NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH MÃ HÓA TIẾNG NÓI MELP

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Khoa Đào tạo quốc tế Sau đại học o0o - tuthienbao.com TIỂU LUẬN MƠN XỬ LÝ TÍN HIỆU NÂNG CAO “NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH MÃ HĨA TIẾNG NĨI MELP” Giáo viên hướng dẫn: TS Nguyễn Ngọc Minh Nhóm thực hiện: Hà Nội, tháng năm 2013 Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP MỤC LỤC MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU I Khái quát chung II Thủ tục mã hóa Melp Mô hình mã hóa Melp Lọc bỏ tần số thấp Bộ đệm đầu vào mẫu Tính tốn phần ngun đợ cao tiếng nói (pitch) Phân tích dải tần tiếng nói 6 Tính phần thập phân của độ cao tiếng nói 7 Cờ ngẫu nhiên Phân tích dự đoán tuyến tính .7 Tính toán tín hiệu sau lọc của dự đoán tuyến tính 10 Tính toán Peakiness 11 Hoàn tất tính toán cao độ của tiếng nói 12 Kiểm tra tính bội của cao độ 13 Tính hệ số khuyếch đại 14 Cập nhật cao độ trung bình 10 15 Lượng tử hóa hệ sớ của bợ lọc dự đốn tún tính 10 16 Lượng tử hóa cao độ tiếng nói 11 17 Lượng tử hóa hệ số khuyếch đại 11 18 Lượng tử hóa băng tần tiếng nói 11 19 Tính toán biên độ Furie và lượng tử hóa 12 20 Sửa lỗi và đóng gói bit thành khung 13 III Bộ giải mã 14 Sửa lỗi và lấy bit từ khung .15 Giảm nhiễu 15 Nội suy tham số 16 Tạo kích thích hỗn hợp 17 Bộ lọc thích nghi tăng cường phổ 18 Tổng hợp bợ lọc dự đốn tún tính 19 Điều chỉnh hệ số khuyếch đại 19 Trải phổ xung .19 Điều khiển vòng lặp tổng hợp 20 10 Lọc trước đầu (không bắt buộc) 20 IV Ứng dụng mã Melp máy VHF nhảy tần 22 Quá trình xử lý thoại để truyền 22 Quá trình xử lý thoại nhận 22 V Mô hình ứng dụng mã Melp mạng truyền thông quân sự .23 PHẦN KẾT LUẬN 24 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 25 Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP LỜI NĨI ĐẦU Trong thơng tin vô tuyến điện băng hẹp HF, VHF nói chung và thông tin vô tuyến điện quân sự nói riêng thì việc tiết kiệm băng thông, cải thiện chất lượng tín hiệu truyền là vấn đề rất quan trọng Có rất nhiều tḥt tốn để xử lý sớ tín hiệu tiêngs nói khác để giải quyết vấn đề này là LPC, CVSD, Melp (Mixed-Excitation Linear Predictive) Đối với thông tin vô tuyến điện quân sự ngoài việc tiết kiệm băng thơng kênh truyền có nhiệm vụ quan trọng nữa đó là chống tác chiến điện tử của kẻ thù, nên việc yêu cầu phải tích hợp rất nhiều dịch vụ một kênh truyền HF và VHF Điều này giải quyết ta nén dữ liệu số xuống một tốc độ rất thấp Vì vậy thuật toán Melp là đáp ứng yêu cầu Mã dự đoán tuyến tính kết hợp với bộ kích thích (MELP) là một mã hóa tiếng nói chuẩn của Bợ Q́c Phòng và Chính Phủ Mỹ, ứng dụng chủ yếu ứng dụng quân sự và thông tin vệ tinh, âm bảo mật và thiết bị vô tuyến bảo mật Được phát minh năm 1995 Alan McCree (làm luận văn tốt nghiệp xử lý tín hiệu và xử lý ảnh) Sau đó hãng Texas Instruments đưa vào sản phẩm thương mại (chíp DSP kèm phần mềm MELP với tốc độ 2400bps) Năm 1997 đưa vào thành chuẩn quân sự Mỹ (MIL-STD-3005) và đến năm 2001 đưa vào chuẩn NATO (STANAG 4591) Ngày chuẩn mã thoại MELP gồm tốc độ (2400bps, 1200bps và 600bps) Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP I Khái qt chung Theo chuẩn MIL-STD-3005, mã MELP dựa mô hình tham sớ mã dự đốn tún tính (LPC - Linear Prediction Coding chủ yếu là LPC10) và có cải tiến, bổ xung thêm năm đặc trưng nữa để khắc phục nhược điểm của mã LPC; đó là Bộ trộn kích thích, chuỗi xung ngẫu nhiên, bộ lọc phổ thích nghi tăng cường, trải phổ xung và mô hình lượng Fourier, Một khung dữ liệu MELP tạo thành từ đoạn dữ liệu âm khoảng thời gian 22.5ms, đó gồm 180 mẫu với tốc độ lấy mẫu là 8,000 mẫu/giây Sau qua trình phân tích, tính toán đặc trưng, đoạn dữ liệu này mã hóa 54 bit truyền đi, vậy tốc độ dữ liệu (54 bit/22,5ms tương đương 2400 bit/ 1giây) Các yêu cầu đặc tính tương tự và tham số mã hóa cụ thể sau: Yêu cầu tín hiệu tương tự: Băng thông tín hiệu tương tự từ 100Hz đến 3800Hz; Bộ biến đổi A/D lớn nhất là 16 bit (tức là có giá trị sau biến đổi nằm khoảng -32768 đến 32767); Độ lợi xử lý mã phải đồng cả băng thông để đảm bảo mức của tín hiệu tiếng nói đầu phù hợp với mức của tín hiệu tiếng nói đầu vào Yêu cầu tham số mã hóa và lượng tử: Các tham số của mã MELP sau lượng tử hóa và truyền bao gồm: chu kỳ pitch cuối cùng (P3); giá trị âm qua lọc băng thông (Vbpi, i = 1, 2, …, 5); giá trị hệ số khuếch đại (G1, G2); hệ sớ dự đốn tún tính (ai, i= 1, 2, …, 10); giá trị lượng Fourier và cờ ngẫu nhiên Phạm vi, giá trị cụ thể của tham số cho bảng Bảng 1: Bảng cấp phát số bit dùng cho tham số MELP Tên tham số Âm hữu (bit) Âm vô (bit) Hệ số LPC10 (LSF) 25 25 Năng lượng Fuorier - Hệ số khuếch đại (G1,G2) 8 Chu kỳ Pitch, Chồng âm 7 Bộ lọc âm (5 băng cố định) - Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP Cờ ngẫu nhiên - Mã sửa lỗi (FEC) - 13 Bit đồng bộ 1 Tổng số bit/ khung 22,5ms 54 54 Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP II Thủ tục mã hóa Melp Mơ hình mã hóa Melp I Thủ tục giải mã Melp Hình là mô hình hệ thống mã hóa MELP Chức của bộ phận hệ thống lần lượt trình bày phần tiếp theo Lọc bỏ tần số thấp Bước đầu tiên thực hiện mã hóa là lọc bỏ tần số thấp, lượng một chiều của dữ liệu tiếng nói đầu vào Bước này thực hiện với một bộ lọc thông cao Chebychev bậc loại II, với tần số cắt 60Hz và hệ số nén ngoài dải thông là 30dB Dữ liệu tiếng nói sau lọc đưa vào bộ đệm Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP Bộ đệm đầu vào mẫu Bộ đệm chứa mẫu nhất của tín hiệu tiếng nói đầu vào Trong đó có một mẫu là mẫu nhất khung hiện Bộ đệm bổ xung thêm mẫu trước và sau mẫu này để có mẫu cần thiết cho trình giải mã Tính toán phần ngun độ cao tiếng nói (pitch) Để tính đợ cao tiếng nói, đầu tiên tín hiệu giọng nói lọc với bộ lọc thông thấp Butterworth bậc tần số cắt 1kHz Giá trị phần nguyên của độ cao âm P1 là giá trị của τ, τ = 40, 41, …, 160, hàm tự tương quan chuẩn r(τ) cực đại Hàm này xác định công thức sau: (1) (2) Trong đó [τ/2 ] là giá trị nguyên lớn nhất không vượt τ/2 Phân tích dải tần tiếng nói Phần này của bợ mã hóa xác định tiếng nói thuộc băng tần nào băng tần và tính cường độ tiếng nói Vbpi, i= 1, 2, 3, 4, 5, sau cho qua bộ lọc Butterworth bậc với dải băng thơng là ÷ 500, 500 ÷ 1000, 1000 ÷ 2000, 2000 ÷ 3000, 3000 ÷ 4000 Hz Tính phần thập phân của độ cao tiếng nói Thủ tục này dùng phương pháp nội suy để tăng độ chính xác cho độ cao tiếng nói Đầu tiên đợ cao tiếng nói làm tròn đến giá trị nguyên gần nhất Giả sử giá trị này T mẫu và hàm tự tương quan chuẩn hóa r(  ) là một hàm liên tục và có cực đại khoảng T-1 và T+1 từ đó c(0,T-1) và c(0,T+1) tính và so sánh để xác định cực đại nằm khoảng T-1 và T hay T và T+1 Nếu c(0,T-1) > c(0,T+1) thì (3) Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP cực đại nằm giữa T-1 và T thì độ cao tiếng nói T cần phải giảm Phần thập phân ɛ tính công thức sau: (3) Trong đó c(m,n) xác định công thức (2) Giá trị độ cao âm tính phần này là: P2 = T +  Cờ ngẫu nhiên Cờ ngẫu nhiên thiết lập Vpb1 < 0,5 và thiết lập tới trường hợp khác Giá trị của Vpb1 xác định phân tích dải tần tiếng nói phần Phân tích dự đốn tuyến tính Mợt bợ phân tích dự đoán tuyến tính bậc 10 thực hiện đầu vào tín hiệu tiếng nói sử dụng cửa sổ Hamming 200 mẫu ( 25 ms) tập trung xung quanh mẫu nhất khung hiện Quá trình tính thực hiện thuật toán đệ qui Levinson-Durbin Tính toán tín hiệu sau lọc của dự đoán tuyến tính Tín hiệu sau lọc của dự đoán tuyến tính tính toán cách lọc tín hiệu tiếng nói đầu vào với bợ lọc dự đốn tún tính có hệ số xác định phần Cửa sổ để tính tín hiệu sau lọc có tâm là mẫu nhất khung hiện và làm đủ rợng để sử dụng cho việc tính tốn độ cao âm sau cùng (ở phần 10) 10 Tính toán Peakiness Đỉnh của tín hiệu sau lọc tính tốn mợt cửa sổ 160 mẫu có tâm là mẫu nhất của khung hiện hành Giá trị đỉnh là tính dựa tín hiệu sau lọc r n công thức dưới: (4) Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP Nếu giá trị đỉnh vượt 1,34 thì cường độ âm Vpb1 gán 1,0 Nếu giá trị đỉnh vượt qua 1,6 thì cường độ âm băng, Vpbi , i=1, 2, gán 1,0 Peakiness sử dụng cho mục đích 11 Hồn tất tính tốn cao độ của tiếng nói Q trình tính tốn giá trị cuối cùng của cao độ tiếng nói dựa tín hiệu sau lọc sau đã lọc thông thấp với bộ lọc thông thấp Butterworth bậc 6, tần số cắt 1kHz Phương trình (1) sử dụng để tìm phần nguyên của cao độ của tín hiệu sau lọc dao động từ nhỏ độ cao giọng nói mẫu đến lớn cao độ giọng nói mẫu Quá trình tính toán phần thập phân của cao độ tín hiệu sau lọc tiến hành tương tự phần để tìm giá trị chính xác của cao độ P và giá trị tương quan chuẩn tương ứng r(P3) Nếu r(P3)≥0,6 (nghĩa là giá trị tự tương quan tính đủ lớn, tức tín hiệu sau lọc gần tuần hoàn với chu kỳ P mẫu) thì giá trị cao độ này coi cao độ của tiếng nói, ta tiến hành kiểm tra xem cao độ tìm có là bội của cao độ nào nhỏ không (mục 12) với ngưỡng để so sánh là D th (nghĩa là nếu muốn khẳng định P3 có phải là bội của cao độ nhỏ P 3/n nào đó, cần có r(P3/n)≥Dth.r(P3) để tìm giá trị cao độ cuối cùng Nếu P3≤100 thì chọn Dth=0,75, ngược lại thì chọn Dth=0,5 Ngược lại (tức độ tương quan không đủ lớn – tín hiệu sau lọc gần là ngẫu nhiên không có chu kỳ), thì giá trị cao độ của tiếng nói ban đầu chọn để tính cao độ cuối cùng Nếu giá trị tự tương quan đã chuẩn hóa tính nhỏ 0,55 thì tiếng nói ban đầu gần là ngẫu nhiên không có chu kỳ, ta sử dụng cao độ trung bình Pavg Ngược lại thì giá trị này coi độ cao của tiếng nói, ta tiến hành kiểm tra xem cao độ này có phải là bội số của cao độ nhỏ nào đó không với ngưỡng so sánh là Dth=0,9 nếu P3≤100, Dth=0,7 nếu ngược lại Quá trình có thể tính giá trị P3 và giá trị tự tương quan tương ứng khác với giá trị ban đầu Nếu giá trị tương quan tính nhỏ 0,55 thì cao độ gán giá trị cao độ trung bình 12 Kiểm tra tính bội của cao độ Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP Một hàm tuần hoàn với chu kỳ T nào đó thì tuần hoàn với chu kỳ 2T, 3T, … nên cao độ tính bước có thể gấp lần, lần… cao độ bản nào đó Quá trình kiểm tra tính bội của cao độ nhằm tính cao độ bản từ giá trị cao độ tính 13 Tính hệ số khuyếch đại Hệ số khuyếch đại âm đầu vào tính hai lần frame sử dụng cửa sổ có độ rộng thay đổi theo giá trị cao độ Độ rộng cửa sổ cả hai lần tính giống và xác định sau: Nếu Vbp 1>0,6, độ rộng cửa sổ số lần P2 nhỏ nhất cho giá trị của nó lớn 120 mẫu Nếu độ rộng này vượt 320 mẫu thì nó chia cho Nếu Vbp 1≤0,6, độ rộng cửa sổ là 120 mẫu Cửa sổ thứ nhất có tâm cách 90 mẫu trước mẫu cuối cùng khung hiện hành Cửa sổ thứ hai có tâm là mẫu cuối cùng của khung hiện hành Hệ số khuyếch đại G i ,i=1,2, là giá trị hiệu dụng của dãy tín hiệu sn tính theo thang dB theo công thức: (6) Trong đó L là độ rộng cửa sổ Giá trị 0,01 đưa vào để không bị lỗi lấy logarit của Nếu hệ số khuyếch đại tính nhỏ 0,0… thì lấy giá trị 0,0 Trong trình tính toán, ta giả thiết giá trị mẫu tín hiệu nằm khoảng từ -32768 đến 32767 14 Cập nhật cao độ trung bình Cao độ trung bình một thời gian dài cập nhật thao tác làm mịn đơn giản: Nếu r(P3)>0,8 và G2>30dB thì P3 đưa vào bộ đệm chứa giá trị cao độ rõ nhất cho đến hiện tại, p i, i=1,2,3 Ngược lại thì tất cả giá trị cao độ rõ nhất bộ đệm thay đổi để giá trị của nó dịch dần giá trị cao độ mặc định P default=50 mẫu: (7) Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP Giá trị cao độ trung bình P avg cập nhật trung bình cộng của giá trị cao độ lưu bộ đệm Giá trị này sử dụng để tính giá trị cuối cùng của cao đợ phần trước 15 Lượng tử hóa hệ số của lọc dự đoán tuyến tính Đầu tiên, từ hệ sớ của bợ lọc dự đốn tuyến tính tính tần số có phổ vạch (Line Spectral Frequencies – LSFs) Tiếp đó, tần số này xếp tăng dần phương pháp bọt, tức kiểm tra tất cả cặp tần số liên tiếp, nếu có cặp nào không tăng dần thì đổi chỗ tần số này Quá trình này lặp lại cho đến dãy tần số theo thứ tự Sau đó, tần số điều chỉnh để khoảng cách nhỏ nhất giữa tần số liên tiếp fi và fi+1 là di =fi+1 - fi không nhỏ 50Hz đoạn giả mã Ở giả sử tần số có phổ vạch tính thang Hz, thang khác thì trình tính có thể khác Vectơ tần số phổ vạch f sau đó lượng tử hóa sử dụng phương pháp lượng tử hóa vectơ nhiều tầng Bảng tra lượng tử hóa vectơ nhiều tầng chứa tầng với số mức tầng là 128,64,64,64 Vectơ sau lượng tử hóa f là tổng của 4vectơ tầng Ta cần tìm một vectơ bảng tra cho bình phương khoảng cách Ơclit giữa nó và vectơ cần lượng tử hóa là nhỏ nhất (8) Trong đó, fi là tần số phổ vạch thứ i và P(f i) – nghịch đảo của lượng phổ của bộ lọc dự đốn tún tính tần sớ f i Quá trình tính toán vectơ lượng tử là trình xấp xỉ dần, dùng phương pháp bình phương cực tiểu Từ vectơ tối ưu tìm tầng, tính vectơ sai số và tầng tiếp theo ta lại xấp xỉ vectơ sai số này Vectơ tính bước này dùng để tính biên đợ Furie (mục 19) 16 Lượng tử hóa độ cao tiếng nói Giá trị ći cùng của đợ cao P lượng tử hóa theo thang logarit số 10 với bộ lượng tử hóa vô hướng 99 mức giá trị phạm vi từ 20 đến 160 mẫu Giá trị cao độ ánh xạ đến bộ từ điển bit Từ mã có tất cả thành phần 10 Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP để âm là vô thanh, xảy V bp1≤0,6 Tất cả 28 từ mã có trọng lượng Hamming (tức có từ đến bit 1) không dùng để tránh lỗi 17 Lượng tử hóa hệ số khuyếch đại Hai hệ số khuyếch đại lượng tử hóa sau: Đầu tiên, G lượng tử hóa sử dụng bộ lượng tử hóa vô hướng bit khoảng 10 đến 77dB Sau đó, G lượng tử hóa thành bit sử dụng thuật toán thích nghi sau: Nếu G khung hiện cách G2 khung trước ít 5dB và G cách trung bình cộng của G khung ít 3dB thì thì khung trạng thái ổn định và G gán giá tri đặc biệt (tất cả bit 0) để ám bộ giải mã cần lấy G giá trị G2 khung hiện hành là Ngược lại thì khung hiện là một khung chuyển tiếp và giá trị G1 lượng tử hóa sử dụng bộ lượng tử hóa vô hướng mức giá trị khoảng từ nhỏ giá trị nhỏ giá trị G khung trước và khung hiện 6dB đến lớn giá trị lớn giá trị đó 6dB 18 Lượng tử hóa băng tần tiếng nói Nếu Vbp1≤0,6 (tiếng nói là vô thanh) thì tất cả cường độ tiếng nói sau qua lọc dải băng tần lại Vbp i , i=2,3,4,5 lượng tử hóa Ngược lại thì giá trị cường độ này lượng tử hóa nếu giá trị của nó vượt 0,6 và nếu ngược lại Nếu có Vbp vượt 0,6 thì nó lượng tử hóa 19 Tính toán biên độ Fourier lượng tử hóa Tiếng nói tạo bợ lọc dự đốn tuyến tính gọi là tín hiệu sau lọc Quá trình này tính 10 biên độ của 10 hài đầu tiên của cao độ của tín hiệu sau lọc này Nó sử dụng biến đổi Furie nhanh (FFT) 512 điểm cửa sổ gồm 200 mẫu tín hiệu sau lọc có tâm mẫu cuối cùng của khung Đầu tiên, từ vectơ tần số phổ vạch (LSF) đã lượng tử hóa tính hệ số của bợ lọc dự đốn tún tính Sau đó, tính tín hiệu sau lọc giữa tiếng nói tạo bộ lọc và tiếng nói ban đầu Tiếp đó dùng cửa sổ Hamming 200 mẫu, thêm mẫu vị trí cần thiết để 512 điểm, và tiến hành tính FFT Cuối cùng, từ kết quả của biến đổi Furier tính biên độ và tìm hài cách xác định điểm đỉnh của phổ 11 Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP Đỉnh của phổ tìm cách xác định điểm cực đại khoảng rộng 512/P^3 xung quanh điểm ước lượng của hài, đó P^ là cao độ tiếng nói sau đã lượng tử hóa Bề rộng của khoảng cắt giữ lại phần nguyên Điểm ước lượng cho tần số hài thứ i là 512i/P^ Số lượng biên độ phải tìm không lớn P^3/4, không lớn 10 Nếu tìm thấy ít 10 hài thì biên đợ lại gán 1,0 10 biên độ lượng tử hóa dùng bộ lượng tử hóa vectơ bit Việc tìm từ mã tối ưu sử dụng khoảng cách Ơclit có trọng số (bình phương tối thiểu có trọng số) với trọng số tần số thấp cao trọng số tần số cao Trọng số tính sau: (9) Trong đó fi=8000i/60 Trọng số này nhân vào hiệu bình phương của biên độ Furier ban đầu và giá trị tương ứng của bảng từ mã 20 Sửa lỗi đóng gói bit thành khung Bảng mục I cho thấy bố trí bit khung bit của bộ mã hóa MELP Để tăng hiệu quả kênh lỗi, bit không sử dụng hết khung vô có thể dùng để làm mã sửa lỗi mã sửa lỗi Hamming(7,4) và một mã Hamming(8,4) dùng Mã (7,4) có thể sửa bất kỳ lỗi đơn nào, đó mã (8,4) cho phép xác định cả lỗi kép 12 Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP III Bộ giải mã Dữ liệu nhận giải mã qua bước sau: Dữ liệu số đầu vào Giảm nhiễu Sửa lỗi và lấy bit từ khung Tạo kích thích hỗn hợp Điều chỉnh hệ số khuyếch đại Lọc trước đầu (không bắt buộc) Nội suy tham số Bộ lọc thích nghi tăng cường phổ Tổng hợp bợ lọc dự đốn tún tính Phân tán xung Điều khiển vòng lặp tổng hợp Tín hiệu tiếng nói đầu Sửa lỗi lấy bit từ khung Từ khung nhận lấy bit và từ đó khôi phục lại tham số từ mã Quá trình giải mã tham số từ mã của khung hữu và vô là khác Đầu tiên là giải mã cao độ âm thanh, vì tham số này chứa cả thông tin hữu hay vô của khung Nếu bit mã của cao độ của âm hết có bit thì khung là vô Nếu có bit thì khung này không xác định được, ta bỏ qua khung này (thay khung trước) Ngược lại thì ta có mã của cao độ âm và khung là hữu 13 Nghiên cứu mơ hình mã hóa tiếng nói MELP Nếu khung là vô thì ta tiến hành giải mã sửa lỗi Hamming để tìm bộ tham số của khung Các tham sớ lại (khơng truyền đi) gán giá trị mặc định: cao độ gắn 50 mẫu, mức dao động 25%, tất cả cường độ âm băng tần gán 0, biên độ Furier Nếu khung là hữu thanh, Vbp1 gán 1, độ rung gán 25% nếu cờ ngẫu nhiên 1, ngược lại thì độ rung gán 0% Cường độ âm băng tần cao gán nếu bit tương ứng 1, ngược lại thì gán Giảm nhiễu Đối với tín hiệu đầu vào nhỏ, ta làm suy giảm cả hai hệ số khuyếch đại một lượng nhỏ theo quy tắc trừ một lũy thừa của chúng Đây là phương án tối giản, không phụ thuộc tần số của phương pháp khử nhiễu cách trơn theo kiểu trừ phổ Trước xác định hệ số suy giảm cho hệ số khuyếch đại thứ nhất, ước lượng của nhiễu cập nhật sau: Nếu G 1>Gn+Gup thì Gn=Gn+Gup Nếu G1