je vstupní kvantovaný signál. Průběh kvantizační chyby e { x ( t )}

Podobné dokumenty
23. Mechanické vlnění

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY (ČASOVÉ ŘADY)

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

OBRAZOVÁ ANALÝZA POVRCHU POTISKOVANÝCH MATERIÁLŮ A POTIŠTĚNÝCH PLOCH

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE

Sekvenční logické obvody(lso)

Analýza a zpracování signálů. 3. Číselné řady, jejich vlastnosti a základní operace, náhodné signály

Téma: 11) Dynamika stavebních konstrukcí

Lineární a adaptivní zpracování dat. 8. Modely časových řad I.

Modelování jednostupňové extrakce. Grygar Vojtěch

Číslicové filtry. Použití : Analogové x číslicové filtry : Analogové. Číslicové: Separace signálů Restaurace signálů

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

1. Základy měření neelektrických veličin

Quantization of acoustic low level signals. David Bursík, Miroslav Lukeš

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE

MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH. Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky

Analýza a zpracování signálů. 3. Číselné řady, jejich vlastnosti a základní operace, náhodné signály

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

1. Definice elektrického pohonu 1.1 Specifikace pohonu podle typu poháněného pracovního stroje Rychlost pracovního mechanismu

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).

UŽITÍ MATLABU V KOLORIMETRII. J.Novák, A.Mikš. Katedra fyziky, FSv ČVUT, Praha

Fourierova transformace ve zpracování obrazů

1 Základy Z-transformace. pro aplikace v oblasti

P2: Statistické zpracování dat

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

DETEKCE UŽITEČNÉHO SIGNÁLU V APLIKACI HARMONICKÉHO RADARU S VYUŽITÍM MATLAB

Odezva na obecnou periodickou budící funkci. Iva Petríková Katedra mechaniky, pružnosti a pevnosti

Příklady k přednášce 9 - Zpětná vazba

Fourierova transformace ve zpracování obrazů

31SCS Speciální číslicové systémy Antialiasing

Analýza a zpracování signálů. 4. Diskrétní systémy,výpočet impulsní odezvy, konvoluce, korelace

Základní princip regulace U v ES si ukážeme na definici statických charakteristik zátěže

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

Lineární programování

TYPY ELEKTROD PRO DIGITÁLNÍ MIKROFON S PŘÍMOU A/D KONVERZÍ

MATLAB. F. Rund, A. Novák Katedra radioelektroniky, FEL ČVUT v Praze. Abstrakt

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ

Teorie kompenzace jalového induktivního výkonu

Měřící technika - MT úvod

523/2006 Sb. VYHLÁŠKA

OVMT Přesnost měření a teorie chyb

DYNAMIC PROPERTIES OF ELECTRONIC GYROSCOPES FOR INERTIAL MEASUREMENT UNITS

Deskriptivní statistika 1

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

Iterační výpočty projekt č. 2

8. Analýza rozptylu.

Vyšší harmonické a meziharmonické

Direct Digital Synthesis (DDS)

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR

Elektrické přístroje. Přechodné děje při vypínání

Číslicové zpracování signálů - spojité a diskrétní signály

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Základní požadavky a pravidla měření

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

8.2.1 Aritmetická posloupnost

Cvičení z termomechaniky Cvičení 5.

Lineární a adaptivní zpracování dat. 11. Adaptivní filtrace a predikce II.

SYNTÉZA AUDIO SIGNÁLŮ

ANALÝZA VLIVU NUMERICKÉ APERTURY A ZVĚTŠENÍ NA HODNOTU ROZPTYLOVÉ FUNKCE BODU

Měření neelektrických veličin. Fakulta strojního inženýrství VUT v Brně Ústav konstruování

Středoškolská technika 2015 ŘEŠENÍ DOKONALÉHO TVARU MOSTNÍHO NOSNÍKU Z HLEDISKA POTENCIÁLNÍ ENERGIE - ŘETĚZOVKA

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

FREQUENCY ANALYSIS OF FREE VIBRATIONS OF THE BEAM IN POSTCRITICAL STATE

Zpracování zvuku v prezentacích

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

IAJCE Přednáška č. 12

X31ZZS 7. PŘEDNÁŠKA 10. listopadu 2014

I. Výpočet čisté současné hodnoty upravené

Zvuk a jeho vlastnosti

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

Vlastnosti a modelování aditivního

U klasifikace podle minimální vzdálenosti je nutno zvolit:

Matice. nazýváme m.n reálných čísel a. , sestavených do m řádků a n sloupců ve tvaru... a1

TECHNICKÝ AUDIT VODÁRENSKÝCH DISTRIBUČNÍCH

Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky. χ 2 test nezávislosti

3 Měření hlukových emisí elektrických strojů

17. Statistické hypotézy parametrické testy

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

Lineární a adaptivní zpracování dat. 9. Modely časových řad II.

3. Decibelové veličiny v akustice, kmitočtová pásma

8.2.1 Aritmetická posloupnost I

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n

1 Základní pojmy a vlastnosti

Závislost slovních znaků

NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 25. ledna x 1 n

Úloha II.S... odhadnutelná

S polynomy jste se seznámili již v Matematice 1. Připomeňme definici polynomické

Pružnost a pevnost. 9. přednáška, 11. prosince 2018

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

MĚŘENÍ PARAMETRŮ OSVĚTLOVACÍCH SOUSTAV VEŘEJNÉHO OSVĚTLENÍ NAPÁJENÝCH Z REGULÁTORU E15

4. Návrh číslicových filtrů s nekonečnou impulzní odezvou

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

Transkript:

ČÍSLICOVÉ ZPRACOVÁNÍ ZVUKOVÝCH SIGNÁLŮ Z HLEDISKA PSYCHOAKUSTIKY Fratišek Kadlec ČVUT, fakulta elektrotechická, katedra radioelektroiky, Techická 2, 66 27 Praha 6 Úvod Při číslicovém zpracováí zvukových sigálů (DSP), zvláště pak v oblasti ízkých úroví sigálů se projevují vedlejší účiky DSP, které způsobují jejich zkresleí Číslicovým geerováím a zázamem sigálů obdržíme sigály včetě zkreslujících složek vziklých v průběhu zpracováí Použijeme-li takovéto sigály, apř pro testováí elektroakustických soustav, může dojít ke zkresleí výsledků poslechových testů Působeí zdroje sigálu, který již sám o sobě obsahuje chybový sigál a vliv vlastí odezvy soustavy se projeví společě, bez možosti rozlišeí jedotlivých kompoet V příspěvku je uvede příklad úpravy sigálů pro poslechové testy, který sižuje epřízivý vliv DSP zvukových sigálů z psychoakustického hlediska Úprava sigálu spočívá ve změě rozložeí eergie šumu v kmitočtové oblasti 2 Hz 2kHz Při modelováí DSP zvukových sigálů a jejich aalýze používáme programové vybaveí MATLAB 2 Číslicové zpracováí zvukových sigálů ízké úrově Při kvatováí harmoických sigálů ízké úrově, kdy předpokládáme úroveň sigálu o velikosti řádově ěkolika jedotek ebo desítek kvatovacích úroví A/D převodíku, vyjdeme při kmitočtové aalýze kvatovaého sigálu z průběhu kvatizačí chyby Sigál a výstupu kvatizačího procesu můžeme apsat ve tvaru () t Q{ ( t )} ( t ) e{ ( t )}, = = () kde Q {} je operátor pro vyjádřeí kvatizačího procesu a ( t) je vstupí kvatovaý sigál Průběh kvatizačí chyby e { ( t )} lze vyjádřit pomocí tzv pilové fukce S { ( t )} Jedá se o periodickou fukci s periodou rovou kvatizačímu kroku a s maimálí úroví ± 2 [] Použitím vztahů platých pro Fourierovy řady lze odvodit aalytický výraz pro aalýzu fukce S{ () t } S ( ) = ( π = ) si (2) Kvatovaý sigál ( t ) vyjádřeý rovicí () pak bude mít tvar ( t) = ( t) S{ ( t) }, ( t) = ( t ) π = ( ) 2 π si ( t ) (3) Dále vezmeme v úvahu sigál ( t ), který vstupuje do kvatizačího procesu a obsahuje A pouze jedu harmoickou složku si( ω ), kde A je amplituda t

Dosazeím sigálu ( t ) do rovice (3) obdržíme výraz pro kvatovaý sigál ( ) A si ( ω t ) ( t ) = A si ( t ) si π = ω (4) Kvatovaý sigál ( t ) obsahuje jedak původí harmoickou složku vstupího sigálu A ( t ) si ω a další ové kmitočtové kompoety Rovici (4) lze upravit pomocí Besselových fukcí a výsledý tvar = m= 2 ( ) A ( t ) = A si ( ω t) J si ( m t ), pro m liché m ω π (5) m kde J ( ) je Besselova fukce prvího druhu a řádu m Sigál vyjádřeý rovicí (5), A obsahuje základí harmoickou složku si( ω ) a liché chybové harmoické složky, které vzikly v průběhu kvatováí t Dosud jsme hovořili pouze o kvatováí sigálu Vlivem diskretizace kvatovaého sigálu ( t ) dochází k aliasigu Kvatovaý a diskretizovaý sigál lze v časové oblasti apsat ve tvaru ( ) ( ) ( ), t = t t t d = δ (6) kde t je vzorkovací krok Ve spektrálí oblasti pak platí X ( ) =, X ω k d t k = t ω (7) kde X ( ω ) je Fourierův obraz ( t ) Diskretizovaý a kvatovaý sigál ízké úrově bude obsahovat základí harmoickou složku, liché chybové harmoické složky a diskrétí zkreslující kompoety, které vzikou vlivem aliasigu Při modelováí sigálů jsme vycházeli z předpokladu, že jako zdroj sigálů bude použit CD Z toho vyplývá použitý vzorkovací kmitočet f v = 44 Hz Při uvažováí rozsahu amplitudy sigálu ± V a použití 6-bitového A/D převodíku, obdržíme velikost kvatizačího kroku 6 = 2 2 V Úroveň sigálu V korespoduje s hladiou db Sigály ízké úrově jsme avrhovali tak, aby je bylo možé použít jak pro testováí elektroakustických soustav měřeím, tak i pro poslechové testy Vzhledem k tomu, že se jedá o sigály ízké úrově, zaměřili jsme se a kmitočty z oblasti f = 4 khz, tedy a pásmo maimálí citlivosti lidského ucha Z hlediska aalýzy sigálů byl kmitočet geerovaých sigálů staove tak, aby počet vzorků jedé periody byl celistvé číslo

3 Tvarováí šumových spekter sigálů Vímáí zkreslujících kompoet sigálu lze omezit ěkolika způsoby [2,3,4] Jede z možých způsobů spočívá v možosti přesuout zkreslující složky sigálu z oblasti středích kmitočtů jak do oblasti ízkých tak i vysokých kmitočtů, tedy do oblastí s ižší citlivostí sluchu Blokové schéma obvodu pro tvarováí šumu je a obr Pro tvarováí šumu se zde používá psychoakustických filtrů, při jejichž ávrhu se vychází z křivek kostatích hladi hlasitosti [5] Vygeerovaé křivky kostatích hladi hlasitosti jsou zázorěy a obr 2 e() y = ε [ ] ( ) ( ) () Σ v() A /D _ u() v() _ Σ Filter H(z ) s() ε ( ) ( ) Fig Blokové schéma číslicového zpracováí sigálu při použití psychoakustických filtrů Číslicové zpracováí sigálu pomocí soustavy zázorěé a obr lze odvodit rozborem v Z oblasti Pro sigál a výstupu soustavy lze apsat = (8) Y ( z ) V ( z ) E( z ) kde E ( z ) je chybový sigál Při zpracováí lze též použít i dither Dalším řešeím přeosu soustavy obdržíme pro celkový chybový sigál a jejím výstupu = ε ( z ) [ H ( z )] E( z ) (9) kde H ( z ) je přeosová fukce psychoakustického filtru Koečý výraz pro sigál a výstupu soustavy y [ ] můžeme pomocí rovic (8) a (9) apsat ve tvaru = ε = () Y ( z ) X ( z ) ( z ) X ( z ) [ H ( z )] E( z ) Vztah () vyjadřuje souvislost mezi vstupím sigálem ( t ), celkovým chybovým sigálem ε ( ) a výstupu soustavy a chybovým sigálem e ( ), který vziká vlivem kvatizace sigálu v ( ) Z uvedeých vztahů vyplývá, že celkový chybový sigál je tvarová fukcí [ H ( z )] Kmitočtový průběh filtru H ( z ) by měl mít takový průběh, aby chybový sigál ε ( z ) a výstupu soustavy byl vímá co ejméě V prai to zameá, že úroveň vímáí rušivého sigálu bude miimálí, pokud se jeho vjem bude blížit vímáí rovoměrě rozložeého šumu v závislosti a kmitočtu Měřicí sigály jsou umericky geerováy a počítači pomocí programového vybaveí MATLAB [6] Takto vygeerovaé diskrétí sigály můžeme z hlediska přesosti považovat za ekvatovaé sigály ( ), které ám přicházejí do další fáze číslicového zpracováí

pomocí soustav pro oise shapig [3] Na výstupu soustav dostáváme upraveé digitálí sigály y [ ], které jsou již vhodé pro číslicový zázam apř a CD hladia hlasitosti [Ph] 4 p [db] 2 3 2 a) W(f) [db] 2 b) 9 8 8 7 6 6 5 4 4 3 2 2 - -2 2 3 4-2 5 5 2 25 3 35 4 45 f [khz] Obr 2 a) Stadardí křivky průběhů kostatích hladi hlasitosti v závislosti a kmitočtu; b) Normovaý průběh H ( ω ) pro hladiu hlasitosti 5 Ph Aalýzu vlivu diskretizace a kvatováí sigálů si ukážeme a kmitočtu f = 764 Hz (25 vzorků a periodu) Detailí průběh kmitočtového spektra diskretizovaého a kvatovaého sigálu o amplitudě ± 3 můžeme vidět a obr 3a Aalýza sigálu o shodém kmitočtu, který byl zpracová obvodem pro tvarováí šumu a obr, je zázorěa a obr 3b Na obr 3a je základí harmoický kmitočet spolu s dalšími harmoickými i eharmoickými složkami jejichž původ spočívá v aliasigu Nově vziklé kompoety sigálu působí rušivě a sluchový vjem Číslicovým zpracováím sigálu s trasformací kvatizačího šumu získáme sigál ve kterém se již ově vziklé diskrétí kmitočty evyskytují, ale a druhou strau obdržíme ve spektru kvatizačí šum, který je tvarová psychoakustickým filtrem H ( ω ) Upraveý kvatizačí šum je vímá méě rušivě ež diskrétí harmoické složky V [db] -8-9 V [db] -8 a) -9 b) - - - - -2-2 -3-3 -4-4 -5-5 -6 3 4-6 3 4 Obr 3 a) Aalýza číslicově geerovaého harmoického sigálu upraveý z psychoakustického hlediska f = 764 Hz ; b) Sigál

4 Závěr V příspěvku je ukázá jede z možých způsobů úpravy zvukových sigálů z hlediska jejich optimálího vímáí, tedy s potlačeím ežádoucích efektů které vzikají v průběhu DSP Pomocí programového vybaveí MATLAB byly vytvořey základí algoritmy pro geerováí a zázam číslicově zpracovaých zvukových sigálů Numericky vygeerovaé sigály jsou ejprve upravey z hlediska jejich optimálího vímáí a takto zpracovaé sigály jsou převedey do souborů typu *wav Soubory typu *wav již lze použít k reprodukci testovacích sigálů Většiou jsou však upraveé sigály zazameáy a CD a teprve tyto osiče ám slouží jako zdroje zvukových sigálů Testovací sigály ízké úrově upraveé z hlediska psychoakustiky jsou při reprodukci vímáy jako čistší oproti sigálům bez úprav Projekt byl podporová Gratovou ageturou České republiky, grat č 2/2/56 Literatura [] Maher, R C: O the Nature of Graulatio Noise i Uiform Quatizatio Systems Joural of Audio Egieerig Society, Vol 4, 992, No /2, p2-2 [2] Waamaker, R A: Psychoacoustically Optimal Noise Shapig 4, J Audio Eg Soc, 992, p 6 62 [3] Gerzo, M Crave, P Stuart, R Wilso, R: Psychoacoustic Noise Shaped Improvemets i CD ad Other Liear Digital Media The 94 th Audio Eg Soc Covetio, Berli, Preprit 35, 993 [4] Matsuya, Y, Uchimura, K, Iwata, A, Kobayashi, T, Ishikawa, M, Yoshitome, T: A 6-bit Oversamplig A-to-D Coversio Techology Usig Triple-Itegratio Noise Shapig IEEE Joural of Solid-State Circuits, 22, 987,u p 92-929 [5] Zwicker, E Fastl, H: Psychoacoustics, Facts ad Models Spriger-Verlag Berli Heildelberg, 99 [6] Kadlec, F: Desig, Geeratio ad Aalysis of Digital Test Sigals The th Audio Eg Soc Covetio, New York, Preprit 35, 2 E-mail: kadlec@felcvutcz