TIỂU LUẬN MÔN XỬ LÝ TÍN HIỆU NÂNG CAO ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN TRONG VIỆC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN HIỆU THOẠI. NỘI DUNG TRÌNH BÀY BỘ LỌC KALMAN ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN TRONG VIỆC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN HIỆU THOẠI
HỌC VIỆN BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG KHOA QUỐC TẾ VÀ SAU ĐẠI HỌC ====o0o==== TIỂU LUẬN MÔN XỬ LÝ TÍN HIỆU NÂNG CAO “Đề tài :ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN TRONG VIỆC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN HIỆU THOẠI Hà nội, tháng 5 năm 2013 Nhóm 9 Học viên Ngô Tuấn Anh Nguyễn Hải Hòa Phan Đình Trung Hoàng Quốc Tuấn NỘI DUNG TRÌNH BÀY 1. BỘ LỌC KALMAN 2. ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN TRONG VIỆC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN HIỆU THOẠI 2 1. BỘ LỌC KALMAN - Khái niệm: Bộ lọc Kalman là một tập hợp các phương trình toán học mô tả một phương pháp tính toán truy hồi hiệu quả cho phép ước đoán trạng thái của một quá trình (process) sao cho trung bình phương sai của độ lệch (giữa giá trị thực và giá trị ước đoán) là nhỏ nhất. Bộ lọc Kalman rất hiệu quả trong việc ước đoán các trạng thái trong quá khứ, hiện tại và tương lai thậm chí ngay cả khi tính chính xác của hệ thống mô phỏng không được khẳng định. 3 1. BỘ LỌC KALMAN Mô hình hoạt động của mạch lọc Kalman 1. BỘ LỌC KALMAN - Ước đoán trạng thái tiên nghiệm, và sau đó - Dựa vào kết quả đo để hiệu chỉnh lại ước đoán 5 2. ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN TRONG VIỆC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN HIỆU THOẠI 2.1. Mô hình hoá tín hiệu thoại có lẫn nhiễu trắng và bộ lọc Kalman 2.2. Mô hình nhiễu màu tín hiệu thoại và bộ lọc Kalman 2.3. Quá trình mô phỏng bộ lọc Kalman 2.4. So sánh thuật toán Kalman với thuật toán trừ phổ trong xử lý tín hiệu thoại 6 2.1. Mô hình hóa tín hiệu thoại có lẫn nhiễu trắng và bộ lọc Kalman Từ các đặc điểm của mã hoá và các tính chất của bộ lọc người ta đã chứng minh được rằng việc sử dụng bộ lọc Kalman để nâng cao chất lượng tín hiệu thoại là rất hiệu quả. Tín hiệu thoại có thể được xây dựng như một mô hình tự hồi quy AR như sau: yk a1 yk 1 a2 yk 2 aN yk N wk 7 2.2. Mô hình nhiễu màu tín hiệu thoại và bộ lọc Kalman Tín hiệu bị lẫn nhiễu được đo từ một micro được mô tả bằng phương trình sau: y(n) s(n) v(n) Ở đây s(n) là mẫu của tín hiệu thoại, v(n) là nhiễu nền, nhiễu này không tương quan với tín hiệu thoại. Bộ lọc Kalman là một bộ ước lượng đệ quy. Điều này có nghĩa là chỉ những trạng thái được ước lượng từ bước trạng thái trước đó sẽ kết hợp với giá trị đo hiện tại để tạo ra một giá trị ước lượng hiện tại. Bộ lọc Kalman có hai quá trình riêng biệt: Quá trình ước đoán và quá trình cập nhật. Quá trình ước đoán sử dụng ước lượng quá khứ để tạo ra ước lượng hiện tại. Quá trình cập nhật sử dụng các thông tin từ đo đạc hiện tại để hiệu chỉnh ước lượng của quá trình dự đoán để đua ra một giá trị ước lượng chính xác. 8 2.3. Quá trình mô phỏng bộ lọc Kalman Phương pháp đo phân đoạn SNR là một trong những phương pháp được sử dụng một cách rộng rãi nhất trong việc kiểm tra chất lượng tín hiệu thoại. Phương pháp này sẽ thực hiện chia khung thoại thành nhiều đoạn ngắn (mỗi một đoạn khoảng 20ms) và đo chất lượng thoại trên đoạn đó, kết quả cuối cùng là giá trị trung bình của mỗi đoạn trên toàn bộ khung thoại. 9 2.3.1. Khảo sát chất lượng của bộ lọc Kalam với tín hiệu vào là nhiễu trắng 10 0 dB 5 dB SNR PESQ SNR PESQ Tín hiệu thoại có lẫn nhiễu trắng -5.08 1.539 -2.33 1.79 Tín hiệu thoại sau khi lọc 3.17 2.345 4.86 2.625 Tín hiệu thoại có lẫn nhiễu trong ôtô -4.96 1.634 -2.1 7 1.8 91 Tín hiệu thoại sau khi lọc 1.96 2.073 3.62 2.350 [...]... Tín hiệu thoại có lẫn nhiễu trên tàu -4.50 Tín hiệu sau khi lọc 4.36 1.705 2.515 -1.78 2.068 1.859 1.58 -1.69 2.20 -4.63 Tín hiệu thoại sau khi lọc 1.60 2.45 Tín hiệu thoại có lẫn nhiễu đám đông 2.006 3.34 2.352 Kết quả lọc Kalman cho các mẫu tín hiệu khác nhau 2.3.2 Khảo sát bộ lọc Kalman với tín hiệu thoại có lẫn nhiều màu Tín hiệu thoại sau khi lọc với hệ... đến tín hiệu thoại Kỹ thuật trừ phổ thường được kết hợp với hệ thống nhận dạng tiếng nói (ARS) để nâng cao chất lượng tín hiệu thoại trong các hệ thống thông tin Kỹ thuật trừ phổ sẽ phác họa một thủ tục để loại bỏ một lượng đáng kể nhiễu trắng ra khỏi tín hiệu thu được Kết luận Bộ lọc Kalman là kỹ thuật ước lượng, nó được sử dụng rông rãi trong nhiều lĩnh vực Bộ lọc Kalman sẽ phù hợp nhất trong việc. .. 2.26 Tín hiệu thoại sau khi lọc với hệ số q=4 2.35 Tín hiệu thoại sau khi lọc với hệ số q=6 2.162 2.34 Tín hiệu thoại sau khi lọc với hệ số q=8 3.99 2.149 2.431 3.96 2.146 2.435 2.28 3.99 2.154 2.30 2.398 3.88 Tín hiệu thoại sau khi lọc với hệ số q=10 2.130 2.430 3.93 2.425 Kết quả chất lượng thoại trong trường hợp có lẫn nhiễu trong ôtô 2.4 So sánh thuật toán Kalman. .. toán trừ phổ trong xử lí tín hiệu thoại Trong các hệ thống truyền thông, nhiễu là nguyên nhân chính làm giảm chất lượng của hệ thống, do vậy việc làm thế nào để cho nhiễu không làm ảnh hưởng đến chất lượng của hệ thông đóng một vai trò rất quan trọng Có rất nhiều phương pháp để giải quyết vấn đề này Trong khuôn khổ tiểu luận sẽ trình bày khái quát về kỹ thuật trừ phổ và so sánh nó với bộ lọc Kalman Trừ . với tín hiệu thoại có lẫn nhiều màu Tín hiệu thoại sau khi lọc với hệ số q=2 2.26 2.130 3.88 2.398 Tín hiệu thoại sau khi lọc với hệ số q=4 2.35 2.162 3.99 2.435 Tín hiệu. Tín hiệu thoại có lẫn nhiễu trong ôtô -4.96 1.634 -2.1 7 1.8 91 Tín hiệu thoại sau khi lọc 1.96 2.073 3.62 2.350 Kết quả lọc Kalman cho các mẫu tín hiệu khác nhau Tín hiệu. nhiễu màu tín hiệu thoại và bộ lọc Kalman 2.3. Quá trình mô phỏng bộ lọc Kalman 2.4. So sánh thuật toán Kalman với thuật toán trừ phổ trong xử lý tín hiệu thoại 6 2.1. Mô hình hóa tín hiệu thoại