie, výuka jazyků
6 Státnicové okruhy související s problematikou zpracování řeči Společné otázky- obecné CZS Lineární a cyklická konvoluce, zpracování dlouhých signálů, vlastnosti DFT, váhování, číslicové filtry, kvantování a jeho důsledky(a2m99czs) Převzorkování, banky filtrů, odhad parametrů náhodných signálů, spektrální a korelační analýza, modelování a lineární predikce(a2m99czs) Oborově specifické otázky pro obor Sítě elektronických komunikací Digitalizace řečového signálu, spektrální charakteristiky, vokodéry používané v telekomunikacích, subjektivní a objektivní měření kvality řečového signálu(a2m31rat). Náhrada ztracených segmentů řeči při přenosu komunikačním kanálem, metody potlačování šumu v řečovém signálu, potlačování echa(a2m31rat). Principy a způsoby realizace rozpoznávání řeči, syntéza řeči, dialogové komunikační systémy(a2m31rat).
7 II. část Model vzniku řeči a základní charakteristiky řeči
8 Fyziologie hlasového ústrojí Artikulační orgány hlasového ústrojí člověka dutina nosní do žaludku do plic zubyarty dutina ústní jazyk tvrdé patro měkké patro dutina hrdelní hlasivky Převzato z: Jan Uhlíř a kol.: Technologie hlasových komunikací. Nakladatelství ČVUT v Praze, 2007.
9 Model vzniku řeči Model hlasového ústrojí člověka dutina nosní nos plíce hlasivky dutina hrdelní dutina ústní rty Převzato z: Jan Uhlíř a kol.: Technologie hlasových komunikací. Nakladatelství ČVUT v Praze, 2007.
10 Model vzniku řeči Model generování řečového signálu f o generátor pulzů G(zesílení) Parametry hlasového ústrojí Model produkce s[n] generátor šumu znělá/neznělá Model produkce řeči- AR model- nejjednodušší model - snadná identifikace parametrů AR modelu pomocí LPC analýzy - souvislost s rezonátory hlasového ústrojí
11 Fyziologie vnímání- percepce Ucho- sluchový aparát člověka třmínek kovadlinka kladívko vnější zvukovod bubínek hlemýžď(cochlea) bubínek + třmínek, kovadlina, kladívko: přenos kmitů na nervová zakončení nervových vláken do hlemýždě hlemýžď- nervová zakončení na obvodu zužujícího se profiluinformace vedená do mozku = vyhodnocení energie ve frekvenčním spektru
12 Reprezentace řeči- informační obsah Akustická úroveň časový průběh, spektrální reprezentace kvazistacionární signál(10-30 ms) kvaziperiodický vs. neperiodický(znělý vs. neznělý) pásmověomezenýsignál(8000hzresp.4000hz) f s Fonetická a fonologická úroveň fonetika- základní element je hláska(fón)- zvukový charakter fonologie- základní element je foném- lingvistický charakter hláska je akustickou realizací fonému česká fonetická abeceda rozlišuje 44(42) hlásek fonetická abeceda SAMPA
13 Reprezentace řeči- informační obsah Elementy řečového signálu +1 [V] ,1 0,2 0,3 0,4 [s] 0,5 s e d u m se #-s+e s-e+d X d-u+m sedum dum u-m+# #-s s-e e-d d-u u-m m-# fonémy slovo slabiky trifóny difóny X=e-d+m
14 III. část Řečový signál- vzorkování a kvantování
15 Vzorkování a kvantování signálu- PCM x(t)... analogový signál x[n]... diskrétní signál T s nt s t n T s x(t)... analogový signál x d [n]...digitálnísignál T s nt s t n T s
16 Vzorkování řečového signálu Minimálnívzorkovacíkmitočet -f s =8kHz zajištěna srozumitelnost jednotlivých hlásek základní rozlišení hlasových charakteristik mluvčího používáno v telefonních aplikacích (nižší vzorkovací kmitočty pouze v dílčích algoritmech) Nejrozšířenějšívzorkovacíkmitočet -f s =16kHz zlepšené rozlišení hlasových charakteristik mluvčího používán na vstupech hlasem ovládaných systémů komunikace po Interenetu(VoIP sítě) Vyšší vzorkovací kmitočty použití spíše řidší- pozvolný nárůst sbírané řečové databáze již uchovávají data v nejvyšší kvalitě f s =44,1kHz-CDkvalita f s =48kHz-snadnépřevzorkovánína16kHzči8kHz
17 Lineárně kvantovaná reprezentace řeči 16-bitová PCM(Pulse Code Modulation) základní číslicová reprezentace řečového signálu dynamický rozsah(15 bitů pro absolutní hodnotu) (dynamikařečijeasi50db) 20log dB Formáty reprezentace zvukových souborů MicrosoftRIFFWAV-obsahujehlavičku44bytůs informacemi o vzorkovací frekvenci, počtu kanálů, počtu bitů, atd. RAW soubor(bez hlavičky)- nutno mít dodatečné informace o formátu dat pro více bytové reprezentace- pořadí bytů (Little Endian, Big Endian) další formáty pro různé platformy resp. systémy konverze mezi různými zvukovými formáty- sox(freeware)
18 Nelineární kvantovaní řečového signálu Nevýhody lineárního kvantování řečového signálu řečový signál obsahuje mnoho vzorků malých hodnot hustota pravděpodobnosti rozložení hodnot není rovnoměrná ucho má též logaritmickou citlivost na amplitudu akustického tlaku Nelineární logaritmické kvantování principiálníblokovéschéma... využití v telefonních aplikacích nejčastěji používané standardy: A-law, µ-law
19 Nelineární kvantování řečového signálu- A-law y[n] = a Y max 1 +lna Y max 1 +ln a x[n] X max 1 +lna x[n] X max sgnx[n], pro x[n] < X max a sgn x[n], v ostatních případech., x[n] = X max 1 +lna X max a e a y[n] Y max sgny[n], pro y[n] < Y max 1 +lna,» y[n] (1+lna) Y max 1 sgny[n], vostatníchpřípadech. x[n] je hodnota vzorku v lineárním měřítku y[n] je hodnota v měřítku logaritmickém.
20 Nelineární kvantování řečového signálu- A-law Lineární PCM 12 bitů(11+1)- maximální hodnota a-law8bitů Detail převodní charakteristiky a-law8bitů Lineární PCM 11 bitů(10+1)- maximální hodnota a-law8bitů Detail převodní charakteristiky a-law8bitů Převzato z: Jan Uhlíř a kol.: Technologie hlasových komunikací. Nakladatelství ČVUT v Praze, 2007.
21 Nelineární kvantování A-law dle ITU-T G.711 PCM13bitů(12+1) a-law8bitů(7+1) Převzato z: Jan Uhlíř a kol.: Technologie hlasových komunikací. Nakladatelství ČVUT v Praze, 2007.
22 IV. část Základní charakteristiky řeči v časové oblasti
23 Přehled charakteristik řeči v časové oblasti Energie(výkon), RMS, obálka Intenzita Počet průchodů nulou Autokorelační funkce řeč je nestacionární signál krátkodobé charakteristiky segmentace(do kvazistacionárních úseků ms) Odhady resp. zpracování se provádějí VŽDY v uvedených kvazistacionárních segmentech
24 Energetické charakteristiky řeči v časové oblasti Energie (E)resp.výkon (P)signálu N E = x 2 [n] n=1 P = 1 N N x 2 [n] n=1 (RMS) hodnota(efektivní h., pro vyjádření hlasitosti) N x 2 [n] n=1 RMS = N Efektivní hodnota resp. výkon v db ( ) N P db =10log ǫ + 1 N x 2 [n],rms db =20log N ǫ + x 2 [n] n=1 N n=1
25 Energetické charakteristiky řeči v časové oblasti (PP) spičková hodnota(peak-to-peak) PP =max(x[n]) min(x[n]). Energie vs. intenzita N N E = x 2 [n] M = x[n] - odlišná dynamika od energie n=1 n=1
26 Další charakteristiky řeči v časové oblasti (ZCR) počet průchodů nulou(zero-crossing rate) ZCR = 1 N N n=1 sgnx[n] sgnx[n 1] 2 f s [Hz]. - četnost přepočítána na frekvenci - použití zejména pro detekci neznělých hlásek, začátku a konce promluvy, apod.
27 Další charakteristiky řeči v časové oblasti Autokorelačnífunkce(LPCanalýza,odhadf o ) R x [k] = 1 N N k 1 k=0 x[n]x[n +k],pro0 k <N Vzájemná korelační funkce(odhad zpoždění mezi dvěma kanály) N k 1 1 x[n]y[n +k], pro0 k <N, N k=0 R xy [k] = N k 1 1 x[n +k]y[n], pro N <k <0. N k=0 Koeficient korelovanosti(segmentace signálu) r xy = R xy[0] Rx [0]R y [0]
28 Děkuji za pozornost
A6M33BIO- Biometrie. Biometrické metody založené na rozpoznávání hlasu I
A6M33BIO- Biometrie Biometrické metody založené na rozpoznávání hlasu I Doc. Ing. Petr Pollák, CSc. 16. listopadu 216-15:16 Obsah přednášky Úvod Aplikace hlasové biometrické verifikace Základní princip
íta ové sít baseband narrowband broadband
Každý signál (diskrétní i analogový) vyžaduje pro přenos určitou šířku pásma: základní pásmo baseband pro přenos signálu s jednou frekvencí (není transponován do jiné frekvence) typicky LAN úzké pásmo
Základní principy přeměny analogového signálu na digitální
Základní y přeměny analogového signálu na digitální Pro přenos analogového signálu digitálním systémem, je potřeba analogový signál digitalizovat. Digitalizace je uskutečňována pomocí A/D převodníků. V
1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15
Úvodní poznámky... 11 1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15 1.1 Základní pojmy... 15 1.2 Aplikační oblasti a etapy zpracování signálů... 17 1.3 Klasifikace diskretních
Úvod do praxe stínového řečníka. Proces vytváření řeči
Úvod do praxe stínového řečníka Proces vytváření řeči 1 Proces vytváření řeči člověkem Fyzikální podstatou akustického (tedy i řečového) signálu je vlnění elastického prostředí v oboru slyšitelných frekvencí.
SYNTÉZA ŘEČI. Ústav fotoniky a elektroniky, v.v.i. AV ČR, Praha
SYNTÉZA ŘEČI Petr Horák horak@ufe.cz Ústav fotoniky a elektroniky, v.v.i. AV ČR, Praha Obsah Úvod a historie Zpracování textu Modelování prozodie Metody syntézy řeči Aplikace syntézy řeči Petr Horák SYNTÉZA
ADA Semestrální práce. Harmonické modelování signálů
České vysoké učení technické v Praze ADA Semestrální práce Harmonické modelování signálů Jiří Kořínek 31.12.2005 1. Zadání Proveďte rozklad signálu do harmonických komponent (řeč, hudba). Syntetizujte
Signál v čase a jeho spektrum
Signál v čase a jeho spektrum Signály v časovém průběhu (tak jak je vidíme na osciloskopu) můžeme dělit na periodické a neperiodické. V obou případech je lze popsat spektrálně určit jaké kmitočty v sobě
Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9. Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT
Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0536 Název projektu školy: Výuka s ICT na SŠ obchodní České Budějovice Šablona
Základní komunikační řetězec
STŘEDNÍ PRŮMYSLOVÁ ŠKOLA NA PROSEKU EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND Základní komunikační řetězec PRAHA & EU INVESTUJEME DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL
DSY-4. Analogové a číslicové modulace. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti
DSY-4 Analogové a číslicové modulace Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti DSY-4 analogové modulace základní číslicové modulace vícestavové modulace modulace s rozprostřeným
základní vlastnosti, používané struktury návrhové prostředky MATLAB problém kvantování koeficientů
A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 4 2 Číslicové filtry typu FIR a IIR definice operace filtrace základní rozdělení FIR, IIR základní vlastnosti, používané struktury filtrů návrhové prostředky
transmitter Tx - vysílač receiver Rx přijímač (superheterodyn) duplexer umožní použití jedné antény pro Tx i Rx
Lekce 2 Transceiver I transmitter Tx - vysílač receiver Rx přijímač (superheterodyn) duplexer umožní použití jedné antény pro Tx i Rx u mobilního telefonu pouze anténní přepínač řídící část dnes nejčastěji
Fyziologická akustika. fyziologická akustika: jak to funguje psychologická akustika: jak to na nás působí
Fyziologická akustika anatomie: jak to vypadá fyziologická akustika: jak to funguje psychologická akustika: jak to na nás působí hudební akustika: jak dosáhnout libých počitků Anatomie lidského ucha Vnější
Počítačové sítě. Lekce 5: Základy datových komunikací
Počítačové sítě Lekce 5: Základy datových komunikací Přenos dat V základním pásmu Nemodulovaný Baseband V přeloženém pásmu Modulovaný Broadband Lekce 5: Základy datových komunikací 2 Přenos v základním
Snímání biologických signálů. A6M31LET Lékařská technika Zdeněk Horčík Katedra teorie obvodů
Snímání biologických signálů A6M31LET Lékařská technika Zdeněk Horčík Katedra teorie obvodů horcik@fel.cvut.cz Snímání biologických signálů problém: převést co nejvěrněji spojitý signál do číslicové podoby
Zvuk a jeho vlastnosti
PEF MZLU v Brně 9. října 2008 Zvuk obecně podélné (nebo příčné) mechanické vlnění v látkovém prostředí, které je schopno vyvolat v lidském uchu sluchový vjem. frekvence leží v rozsahu přibližně 20 Hz až
Moderní multimediální elektronika (U3V)
Moderní multimediální elektronika (U3V) Prezentace č. 13 Moderní kompresní formáty pro přenosné digitální audio Ing. Tomáš Kratochvíl, Ph.D. Ústav radioelektroniky, FEKT VUT v Brně Program prezentace Princip
Motivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky
A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 7 2 Motivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky (momenty) Matematická definice korelační
Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY
Lineární a adaptivní zpracování dat 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Úvodní informace o předmětu Signály, časové řady klasifikace, příklady, vlastnosti Vzorkovací
ednáška a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda
2.předn ednáška Telefonní kanál a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda Telekomunikační signály a kanály - Při přenosu všech druhů telekomunikačních signálů je nutné řešit vztah
9. PRINCIPY VÍCENÁSOBNÉHO VYUŽITÍ PŘENOSOVÝCH CEST
9. PRINCIPY VÍCENÁSOBNÉHO VYUŽITÍ PŘENOSOVÝCH CEST Modulace tvoří základ bezdrátového přenosu informací na velkou vzdálenost. V minulosti se ji využívalo v telekomunikacích při vícenásobném využití přenosových
Zvukové rozhraní. Základní pojmy
Zvukové rozhraní Zvukové rozhraní (zvukový adaptér) je rozšiřující rozhraní počítače, které slouží k počítačovému zpracování zvuku (vstup, výstup). Pro vstup zvuku do počítače je potřeba jeho konverze
FONETIKA A FONOLOGIE I.
FONETIKA A FONOLOGIE I. AUTOR Mgr. Jana Tichá DATUM VYTVOŘENÍ 7. 9. 2012 ROČNÍK TEMATICKÁ OBLAST PŘEDMĚT KLÍČOVÁ SLOVA ANOTACE METODICKÉ POKYNY 3. ročník Český jazyk a literatura Český jazyk Fonetika,
Klasifikace hudebních stylů
Klasifikace hudebních stylů Martin Šimonovský (mys7@seznam.cz) Rozpoznávání hudby úloha z oblasti DSP klasifikace dle hudebních stylů
Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II.
A4M38AVS Aplikace vestavěných systémů Přednáška č. 8 Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II. Radek Sedláček, katedra měření, ČVUT FEL, 2015 Obsah přednášky Převzorkování decimace,
Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů
Kapitola 1 Signály a systémy 1.1 Klasifikace signálů Signál představuje fyzikální vyjádření informace, obvykle ve formě okamžitých hodnot určité fyzikální veličiny, která je funkcí jedné nebo více nezávisle
Zvuk včetně komprese. Digitálně = lépe! Je to ale pravda? X36PZA Periferní zařízení
Zvuk včetně komprese Digitálně = lépe! Je to ale pravda? Obsah přednášky Digitalizace spojitého signálu. Aliasing, kvantizační chyba. Praktická realizace digitálního zvukového řetězce. Komprese zvuku.
3 METODY PRO POTLAČENÍ ŠUMU U ŘE- ČOVÉHO SIGNÁLU
3 METODY PRO POTLAČENÍ ŠUMU U ŘE- ČOVÉHO SIGNÁLU V současné době se pro potlačení šumu u řečového signálu používá mnoho různých metod. Jedná se například o metody spektrálního odečítání, Wienerovy filtrace,
1. Základy teorie přenosu informací
1. Základy teorie přenosu informací Úvodem citát o pojmu informace Informace je název pro obsah toho, co se vymění s vnějším světem, když se mu přizpůsobujeme a působíme na něj svým přizpůsobováním. N.
Rozpoznávání hlasových vstupů
XXVIII. ASR '2003 Seminar, Instruments and Control, Ostrava, May 6, 2003 194 Rozpoznávání hlasových vstupů LIČEV, Lačezar 1 & ALMÁSY, Peter 2 1 Doc., Ing., CSc., Katedra informatiky-456, VŠB-TU Ostrava,
Využití algoritmu DTW pro vyhodnocování vad řeči dětí postižených Landau-Kleffnerovým syndromem (LKS)
Využití algoritmu DTW pro vyhodnocování vad řeči dětí postižených Landau-Kleffnerovým syndromem (LKS) Petr Zlatník České vysoké učení technické v Praze, Fakulta elektrotechnická zlatnip@fel.cvut.cz Abstrakt:
Akustika. Teorie - slyšení. 5. Přednáška
Akustika Teorie - slyšení 5. Přednáška Sluchové ústrojí Vnitřní a vnější slyšení Zpěv, vlastní hlas Dechové nástroje Vibrace a chvění Ucho Ucho je složeno z ucha vnějšího, středního a vnitřního. K vnějšímu
Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál )
Digitalizace signálu v čase Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál ) v amplitudě Obvykle převod spojité předlohy (reality) f 1 (t/x,...), f 2 ()... připomenutí Digitalizace: 1. vzorkování
Číslicová filtrace. FIR filtry IIR filtry. ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Ing. Radek Sedláček, Ph.D., katedra měření K13138 Číslicová filtrace FIR filtry IIR filtry Tyto materiály vznikly za podpory Fondu rozvoje
Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY
Lineární a adaptivní zpracování dat 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Úvodní informace o předmětu Signály, časové řady klasifikace, příklady,
Úvod do praxe stínového řečníka. Úvod
Úvod do praxe stínového řečníka Úvod 1 Ukázka Kdo je to stínový řečník? Simultánní tlumočník z daného jazyka do téhož jazyka Jeho úkolem je přemlouvat televizní pořady tak, aby výsledná promluva byla vhodná
Direct Digital Synthesis (DDS)
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Ing. Radek Sedláček, Ph.D., katedra měření K13138 Direct Digital Synthesis (DDS) Přímá číslicová syntéza Tyto materiály vznikly za podpory
1. Přednáška: Obecné Inf. + Signály a jejich reprezentace
1. Přednáška: Obecné Inf. + Signály a jejich reprezentace 1 Obecné informace Změna rozvrhů Docházka na cvičení 2 Literatura a podklady Základní učební texty : Prchal J., Šimák B.: Digitální zpracování
Úvod do medicínské informatiky pro Bc. studium. 6. přednáška
Metody zpracování biosignálů 6. přednáška 1 Biosignály Živé objekty produkují signály biologického původu. Tyto signály mohou být elektrické (např. elektrické potenciály vznikající při svalové činnosti),
Analýza a zpracování ultrazvukových signálů
KAPITOLA 6 Analýza a zpracování ultrazvukových signálů Tato kapitola se zaměřuje zejména na metody číslicového zpracování a analýzy ultrazvukových signálů. V dnešních ultrazvukových přístrojích převažuje
PCM30U-ROK 2 048/256 kbit/s rozhlasový kodek stručný přehled
2 048/256 kbit/s rozhlasový kodek stručný přehled TELEKOMUNIKACE, s.r.o. Třebohostická 5, 100 43 Praha 10 tel: (+420) 23405 2429, 2386 e-mail: pcm30u@ttc.cz web: http://www.ttc.cz, http://sweb.cz/rok-ttc
3.cvičen. ení. Ing. Bc. Ivan Pravda
3.cvičen ení Úvod do laboratorních měřm ěření Základní měření PCM 1.řádu - měření zkreslení Ing. Bc. Ivan Pravda Měření útlumového zkreslení - Útlumové zkreslení vyjadřuje frekvenční závislost útlumu telefonního
Vlastnosti a modelování aditivního
Vlastnosti a modelování aditivního bílého šumu s normálním rozdělením kacmarp@fel.cvut.cz verze: 0090913 1 Bílý šum s normálním rozdělením V této kapitole se budeme zabývat reálným gaussovským šumem n(t),
Sluchové stimulátory. České vysoké učení technické v Praze
Sluchové stimulátory České vysoké učení technické v Praze Zvuk jedna z forem energie (k šíření potřebuje médium) vzduchem se šíří jako pravidelné tlakové změny = vlny vlnová délka amplituda frekvence Sluch
Řečové technologie na Katedře kybernetiky FAV ZČU v Plzni. Katedra kybernetiky. Fakulta aplikovaných věd. Západočeská univerzita v Plzni
Pracoviště: Katedra kybernetiky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita v Plzni Výzkumné zaměření: a) Teorie systémů b) Řízení strojů a procesů (včetně aplikací) c) Řečové technologie d) Technická
OSNOVA. 1. Definice zvuku a popis jeho šíření. 2. Rozdělení zvukových záznamů (komprese) 3. Vlastnosti jednotlivých formátů
1 OSNOVA 1. Definice zvuku a popis jeho šíření 2. Rozdělení zvukových záznamů (komprese) 3. Vlastnosti jednotlivých formátů 4. Výhody, nevýhody a použití (streaming apod.) 2 DEFINICE ZVUKU Zvuk mechanické
Digitální telefonní signály
EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND Digitální telefonní signály PRAHA & EU INVESTUJEME DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL CZ.2.17/3.1.00/36206 Digitální telefonní
polyfázové filtry (multirate filters) cascaded integrator comb filter (CIC) A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 2
A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 2 Decimace snížení vzorkovací frekvence Interpolace zvýšení vzorkovací frekvence Obecné převzorkování signálu faktorem I/D Efektivní způsoby implementace
Komprese dat Obsah. Komprese videa. Radim Farana. Podklady pro výuku. Komprese videa a zvuku. Komprese MPEG. Komprese MP3.
Komprese dat Radim Farana Podklady pro výuku Obsah Komprese videa a zvuku. Komprese MPEG. Komprese MP3. Komprese videa Velký objem přenášených dat Typický televizní signál - běžná evropská norma pracuje
Teoretická elektrotechnika - vybrané statě
Teoretická elektrotechnika - vybrané statě David Pánek EK 63 panek50@kte.zcu.cz Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni September 26, 202 David Pánek EK 63 panek50@kte.zcu.cz Teoretická
Zvuk a akustika. Helena Uhrová
Zvuk a akustika Helena Uhrová Zvuk Mechanické vlnění částic hmotného prostředí - zdroj rozruchu - prostředí ve kterém se rozruch šíří - vazba nebo mechanismus, kterým se přenos uskutečňuje Přenos energie
Měření zvuku. Judita Hyklová. První soukromé jazykové gymnázium Hradec Králové, s r.o. Brandlova 875, 500 03 Hradec Králové
Středoškolská technika 2010 Setkání a prezentace prací středoškolských studentů na ČVUT Měření zvuku Judita Hyklová První soukromé jazykové gymnázium Hradec Králové, s r.o. Brandlova 875, 500 03 Hradec
Fyzika_9_zápis_6.notebook June 08, 2015. Akustika = část fyziky, která se zabývá ZVUKEM (vznikem zvuku, vlastnostmi zv., šířením zv., lid.
AKUSTIKA Akustika = část fyziky, která se zabývá ZVUKEM (vznikem zvuku, vlastnostmi zv., šířením zv., lid.sluchem) Obory akusky Fyzikální a. Hudební a. Fyziologická a. Stavební a. Elektroakuska VZNIK A
- DAC - Úvod A/D převodník převádějí analogové (spojité) veličiny na digitální (nespojitou) informaci. Základní zapojení převodníku ukazuje obr.
- DAC - Úvod A/D převodník převádějí analogové (spojité) veličiny na digitální (nespojitou) informaci. Základní zapojení převodníku ukazuje obr. Řada zdrojů informace vytváří signál v analogové formě,
Řečové technologie pomáhají překonávat bariéry
Řečové technologie pomáhají překonávat bariéry Luděk Müller, Jakub Kanis Oddělení umělé inteligence, Katedra kybernetiky, Fakulta aplikovaných věd, Západočeská univerzita v Plzni 18.1.2008 1 Obsah Pomoc
doc. Dr. Ing. Elias TOMEH Elias Tomeh / Snímek 1
doc. Dr. Ing. Elias TOMEH e-mail: elias.tomeh@tul.cz Elias Tomeh / Snímek 1 Frekvenční spektrum Dělení frekvenčního pásma (počet čar) Průměrování Časovou váhovou funkci Elias Tomeh / Snímek 2 Vzorkovací
LPC. Jan Černocký ÚPGM FIT VUT Brno, cernocky@fit.vutbr.cz. FIT VUT Brno. LPC Jan Černocký, ÚPGM FIT VUT Brno 1/39
LPC Jan Černocký ÚPGM FIT VUT Brno, cernocky@fit.vutbr.cz FIT VUT Brno LPC Jan Černocký, ÚPGM FIT VUT Brno 1/39 Plán signálový model artikulačního traktu. proč lineární predikce. odhad koeficientů filtru
JAK VZNIKÁ LIDSKÝ HLAS? Univerzita Palackého v Olomouci
JAK VZNIKÁ LIDSKÝ HLAS? JAN ŠVEC Katedra biofyziky, ik Př.F., Univerzita Palackého v Olomouci HLAS: Všichni jej každodenně používáme, ale víme o něm v podstatě jen málo Studium lidského hlasu Je založeno
1. ÚVOD 2. GRAFICKÝ ZÁPIS ZVUKOVÉ PODOBY JAZYKA 2.1 Písmo 2.2 Pravopis 2.3 Fonetická transkripce
1. ÚVOD 2. GRAFICKÝ ZÁPIS ZVUKOVÉ PODOBY JAZYKA 2.1 Písmo 2.2 Pravopis 2.3 Fonetická transkripce 3. TVOŘENÍ, PŘENOS A PERCEPCE ŘEČI 3.1. Tvoření řeči 3.1.1 Ústrojí dýchací 3.1.2 Ustrojí hlasové 3.1.3 Ústrojí
Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu. Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011
Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011 Cíle doktorandské práce Seminář 10. 11. 2010 Najít, implementovat, ověřit a do praxe
Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza.
Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza www.kme.zcu.cz/kmet/exm 1 Obsah prezentace 1. Úvod a motivace 2. Data v časové a frekvenční oblasti 3. Fourierova analýza teoreticky 4. Fourierova analýza
Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová
Grafika na počítači Bc. Veronika Tomsová Proces zpracování obrazu Proces zpracování obrazu 1. Snímání obrazu 2. Digitalizace obrazu převod spojitého signálu na matici čísel reprezentující obraz 3. Předzpracování
4. Komunikace, komunikační schéma, percepce a produkce řeči (Kopecký Kamil, Mgr. Ph.D.)
Disciplína: Úvod do české fonetiky a fonologie 4. Komunikace, komunikační schéma, percepce a produkce řeči (Kopecký Kamil, Mgr. Ph.D.) Obsah kapitoly Text kapitoly Cíle kapitoly Cílem kapitoly je popsat
Hlasové vypínání elektrických přístrojů 1 ÚVOD. 11
Obsah 1 ÚVOD. 11 2 ÚPRAVA SIGNÁLU PŘED ZPRACOVÁNÍM... 12 2.1 Analogové předzpracování 12 2.2 Analogově číslicový převod...... 12 2.3 Preemfáze...... 13 2.4 Segmentace pomocí oken...... 13 3 AUTOMATICKÉ
Zvuková karta. Základní pojmy. Vzorkování zvuku
Zvuková karta Zvuková karta (zvukový adaptér, zvukové rozhraní) je rozšiřující rozhraní počítače, které slouží k počítačovému zpracování zvuku (vstup, výstup). Pro řízení činnosti zvukové karty operačním
Návrh frekvenčního filtru
Návrh frekvenčního filtru Vypracoval: Martin Dlouhý, Petr Salajka 25. 9 2010 1 1 Zadání 1. Navrhněte co nejjednodušší přenosovou funkci frekvenčního pásmového filtru Dolní propusti typu Bessel, která bude
IDENTIFIKACE ŘEČOVÉ AKTIVITY V RUŠENÉM ŘEČOVÉM SIGNÁLU
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV TELEKOMUNIKACÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT OF TELECOMMUNICATIONS
Charakteristiky zvuk. záznamů
Charakteristiky zvuk. záznamů Your Name Jan Kvasnička Your Title 2010 Roman Brückner Your Organization (Line #1) Your Organization (Line #2) Obsah prezentace Digitalizace zvuku Audio formáty Digitální
25. DIGITÁLNÍ TELEVIZNÍ SIGNÁL A KABELOVÁ TELEVIZE
25. DIGITÁLNÍ TELEVIZNÍ SIGNÁL A KABELOVÁ TELEVIZE Digitalizace obrazu a komprese dat. Uveďte bitovou rychlost nekomprimovaného číslicového TV signálu a jakou šířku vysílacího pásma by s dolním částečně
Fyziologické vlastnosti lidského zraku a sluchu
Fyziologické vlastnosti lidského zraku a sluchu 1. Teoretický rozbor řešeného problému: 1.1 Smyslové vnímání: Smyslové vnímání definujeme jako příjem a uvědomování si informací z vnějšího a vnitřního prostředí
Analogové modulace. Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL CZ.2.17/3.1.00/36206
EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND Analogové modulace PRAHA & EU INVESTUJEME DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL CZ.2.17/3.1.00/36206 Modulace Co je to modulace?
3 Měření hlukových emisí elektrických strojů
3 Měření hlukových emisí elektrických strojů Cíle úlohy: Cílem laboratorní úlohy je seznámit studenty s hlukem jako vedlejším produktem průmyslové činnosti, zásadami pro jeho objektivní měření pomocí moderních
ZPRACOVÁNÍ OBRAZU přednáška 4
ZPRACOVÁNÍ OBRAZU přednáška 4 Vít Lédl vit.ledl@tul.cz TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Tento materiál vznikl v rámci projektu ESF CZ.1.07/2.2.00/07.0247,
MATLAB. F. Rund, A. Novák Katedra radioelektroniky, FEL ČVUT v Praze. Abstrakt
PROBLÉM ŠPATNÉ SYNCHRONIZACE VZORKOVACÍCH KMITOČTŮ U MLS SIGNÁLŮ: MODEL V PROSTŘEDÍ MATLAB F. Rund, A. Novák Katedra radioelektroniky, FEL ČVUT v Praze Abstrakt Chceme-li hodnotit kvalitativní stránku
Otázka 22(42) Přístroje pro měření signálů, metody pro měření v časové a frekvenční doméně. Přístroje
Otázka 22(42) Přístroje pro měření signálů, metody pro měření v časové a frekvenční doméně Rozmanitost signálů v komunikační technice způsobuje, že rozdělení měřicích metod není jednoduché a jednoznačné.
SYNTÉZA AUDIO SIGNÁLŮ
SYNTÉZA AUDIO SIGNÁLŮ R. Čmejla Fakulta elektrotechnická, ČVUT v Praze Abstrakt Příspěvek pojednává o technikách číslicové audio syntézy vyučovaných v předmětu Syntéza multimediálních signálů na Elektrotechnické
Obsah. Rozpoznávání emočních stavů pomocí analýzy řečového signálu. 1.Úvod 1.1. Model hlasového traktu
Obsah 1.Úvod 1.1. Model hlasového traktu 2. Zpracování akustického signálu 2.1 Informační obsah řeči 2.2 Rozpoznávání akustického signálu řeči 2.3. Předzpracování signálu 2.3.1. Analogové předzpracování
Modulační parametry. Obr.1
Modulační parametry Specifickou skupinou měřicích problémů je měření modulačních parametrů digitálních komunikačních systémů. Většinu modulačních metod používaných v digitálních komunikacích lze realizovat
A7B31ZZS 10. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů 1. prosince 2014
A7B3ZZS. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů. prosince 24 Návrhy jednoduchých filtrů Návrhy složitějších filtrů Porovnání FIR a IIR Nástroje pro návrh FIR filtrů v MATLABu Nástroje pro návrh IIR filtrů v MATLABu Kvantování
Stochastické signály (opáčko)
Stochastické signály (opáčko) Stochastický signál nemůžeme popsat rovnicí, ale pomocí sady parametrů. Hodit se bude statistika a pravděpodobnost (umíte). Tohle je jen miniminiminiopáčko, později probereme
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV RADIOELEKTRONIKY. OPTICKÝ SPOJ LR-830/1550 Technický popis
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV RADIOELEKTRONIKY OPTICKÝ SPOJ LR-830/1550 Technický popis BRNO, 2009 1 Návrh a konstrukce dálkového spoje 1.1 Optická
ednáška a telefonní modemy Ing. Bc. Ivan Pravda
11.předn ednáška Telefonní přístroje, modulační metody a telefonní modemy Ing. Bc. Ivan Pravda Telefonní přístroj princip funkce - klasická analogová telefonní přípojka (POTS Plain Old Telephone Service)
mel jednotka subjektivní výšky tónu. Výška tónu o frekvenci 1000 Hz a hladině akustického tlaku 40 db se rovná 1000 melům.
m / Hudební akustika 42 mechanická soustava uspořádání mechanických prvků. Např. u hudebního nástroje představuje soustavu 1D struna houslí, 2D membrána bubnu a 3D zvon. Pro zkoumání vlastností těchto
Rádiové rozhraní GSM fáze 1
Mobilní komunikace Semestrální práce Rádiové rozhraní GSM fáze 1 Martin Klinger 22.5.2007 V průběhu 80.let Evropa zaznamenává prudký nárůst analogových celuárních systémů, bohužel každá země provozuje
Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně
Lineární a adaptivní zpracování dat 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály a systémy Vlastnosti systémů Systémy
Multimediální systémy. 08 Zvuk
Multimediální systémy 08 Zvuk Michal Kačmařík Institut geoinformatiky, VŠB-TUO Osnova přednášky Zvuk fyzikální podstata a vlastnosti Digitální zvuk Komprese, kodeky, formáty Zvuk v MMS Přítomnost zvuku
EXPERIMENTÁLNÍ METODY I 10. Měření hluku
FSI VUT v Brně, Energetický ústav Odbor termomechaniky a techniky prostředí prof. Ing. Milan Pavelek, CSc. EXPERIMENTÁLNÍ METODY I 10. Měření hluku OSNOVA 10. KAPITOLY Úvod do měření hluku Teoretické základy
2. GENERÁTORY MĚŘICÍCH SIGNÁLŮ II
. GENERÁTORY MĚŘICÍCH SIGNÁLŮ II Generátory s nízkým zkreslením VF generátory harmonického signálu Pulsní generátory X38SMP P 1 Generátory s nízkým zkreslením Parametry, které se udávají zkreslení: a)
Dodatky k FT: 1. (2D digitalizace) 2. Více o FT 3. Více k užití filtrů. 7. přednáška předmětu Zpracování obrazů
Dodatky k FT:. (D digitalizace. Více o FT 3. Více k užití filtrů 7. přednáška předmětu Zpracování obrazů Martina Mudrová 4 Pořízení digitálního obrazu Obvykle: Proces transformace spojité předlohy (reality
SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY
SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY TEMATICKÉ OKRUHY Signály se spojitým časem Základní signály se spojitým časem (základní spojité signály) Jednotkový skok σ (t), jednotkový impuls (Diracův impuls)
Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně
Lineární a adaptivní zpracování dat 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály Systémy: definice, několik příkladů Vlastnosti systémů
Přednáší Kontakt: Ing. Michal WEISZ,Ph. Ph.D. Experimentáln. michal.weisz. weisz@vsb.cz. E-mail:
AKUSTICKÁ MĚŘENÍ Přednáší a cvičí: Kontakt: Ing. Michal WEISZ,Ph Ph.D. CPiT pracoviště 9332 Experimentáln lní hluková a klimatizační laboratoř. Druhé poschodí na nové menze kl.: 597 324 303 E-mail: michal.weisz
Měření hladiny intenzity a spektrálního složení hluku hlukoměrem
Měření hladiny intenzity a spektrálního složení hluku hlukoměrem Problém A. V režimu váhového filtru A změřit závislost hladiny akustické intenzity LdB [ ] vibrační sirény na napětí UV [ ] napájecího zdroje.
České akustické společnosti. Obsah
České akustické společnosti www.czakustika.cz ročník 15, číslo 1 březen 2009 Obsah Usnesení Valné hromady České akustické společnosti 3 Tisková zpráva k Mezinárodnímu dni proti hluku na Zelený čtvrtek
Hlavní parametry rádiových přijímačů
Hlavní parametry rádiových přijímačů Zpracoval: Ing. Jiří Sehnal Pro posouzení základních vlastností rádiových přijímačů jsou zavedena normalizovaná kritéria parametry, podle kterých se rádiové přijímače
Mini RF laboratoř. Nabídkový list služeb. Kontakt: Ing. Tomáš Kavalír, Ph.D. Tel:
Mini RF laboratoř Nabídkový list služeb Kontakt: Ing. Tomáš Kavalír, Ph.D. Tel: +420 607 851326 Email:kavalir.t@seznam.cz IČO: 04726880 Nabídka hlavních služeb: Měření a analýza v oblasti vysokofrekvenční
Princip digitalizace vstupních multimediálních dat Klasifikace Zpracování Využití
Multimédia a data - 6 Informatika 2 Přednáší: doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. - KIN Přednášky: středa 14 20 15 55 Spojení: e-mail: jan.skrbek@tul.cz 16 10 17 45 tel.: 48 535 2442 Obsah: Princip digitalizace
Jan Černocký ÚPGM FIT VUT Brno, cernocky@fit.vutbr.cz. FIT VUT Brno
Určování základního tónu řeči Jan Černocký ÚPGM FIT VUT Brno, cernocky@fit.vutbr.cz FIT VUT Brno Určování základního tónu řeči Jan Černocký, ÚPGM FIT VUT Brno 1/37 Plán Charakteristiky základního tónu
Základní metody číslicového zpracování signálu část I.
A4M38AVS Aplikace vestavěných systémů Základní metody číslicového zpracování signálu část I. Radek Sedláček, katedra měření, ČVUT v Praze FEL, 2015 Obsah přednášky Úvod, motivace do problematiky číslicového