Luận văn: Nghiên cứu mô hình thuật toán MELP phân tích và tổng hợp tiếng nói

Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu mô hình thuật toán phân tích tổng hợp tiếng nói MELP. Tìm hiểu sâu về kỹ thuật xử lý tín hiệu và ứng dụng thực tế.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2014

63
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MÃ HÓA TIẾNG NÓI

1.1. Giới thiệu chung

1.2. Phân loại các bộ mã hóa tiếng nói

1.2.1. Phân loại theo tốc độ bít

1.2.2. Phân loại theo kỹ thuật mã hóa

1.3. Ứng dụng của các bộ mã hóa tiếng nói

1.4. Tiếng nói và mô hình hóa

1.5. Mô hình hóa hệ thống tạo tiếng nói

2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH THUẬT TOÁN MELP

2.1. Mô hình tạo tiếng nói MELP

2.1.1. Mô hình tạo tiếng nói LPC

2.1.2. Mô hình tạo tiếng nói MELP

2.1.3. Mô hình thuật toán phân tích và tổng hợp tiếng nói MELP

2.2. Các thuật toán phân tích tiếng nói MELP

2.2.1. Tính toán Pitch: pitch nguyên, pitch thập phân, pitch cuối cùng

2.2.2. Phân tích Bandpass voicing

2.2.3. Xác định cờ Aperiodic

2.2.4. Phân tích LP

2.2.5. Tính toán Peakness

2.2.6. Tính toán Gain

2.2.7. Tính toán các đại lƣợng Fourier

2.2.8. Lƣợng tử các tham số: LPC, Pitch, Gain, Bandpass voicing, các đại lƣợng Fourier

2.3. Các thuật toán tổng hợp tiếng nói MELP

2.3.1. Giải mã và nội suy các tham số

2.3.2. Tạo tính hiệu Mixed excitation

2.3.3. Cải thiện phổ thích nghi

2.3.4. Tổng hợp LP

2.3.5. Thay đổi Gain

3. CHƯƠNG 3: THỰC THI MÔ HÌNH THUẬT TOÁN MELP TRÊN MATLAB

3.1. Thực thi MELP trên Matlab

3.2. Cấu trúc tệp

3.3. Đánh giá kết quả

4. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH VÀ ĐỀ XUẤT

DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Thuật Toán MELP Cơ Sở Mã Hóa Tiếng Nói 2400bps

Ngày nay, trong kỷ nguyên bùng nổ của thông tin số, tiếng nói đóng vai trò quan trọng trong truyền tải thông tin. Mã hóa tiếng nói, hay Speech Coding, được ứng dụng rộng rãi trong thông tin di động, Voice over IP (VoIP) và truyền tiếng nói qua sóng vô tuyến. Thuật toán MELP (Mixed Excitation Linear Prediction) là một mô hình mã hóa tiếng nói quan trọng, được sử dụng phổ biến trong các thiết bị thông tin liên lạc vô tuyến quân sự. Nghiên cứu và làm chủ mô hình MELP là hết sức quan trọng, đặc biệt trong việc sản xuất các thiết bị thông tin liên lạc vô tuyến trong Quân sự. Mục tiêu là giảm tốc độ truyền tiếng nói xuống còn 2400bps, cho phép truyền tải trong môi trường nhiễu cao. Mô hình tổng hợp tiếng nói MELP phân tích tiếng nói thành các tham số, lượng tử hóa chúng thành các bit dữ liệu để đảm bảo bên thu có thể nhận được và tổng hợp tiếng nói với chất lượng chấp nhận được. Cấu trúc cơ bản của hệ thống mã hóa tiếng nói trong thực tế bao gồm các bước: Chuyển đổi tín hiệu tương tự sang số, mã hóa nguồn, mã hóa kênh, truyền tải, giải mã kênh, giải mã nguồn và cuối cùng chuyển đổi tín hiệu số sang tương tự. Theo tài liệu nghiên cứu, hệ thống mã hóa tiếng nói được thiết kế cho các ứng dụng truyền thông với tần số giới hạn từ 300Hz đến 3400Hz. Tần số lấy mẫu thông thường là 8kHz để đảm bảo chất lượng tín hiệu. Để lượng tử hóa các mẫu tiếng nói, có thể sử dụng 8-bit/mẫu hoặc 16-bit/mẫu để có chất lượng tốt hơn. Ví dụ, với 16-bit/mẫu và tần số lấy mẫu 8kHz, tốc độ bit là 128 kbps. Thuật toán MELP giúp giảm tốc độ bit đáng kể, ví dụ xuống còn 2.4 kbps, cho phép truyền tải hiệu quả hơn.

1.1. Phân loại các bộ mã hóa tiếng nói Tốc độ bit và kỹ thuật

Các bộ mã hóa tiếng nói có thể được phân loại theo nhiều tiêu chí, bao gồm tốc độ bit và kỹ thuật mã hóa. Phân loại theo tốc độ bit chia thành tốc độ bit cao (>15kbps), trung bình (5-15kbps), thấp (2-5kbps) và rất thấp (<2kbps). Chất lượng tiếng nói sau giải mã phụ thuộc vào tốc độ mã hóa. Các bộ mã hóa tiếng nói thông thường cho chất lượng tốt ở tốc độ trên 2kbps. Phân loại theo kỹ thuật mã hóa gồm các bộ mã hóa đường bao (waveform coders), bộ mã hóa tham số (parametric coders) và bộ mã hóa lai (hybrid coders). Thuật toán MELP thuộc loại bộ mã hóa tham số, dựa trên mô hình dự đoán tuyến tính (LPC). Mô hình hóa tiếng nói dựa trên việc tạo ra tín hiệu tiếng nói từ mô hình, điều khiển bởi các tham số. Các bộ mã hóa tham số làm việc tốt với tốc độ bit thấp, nhưng chất lượng bị giới hạn bởi mô hình được chọn.

1.2. Ứng dụng thực tế Chuẩn mã hóa tiếng nói trong viễn thông

Nhiều tiêu chuẩn mã hóa tiếng nói được thiết kế cho các ứng dụng thực tế. Ví dụ, FS1015 LPC được tạo ra từ năm 1984 cho truyền thông bảo mật trong quân sự. TIA IS54 VSELP được tiêu chuẩn hóa năm 1989 cho hệ thống điện thoại di động số TDMA ở Bắc Mỹ. ETSI AMR ACELP được chuẩn hóa năm 1999, là một phần của hệ thống viễn thông di động toàn cầu (UMTS) liên kết với 3GPP. Các chuẩn này thể hiện sự đa dạng trong ứng dụng của mã hóa tiếng nói, từ bảo mật thông tin đến cải thiện hiệu quả truyền tải trong mạng di động.

II. Mô Hình Hóa Tiếng Nói Nền Tảng Thuật Toán Phân Tích MELP

Để hiểu sâu về thuật toán MELP, cần nắm vững nguồn gốc tiếng nói, các loại tiếng nói và mô hình hóa hệ thống tạo tiếng nói. Dạng sóng tiếng nói là sóng áp suất âm thanh được điều khiển bởi chuyển động của các kết cấu trong hệ thống tạo tiếng nói của con người. Ba khoang chính của hệ thống là khoang mũi, khoang miệng và khoang họng, tạo thành bộ lọc âm thanh. Bộ lọc này được kích thích bởi không khí từ phổi và được đưa ra qua môi. Thanh quản, với dây âm thanh, đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra âm hữu thanh (voiced) và âm vô thanh (unvoiced). Âm hữu thanh được tạo ra khi dây âm thanh rung, tạo ra các xung tuần tự kích thích bộ phận tạo ra rãnh âm miệng. Âm vô thanh được tạo ra khi không khí đi qua nút thắt của bộ tạo âm thanh. Tần số cơ bản của âm hữu thanh gọi là pitch, thay đổi tùy theo giới tính và đặc điểm cá nhân. Tiếng nói có thể được phân loại thành âm hữu thanh và âm vô thanh, dù việc phân loại này đôi khi khó khăn do sự chuyển tiếp giữa hai loại. Hệ thống tạo tiếng nói có thể được mô hình hóa bằng cấu trúc đơn giản hơn: phổi (tạo không khí) và rãnh âm miệng (bộ lọc thay đổi theo thời gian). Mô hình hóa hệ thống tạo tiếng nói là cốt lõi của nhiều thuật toán mã hóa tiếng nói. Lý thuyết dự đoán tuyến tính được sử dụng để ước lượng các tham số của bộ lọc thay đổi theo thời gian từ tín hiệu quan sát được.

2.1. Phân loại tiếng nói Âm hữu thanh Voiced và vô thanh Unvoiced

Tiếng nói có thể được phân loại thành âm hữu thanh (voiced) và âm vô thanh (unvoiced). Âm hữu thanh đặc trưng bởi tính chu kỳ trong tín hiệu, với tần số cơ sở gọi là tần số pitch. Với nam giới pitch trong khoảng từ 50 đến 250Hz, trong khi phụ nữ thông thường từ 120 đến 500Hz. Ngược lại, âm vô thanh không có tính chu kỳ, tín hiệu có tính chất ngẫu nhiên. Trong miền tần số, âm hữu thanh thể hiện cấu trúc hài rõ ràng, trong khi âm vô thanh có nhiều thành phần tần số cao, biểu hiện sự thay đổi tín hiệu nhanh.

2.2. Mô hình hóa hệ thống Từ phổi đến khoang miệng mũi

Hệ thống tạo tiếng nói của con người có thể được mô hình hóa sử dụng một cấu trúc đơn giản hơn: phổi- tạo ra không khí hoặc năng lượng để kích thích rãnh âm miệng- được trình diễn bởi nguồn nhiễu trắng. Tất cả các thành phần đường sóng âm trong cơ thể liên quan đến bộ lọc thay đổi theo thời gian. Sự dụng lý thuyết về dự đoán tuyến tính có thể ước lượng các tham số của bộ lọc thay đổi theo thời gian từ tín hiệu được quan sát. Sự giả định của mô hình là sự phân bố năng lượng của tín hiệu tiếng nói trong miền tần số hoàn toàn phụ thuộc vào bộ lọc thay đổi theo thời gian, cùng với phổi tạo ra tín hiệu kích thích là nhiễu trắng phổ phẳng.

2.3 Vai trò của LPC và mối liên hệ với MELP

LPC (Linear Prediction Coding) đóng vai trò quan trọng trong MELP. MELP có thể được xem là một sự phát triển từ LPC, với mục tiêu khắc phục những nhược điểm của LPC và nâng cao chất lượng của mô hình. Cả hai mô hình đều sử dụng bộ lọc tổng hợp để xử lý tín hiệu kích thích và tạo ra tiếng nói tổng hợp. Tuy nhiên, MELP bổ sung thêm các thành phần như bộ tạo xung có chu kỳ thay đổi, bộ lọc tạo xung và nhiễu, và các tham số voicing strength để cải thiện chất lượng âm thanh tổng hợp.

III. Thuật Toán MELP Chi Tiết Phân Tích và Tổng Hợp Tiếng Nói

Cấu trúc cơ bản của bộ mã hóa tiếng nói (ví dụ, LPC, MELP, CELP) bao gồm bộ mã hóa (Encoder) và bộ giải mã (Decoder). Bộ mã hóa phân tích các tham số của tín hiệu tiếng nói đầu vào và đóng gói chúng thành dòng bit. Bộ giải mã tổng hợp tiếng nói từ các tham số nhận được từ dòng bit. Bộ mã hóa MELP bao gồm các thuật toán phân tích tham số như chỉ số LPC, cờ Aperiodic, chu kỳ Pitch và Voicing strength băng thấp, Voicing strengths băng thông, chỉ số Gain và chỉ số đại lượng Fourier. Các thuật toán phân tích tiếng nói MELP bao gồm tính toán Pitch (nguyên, thập phân, cuối cùng), phân tích Bandpass voicing, xác định cờ Aperiodic, phân tích LP, tính toán Peakness, tính toán Gain, tính toán các đại lượng Fourier và lượng tử hóa các tham số. Bộ giải mã MELP tách các tham số từ dòng bit và sử dụng chúng để tổng hợp tiếng nói. Các thuật toán tổng hợp tiếng nói MELP bao gồm giải mã và nội suy các tham số, tạo tín hiệu kích thích được trộn, cải thiện phổ thích nghi, tổng hợp LP và thay đổi gain. Các yêu cầu kỹ thuật của mô hình phân tích và tổng hợp tiếng nói bao gồm dải tần tín hiệu đầu vào, biến đổi A/D, chu kỳ khung dữ liệu, số mẫu trong khung, tần số lấy mẫu và tốc độ luồng bit ra.

3.1. Phân tích tham số Tính Pitch Voicing Strength và các đại lượng Fourier

Tính toán Pitch là một bước quan trọng trong phân tích MELP, bao gồm ước lượng pitch nguyên, pitch thập phân và pitch cuối cùng. Phân tích Bandpass voicing xác định các giá trị voicing strengths (vs1 – vs5) bằng cách cho tín hiệu đi qua 5 bộ lọc thông dải Butterworth. Xác định cờ Aperiodic dựa trên voice strength thấp tần (vs1), cho biết khung là tuần hoàn mạnh hay yếu. Tính toán các đại lượng Fourier liên quan đến việc tìm kiếm đỉnh của những hài liên quan đến tần số pitch.

3.2. Lượng tử hóa LPC Pitch Gain Voicing và Fourier

Lượng tử hóa các hệ số LPCs bắt đầu bằng việc chuyển đổi chúng thành LSFs. Véc tơ LSF được lượng tử hóa sử dụng lượng tử véc tơ nhiều cấp (MSQV). Giá trị pitch cuối cùng được lượng tử bằng tỷ lệ lô ga rít. Giá trị Gain (g2) được lượng tử hóa bởi bộ lượng tử đồng nhất. Voice strength của bốn dải tần cao được lượng tử hóa dựa trên biên độ và quan hệ với vs1. Lượng tử hóa 10 đại lượng Fourier sử dụng bộ lượng tử véc tơ 8-bit.

3.3 Tổng hợp Tiếng Nói bằng thuật toán MELP

Giải mã MELP bắt đầu bằng việc bung gói và giải mã các tham số từ dòng bit, bao gồm LPC (LSF), chu kỳ pitch/voicing strength tần thấp, voicing strengths băng thông, gain (g1 và g2), cờ aperiodic và các đại lượng Fourier. Các tham số này được nội suy tuyến tính trong quá trình tổng hợp tiếng nói.Tín hiệu kích thích đã trộn (Mixed excitation) được tạo ra bằng cách cộng kích thích xung (pulse excitation) và kích thích nhiễu (noise excitation) sau khi qua bộ lọc.Cuối cùng Phân tán xung được áp dụng bằng một bộ lọc FIR 65 bậc trích xuất từ một xung tam giác phổ phẳng.

IV. Thực Thi MELP trên Matlab Đánh Giá Hiệu Năng và Đề Xuất

Chương này trình bày về việc thực thi thuật toán MELP 2400bps trên Matlab, dựa trên các kết quả nghiên cứu lý thuyết. Mục tiêu là nghiên cứu sự đúng đắn của thuật toán, hiểu sâu hơn về các thuật toán của MELP và đánh giá sơ bộ kết quả đầu ra bằng các tệp dữ liệu tiếng nói tiếng Việt. Việc thực thi này bỏ qua đánh giá trên kênh truyền thực mà chỉ tập trung vào các thuật toán phân tích và tổng hợp. Mô hình thực thi trên Matlab bao gồm các bước: Tệp âm thanh đầu vào (.wav) được đưa vào bộ mã hóa MELP, phân tích thành các tham số và tạo ra mảng dữ liệu có cấu trúc đầu ra. Mảng dữ liệu này là đầu vào của bộ giải mã MELP, tạo ra tệp âm thanh đầu ra (.wav). Tệp âm thanh đầu vào và tệp âm thanh đầu ra được đưa vào công cụ đánh giá PESQ. Các thử nghiệm sẽ được tiến hành với các tệp tiếng nói Tiếng Việt, và việc thực thi bộ mã hóa MELP trên Matlab tuân theo luồng tuần tự.

4.1. Cấu trúc tệp và luồng thực thi trên Matlab

Quá trình thực thi trên Matlab tuân theo luồng tuần tự, với các thuật toán được thực hiện lần lượt. Tệp âm thanh đầu vào (.wav) được đọc và xử lý theo khung dữ liệu 180 mẫu. Bộ mã hóa MELP phân tích các tham số của từng khung, và bộ giải mã MELP tổng hợp tiếng nói từ các tham số này. Cuối cùng, tệp âm thanh đầu ra (.wav) được tạo ra và so sánh với tệp âm thanh đầu vào bằng công cụ PESQ.

4.2 Đánh Giá Kết Quả bằng PESQ

Đánh giá chất lƣợng tiếng nói thông qua pháp nghe trực tiếp và phƣơng pháp đánh giá khách quan ITU P. Thực thi trên Matlab bỏ qua đánh giá trên kênh truyền thực mà chỉ tập trung vào các thuật toán phân tích và tổng hợp

V. Kết luận và Hướng Phát Triển Thuật Toán Tổng Hợp MELP

Thuật toán MELP là một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực mã hóa tiếng nói, đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng yêu cầu tốc độ bit thấp và chất lượng chấp nhận được. Việc nghiên cứu và triển khai MELP trên các nền tảng như Matlab giúp chúng ta hiểu rõ hơn về các thành phần và quy trình xử lý tín hiệu trong thuật toán này. Từ đó tạo tiền đề cho việc nghiên cứu những cải tiến và ứng dụng MELP vào các lĩnh vực thực tế.

5.1 Các hướng cải tiến thuật toán MELP

Có nhiều hướng để cải tiến thuật toán MELP, bao gồm: Tối ưu hóa các tham số mã hóa để giảm tốc độ bit mà không ảnh hưởng đến chất lượng, Nghiên cứu các phương pháp xử lý tín hiệu tiên tiến hơn để cải thiện độ tự nhiên của tiếng nói tổng hợp, Phát triển các thuật toán thích ứng để MELP có thể hoạt động tốt hơn trong các môi trường nhiễu khác nhau.

5.2 Ứng dụng tiềm năng của MELP

MELP có nhiều ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực như: Thông tin liên lạc quân sự, nơi bảo mật và khả năng hoạt động trong môi trường nhiễu cao là rất quan trọng, Truyền thông qua internet (VoIP) với băng thông hạn chế, Thiết bị hỗ trợ cho người khuyết tật, chẳng hạn như các hệ thống tạo tiếng nói từ văn bản (TTS), Trợ lý ảo và giao diện người dùng bằng giọng nói.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 - TỔNG QUAN MÃ HÓA TIẾNG NÓI 1.1 Giới thiệu chung Ngày nay do sự bùng nổ của thông tin số, tiếng nói ngày càng đóng vai trò quan trọng trong truyền tải thông tin. Bộ mã hóa tiếng nói đƣợc ứng dụng rộng rãi trong thông tin di động, truyền tiếng nói qua nền tảng IP, truyền tiếng nói trên sóng vô tuyến. Thêm vào đó là sự phát triển của ngành công nghệ điện tử giúp cho việc thực thi các bộ mã hóa ngày càng nhanh và mạnh hơn. Bộ mã hóa tiếng nói phân tích tiếng nói thành các tham số, lƣợng tự hóa chúng thành các bit dữ liệu sao cho đảm bảo bên thu nhận đƣợc và tổng hợp lại thành tiếng nói với chất lƣợng chấp nhận đƣợc.

Cấu trúc của một hệ thống mã hóa tiếng nói ứng dụng trong thực tế. Tiếng Chuyển Mã hóa Mã hóa nói đầu Bộ lọc Lấy mẫu đổi nguồn kênh vào A/D Kênh Chuyển Tiếng Giải mã Giải mã đổi Bộ lọc nói đầu kênh nguồn D/A ra Hình 1-1 Hệ thống mã hóa tiếng nói Nguồn tín hiệu tiếng nói tƣơng tự thời gian liên tục đƣợc đƣợc số hóa bằng cách đƣa qua bộ lọc để loại bỏ các hài không thuộc dải tín hiệu tiếng nói, sau đó đi qua bộ lấy mẫu biến đổi thành tín hiệu thời gian rời rạc, trƣớc khi đi qua bộ biến đổi tƣơng tự - số (A/D converter). Đầu ra sau bộ biến đổi tƣơng tự - số là tín hiệu tiếng nói rời rạc với các mẫu đã đƣợc số hóa, ta có thể gọi là tín hiệu tiếng nói số. Hệ thống mã hóa tiếng nói đƣợc thiết kế cho các ứng dụng truyền thông cùng với tần số đƣợc giới hạn 300Hz đến 3400Hz.

Theo định lý lấy mẫu Nyquist, tần số lấy mẫu thông thƣờng đƣợc chọn để lấy mẫu tín hiệu tiếng nói là 8kHz. Để lƣợng tử hóa các mẫu của tín hiệu tiếng nói có thể dùng 8-bit/mẫu, hoặc 16-bit/mẫu để có chất lƣợng tốt hơn. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 4 Ta có thể tính toán tốc độ bít của tiếng nói đầu vào: Bit-rate = 8kHz x 16 bits = 128 kbps Nhƣ vậy để có thể truyền tải đƣợc tín hiệu tiếng nói này kênh truyền phải có tốc độ tối thiểu là 128 kbps. Tốc độ bít này là tốc độ bít đầu ra sau bộ biến đổi A/D.

Tín hiệu đầu ra của bộ mã hóa nguồn (Encoder) đƣợc mã hóa có tốc độ bít thấp hơn đầu vào, giả sử là 2.4 kbps, nhƣ vậy nó giảm đi 53 lần so với đầu vào. Tín hiệu này sẽ đƣợc qua bộ mã hóa kênh rồi đƣa lên kênh truyền, tại phía thu của kênh truyền sẽ có bộ giải mã tín hiệu trên kênh truyền trƣớc khi đƣa tín hiệu có tốc độ 2.4 kbps vào bộ giải mã nguồn (Decoder) sẽ giải mã và đƣa ra tín hiệu đã đƣợc giải mã với tốc độ 128 kbps trƣớc khi qua bộ biến đổi số-tƣơng tự để thành tín hiệu liên tục, tiếp theo tín hiệu đƣợc đƣa qua bộ lọc. Vậy với một bộ mã hóa tiếng nói mà ta quan tâm có thể đƣợc rút gọn lại nhƣ sau: Tín hiệu vào Bộ mã Bộ giải Tín hiệu ra (128kbps) hóa mã (128kbps) Dòng bit đã mã hóa (<<128kbps) Hình 1-2 Bộ mã hóa tiếng nói Ta có thể thấy rằng tín hiệu vào ở tốc độ 128kbps sau khi qua bộ mã hóa sẽ giảm tốc độ bit xuống <<128kbps và luồng bit này sẽ đƣợc đƣa qua bộ giải mã để khôi phục lại tín hiệu tiếng nói có tốc độ bit là 128kbps.2 Phân loại các bộ mã hóa tiếng nói 1.1 Phân loại theo tốc độ bít Bảng 1-1 Phân loại bộ mã hóa tiếng nói theo tốc độ bit Phân loại Tốc độ bít Tốc độ bít cao >15kbps Tốc độ bít trung bình 5 – 15kbps Tốc độ bit thấp 2 – 5kbps Tốc độ bít rất thấp <2kbps Theo bảng này thì các kỹ thuật mã hóa sẽ đƣa ra các tốc độ bít khác nhau, chất lƣợng của tiếng nói sau khi giải mã sẽ phụ thuộc rất nhiều vào tốc độ mã hóa. Chất lƣợng tiếng nói sẽ tỷ lệ nghịch với tốc độ bít.

Hiện nay thì các bộ mã hóa tiếng nói TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 5 thông thƣờng cho chất lƣợng tốt ở tốc độ trên 2kbps và cao hơn, cá biệt một số bộ mã hóa có thể đƣa tốc độ bít xuống 600bps.2 Phân loại theo kỹ thuật mã hóa Các bộ mã hóa đường bao (waveform coders) Các bộ mã hóa này tập trung vào việc bảo toàn đƣờng bao của tín hiệu và có thể sử dụng cho nguồn tín hiệu bất kỳ. Các bộ mã hóa này tốt hơn khi mã với tốc độ bít cao, hiệu năng mã hóa có thể giảm nhiều khi giảm tốc độ bít. Thông thƣờng các bộ mã hóa này làm việc tốt nhất ở tốc độ 32kbps hoặc cao hơn. Tỷ lệ tín trên tạp là tham số để đo chất lƣợng của các bộ mã hóa đƣờng bao.

Một số ví dụ cho các bộ mã hóa kiểu này nhƣ PCM (Pulse Code Modulation), và ADPCM (Adaptive Differential PCM). Các bộ mã hóa tham số (Parametric Coders) Tín hiệu tiếng nói giả định đƣợc tạo ra từ mô hình, mô hình này đƣợc điều khiển bới một vài tham số. Trong suốt quá trình mã hóa, các tham số của mô hình đƣợc ƣớc lƣợng từ tín hiệu tiếng nói, và các tham số này đƣợc truyền đi. Các bộ mã hóa tham số này không bảo toàn đƣợc hình dạng đƣờng bao gốc của tiếng nói, và tỷ lệ tín trên tạp thƣờng dùng để đo chất lƣợng.

Chất lƣợng của tiếng nói đƣợc giải mã liên quan trực tiếp đến độ chính xác và sự phức tạp của mô hình. Bởi sự giới hạn này, bộ mã hóa này dành riêng cho tín hiệu riêng biệt nhƣ tiếng nói, hiệu năng rất tồi cho các tín hiệu không phải tiếng nói. Có một vài mô hình đƣợc công bố, về cơ bản đều dựa vào mô hình dự đoán tuyến tính. Xét gần đùng, bộ tạo tiếng nói con ngƣời sử dụng một bộ lọc thời gian thay đổi, cùng với các hệ số của bộ lọc đƣợc tìm ra khi dùng bộ phân tích dự đoán tuyến tính.

Các bộ mã hóa tiếng nói dạng tham số này làm việc tốt với tốc độ bít thấp. Tăng tốc độ bít thông thƣờng không tăng chất lƣợng lên nhiều, nó bị giới hạn bởi việc chọn lựa mô hình. Tốc độ bít chuẩn từ 2 – 5kbps. Ví dụ cho các bộ mã hóa tiếng nói này nhƣ LPC (linear prediction coding), MELP (mixed excitation linear prediction).

MELP là mô hình mà ta sẽ nghiên cứu trong khuân khổ luận văn này. Các bộ mã hóa lai (Hybrid Coders) Một bộ mã hóa lai là kết hợp sức mạnh của một bộ mã hóa đƣờng bao cùng với một bộ mã hóa tham số. Giống nhƣ một bộ mã hóa tham số, nó sử dụng một mô hình sản sinh tiếng nói, trong suốt quá trình mã hóa tiếng nói, các tham số của mô hình đƣợc lƣu giữ. Các tham số thêm vào của mô hình đƣợc tối ƣu theo cách của bộ giải mã TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 6 là gần nhất có thể với dạng sóng nguyên gốc, sự gần giống này đƣợc đo bởi hệ số phần trăm độ lỗi tín hiệu.

Các bộ mã hóa này thƣờng làm việc với tốc độ bít trung bình, ví dụ CELP (Code- Excited Linear Prediction).3 Ứng dụng của các bộ mã hóa tiếng nói Có rất nhiều tiêu chuẩn mã hóa tiếng nói đƣợc thiết kế cho các ứng dụng thực tế, ví dụ: FS1015 LPC: mô hình này đƣợc tạo ra từ năm 1984 để cung cấp truyền thông bảo mật cho các ứng dụng quân sự. Trên chiến trƣờng, các thông điệp phải đƣợc gửi đi sao cho đối phƣơng không thể hiểu đƣợc chúng, thông qua một mô hình nén bảo mật. TIA IS54 VSELP: mô hình này đƣợc tiêu chuẩn hóa từ năm 1989 cho hệ thống điện thoại di động số TDMA ở Bắc Mỹ. ETSI AMR ACELP: mô hình này đƣợc chuẩn hóa năm 1999, là một phần của hệ thống viễn thông di động toàn cầu (UMTS) liên kết với 3GPP.4 Tiếng nói và mô hình hóa Trƣớc khi chuyển sang chƣơng 2 nghiên cứu về mô hình thuật toán mã hóa tiếng nói MELP chúng ta tìm hiểu nguồn gốc tiếng nói, các loại tiếng nói, và mô hình hóa của một hệ thống tạo tiếng nói.

Nguồn gốc tiếng nói Dạng sóng của tiếng nói là sóng áp suất âm thanh đƣợc điều khiển bởi chuyển động của các kết cấu của hệ thống tạo tiếng nói của con ngƣời. Một cấu trúc đƣợc đơn giản hóa thể hiện trên hình 1-3. Tiếng nói tạo ra từ sóng âm đƣợc đƣa ra từ mũi và mồm, khi không khí đƣợc phát ra từ phổi. Ba khoang của hệ thống tạo tiếng nói là khoang mũi, khoang miệng, khoang họng tạo lên các thành phần chính của bộ lọc âm thanh.

Bộ lọc này đƣợc kích thích bởi không khí từ phổi và đƣợc đƣa ra qua môi. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 7 Hình 1-3 Hệ thống tạo tiếng nói của người Rãnh âm miệng (vocal tract) liên quan đến họng và hốc mồm đƣợc liên kết lại. Rãnh âm mũi (nasal tract) bắt đầu ở vòm miệng mềm và kết thúc ở các lỗ mũi. Khi vòm miệng là thấp, âm mũi liên kết với âm miệng để sinh ra các âm thanh mũi của tiếng nói.

Khung mẫu và hình dạng của âm miệng và âm mũi thay đổi liên tục theo thời gian, tạo ra một bộ lọc âm có đáp ứng tần số thời gian thay đổi. Không khí từ phổi qua các bộ phận phát âm, phổ tần số đƣợc tạo ra bởi sự lựa chọn tần số của các bộ phần phát âm này. Các tần số cộng hƣởng của bộ tạo âm miệng đƣợc gọi là tần số thành tố (formant frequancies) hay gọi gắn gọn là các thành tố, nó phụ thuộc vào hình dạng và độ dài của bộ phận tạo ra âm miệng. Bên trong thanh quản là một bộ phận quan trọng nhất của hệ thống tạo ra tiếng nói là dây âm thanh.

Dây âm thanh là một cặp của các cơ đang hồi và màng nhầy, là cái sẽ đóng mở cực nhanh trong suốt quá trình tạo ra tiếng nói. Tốc độ đóng mở dây âm thanh là tùy thuộc mỗi ngƣời. Tiếng nói có thể đƣợc phân loại thành không phải tiếng nói (unvoiced) và tiếng nói (voiced). Tiếng nói đƣợc tạo ra khi dây âm thanh rung khi không khí từ phổi ra bị ngắt quãng có chu kỳ, tạo ra các xung tuần tự kích thích bộ phận tạo ra rãnh âm miệng.

Khi dây thanh quan ít di chuyển, sự nhiễu loạn này đƣợc tạo bởi không khí đi qua nút thắt của bộ tạo âm thanh sẽ gây ra âm vô thanh. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ