УДК 621.391.037.372

ОПРЕДЕЛЕНИЕ КЛИППИРОВАННЫХ ФРАГМЕНТОВ В АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛАХ

Алейник С. В., Матвеев Ю. Н., Шолохов А. В.


Читать статью полностью 

Аннотация

Исследован способ определения клиппированных участков в акустических сигналах, обладающий лучшими характеристиками по сравнению с другими известными способами. Данный способ основан на построении гистограммы амплитуд анализируемого сигнала и вычислении расстояний между локальными максимумами гистограммы на ее хвостах и в центральной части. Отличие гистограмм неклиппированного и клиппированного сигналов заключается в том, что гистограмма неклиппированного сигнала имеет плавно спадающие хвосты, в то время как гистограмма клиппированного сигнала имеет на хвостах заметные и легко обнаруживаемые всплески. Величина данных всплесков и качество детектирования клиппированных фрагментов соответственно зависят от параметров исследуемого способа. Основной целью работы является нахождение оптимальных параметров исследуемого способа. Путем математического моделирования детально исследованы характеристики способа: построены плотности распределения целевой величины для различных длин анализируемого кадра сигнала, количества отсчетов в гистограмме и уровней клиппирования акустических сигналов. Показано, что при длине кадра в 6000–8000 отсчетов и количестве отсчетов в гистограмме, равном 200–300, достигается хорошее различение клиппированных и неклиппированных участков акустического сигнала. При этом порог разделения может варьироваться в пределах 0,45–0,55. Приведены примеры работы детектора клиппирования, основанного на исследованном способе, на реальных акустических сигналах при различных уровнях клиппирования.


Ключевые слова: акустический сигнал, клиппирование, коэффициент клиппирования

Список литературы
1.     Алейник С.В., Симончик К.К. Алгоритмы выделения типовых помех и искажений в речевых сигналах // Изв. вузов. Приборостроение. 2013. Т. 56. № 2. С. 18–24.
2.     Алейник С.В., Матвеев Ю.Н., Раев А.Н. Метод оценки уровня клиппирования речевых сигналов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 3 (79). С. 79–83.
3.     Chen H., Haimovich A.M. An iterative method to restore the performance of clipped and filtered OFDM signals // IEEE International Conference on Communications. 2003. V. 5. P. 3438–3442.
4.     Zhidkov S.V. Detection of clipped code-division multiplexed signals // Electronics Letters.2005. V. 41. N 25. P. 33–34.
5.     Zillmann P., Rave W., Fettweis G. Soft detection and decoding of clipped and filtered COFDM signals // Proc. IEEE Vehicular Technology Conference. 2007. P. 1598–1602.
6.     Yang W., Ben-Zion Y. An algorithm for detecting clipped waveforms and suggested correction procedures // Seismological Research Letters. 2010. V. 81. N 1. P. 53–62.
7.     Kim J. Method and apparatus for evaluating audio distortion. Patent US 5402495, 1995.
8.     Riemer T.E., Weiss M.S., Losh M.W. Discrete clipping detection by use of a signal matched exponentially weighted differentiator //Proc. IEEE Southeastcon. New Orleans, USA, 1990. P. 245–248.
9.     Otani T., Tanaka M., Ota Y., Ito S. Clipping detection device and method. Patent US 20100030555, 2010.
10.  Liu X., Jia J., Cai L. SNR estimation for clipped audio based amplitude distribution // Proc. International Conference on Natural Computation (ICNC). Shenyang, China, 2013. P. 1434–1438.
11.  Rabiner L.R., Schafer R.W. Introduction to Digital Speech Processing. Hanover, NOWPress, 2007. 194 p.
12.  Матвеев Ю.Н. Оценка доверительного интервала общего решения ансамбля классификаторов // Изв. вузов. Приборостроение. 2013. Т. 56. № 2. С. 74–79.
13.  Матвеев Ю.Н., Симончик К.К. Система идентификации дикторов по голосу для конкурса NIST SRE 2010 // Труды 20 Международной конференции по компьютерной графике и зрению ГрафиКон'2010. Санкт-Петербург, 2010. С. 315–319.
14.  Белых И.Н., Капустин А.И., Козлов А.В., Лоханова А.И., Матвеев Ю.Н., Пеховский Т.С., Симончик К.К., Шулипа А.К. Система идентификации дикторов по голосу для конкурса NIST SRE 2010 // Информатика и ее применение. 2012. Т. 6. № 1. С. 91–98.
15.  Козлов А.В., Кудашев О.Ю., Матвеев Ю.Н., Пеховский Т.С., Симончик К.К., Шулипа А.К. Система идентификации дикторов по голосу для конкурса NIST SRE 2012 // Труды СПИИРАН. 2013. № 2 (25). С. 350–370.
16.  Kozlov A., Kudashev O., Matveev Y., Pekhovsky T., Simonchik K., Shulipa A. SVID speaker recognition system for the NIST SRE 2012 // Lecture Notes in Computer Science. 2013. V. 8113 LNAI. P. 278–285.
Информация 2001-2017 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика