紫外光语音通信系统参数补偿技术及Matlab仿真

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海军工程大学学报

JOURNALOFNAVALUNIVERSITYOFENGINEERING󰀁

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Vol.20󰀁No.5󰀁Oct.2008󰀁

紫外光语音通信系统参数补偿技术及Matlab仿真

王󰀁平,高󰀁俊,田培根

(海军工程大学电子工程学院,武汉430033)

摘󰀁要:利用线谱对参数建立了针对紫外光通信的语音参数补偿模型,采用基于LSF参数奇偶采样插值方法和丢失能量线性补偿法,对样本的丢包补偿前后相关系数和音质进行了对比。仿真结果表明,前后帧的中值补偿替代丢失帧的参数效果最好;该方法简单有效,对语音质量有较大改善。关键词:紫外光通信;语音编码;线谱对参数;丢包补偿

中图分类号:TN929.1󰀁󰀁󰀁󰀁文献标志码:A󰀁󰀁󰀁󰀁文章编号:1009-3486(2008)05-0056-04

ParametercompensationofUVcommunicationsystemof

speechsignalandsimulationbyMatlab

WANGPing,GAOJun,TIANPei󰀁gen

(CollegeofElectronicEngineering,NavalUniv.ofEngineering,Wuhan430033,China)Abstract:AspeechparametercompensationmodelaimingatUVcommunicationwasestablishedbyusingLSPparameter.The󰀂modematching and󰀂pitchcheck wereappliedtotheanalysisandcom󰀁parisonofallkindsofpacketslosscompensationmethodsbasedon󰀂LSFParameterRecovering .ThesimulationresultshowsthatLSFparametercanbeusedtoimprovethespeechquality.Keywords:UVcommunication;speechcoding;linespectrumpair;packetslosscompensation利用紫外光可在空间直接进行语音、数据、图像通信,不易被探测和截获,适用于多种抗干扰通信环境,可作为舰艇编队内在无线电静默或数据链被敌方压制时的有效应急通信手段。相对其他方式,紫外光在大气中传输时会发生较强的衰减,因而环境中的紫外线干扰相对较小,用于短距离战术通信时可望获得较高的接收信噪比。另外,利用紫外光大气散射还可以实现舰到舰的超视距通信,而超视距通信是一种在无线电静默条件下可行的编队通信技术。

由于功率和调制特性的因素,紫外光大气通信常采用的紫外光源为气体放电灯,气体放电灯发出是253.7nm的紫外线。当采用高频电子镇流器时,其紫外光强度呈正弦变化,频率是镇流器频率的2倍。进行语音通信时,一般采用基于线性预测技术的语音参数编码。由于紫外光在传输时发生强弱变化并受到其他干扰的影响,有些语音编码数据包会发生丢失,以致恢复的语音质量下降。文中研究了在某些语音编码数据包丢失时,利用人类语音自身的规律,尽可能补偿丢失的编码信息,以期改善或恢复语音的质量。

[1]

1󰀁语音参数补偿的原理

线谱对参数(linespectrumpair,LSP)是线性预测参数的一种等价表示方法。它具有良好的插值

*收稿日期:2008󰀁04󰀁02;

修回日期:2008󰀁05󰀁16。

基金项目:海军工程大学自然科学研究基金资助项目(HGDJJ06011)。

作者简介:王󰀁平(1967-),男,副教授,博士生,主要研究方向为光通信技术与系统,E󰀁mail:jdewangping@163.com。

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特性,且易于量化,是一种基于频率参数的分析方法,与语音的谱包络关系紧密。而LSF是LSP的另一种表示方法,它具有更好的稳定性。鉴于LSF有很好的特性,特别是它与语音频谱包络关系密切,在此提出对LSF进行内插,希望能改善语音质量。

首先,录取一段语音样本。在这里选取男声,念了一句󰀂会当临绝顶,一览众山小。 Windows采取PCM抽样,频率8kHz,保存文件的格式为*.wav。在Matlab中编写M文件,使用循环来检出格式头信息等,把语音样点读出并存入Matlab工作区中。读出语音样点的文件为󰀂readwav.m 。然后,计算预测残差。因为声源信号的均方根或语音生成模型的滤波器增益G与预测残差的均方根相等,所以G可由式(1)来计算

[2~5]

:1N

N-1n=0

G=

!

[x(n)+

k=1

!

M

akx(n-k)]

2

12=

1[R(0)+Nk=1

!

M

akR(k)]2。

1(1)

󰀁󰀁计算每帧的自相关系数R(k)和基音周期,再把语音合成起来。LPC语音合成既可以用时域的方法,也可用频域的方法。时域的方法是按照LPC分析的函数推导过程,即使用式(2)计算合成语音样点:

s(n)=G∀u(n)+

i=1

!as(n-i

p

i)。(2)

频域的方法即按照语音生成的数学模型,把预测语音样本看作是本地激励通过线性预测合成滤波器产生的响应。其中:本地激励以基音周期为周期,以预测残差为幅度控制,采用斜三角波作为激励脉冲;线性预测合成滤波器是由线性预测系数构成的全极点滤波器(激励通过滤波器使用函数filter)。

仿真实验的主要过程是:从语音样本中提取特征参数并进行线性预测分析,而后把线性预测系数转换成线谱频率参数,模拟实际分组网络中丢失数据包的情况,即丢掉单组的线谱频率参数(一般分组网中连续丢失两组数据包的情况非常少,可简化处理);接着用丢失包的前后(前两个、后两个)的数据来补偿丢失的数据,实验中以前后两组数据的中值(或按线性计算值)来代替丢失的数据;再把插值处理后的线谱频率参数转换成线性预测系数,用于生成语音合成滤波器并最后还原成语音[6~8]。

这样处理是因为相邻两帧之间对应线谱频率参数变化不大,连续帧所对应的线谱频率参数也是连续变化的。下面完成从󰀂语音样本 (aa.wav)到󰀂特征参数 ($ar)转换,处理后再还原到󰀂语音样本2 的LSF插值补偿实验[9,10]。

2󰀁对LSF插值的仿真及结果分析

语音是一句男声󰀂会当临绝顶,一览众山小 。首先,用readwav()读入语音样本,然后用enframe()函数来分帧,接着使用lpc()函数即可得到线性预测系数(这里实验中指定阶数为10阶,即有11个预测系数,固定a0=1)。然后,以poly2lsf()这个函数来计算得到10阶的LSF参数,经过模拟丢帧(在这里依丢失程度不同分几种情况)和中值(或按线性计算值)替代后再用lsf2poly()来计算得到LPC系数。最后,还原成为语音(频域方法)。图1为原始语音序列的波形,图2是奇数列丢失后差值恢复波形,图3~5为采用不同模式下LSF参数插值补偿后合成的语音波形。模式中󰀂1 表示未丢失,󰀂0 表示丢失的被补偿值,如101模式表示用前后两帧的参数取中值补偿中间丢失值。

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海󰀁军󰀁工󰀁程󰀁大󰀁学󰀁学󰀁报󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁第20卷󰀁

󰀁󰀁插值补偿前后两个语音样本序列的相关系数上升到0.92左右。试听后发觉声音质量比未补偿时有明显改观。通过计算原语音和补偿后语音的特征参数相关系数可得模式101效果最好,后两种模式次之,分别为0.9253(模式101)、0.9238(模式110)、0.9241(模式011)。

在上述实验中没有考虑到丢帧后能量的补偿,从图中就已经看出补偿后的波形幅值明显小于原语音幅值。下面用线性的方法来补偿丢帧的能量。

由于在Matlab中wavread()函数读出的幅值已进行了归一化,作者计算了原语音和补偿后的语音能量e及e2之比r=e2/e,这里的r即󰀂能量补偿系数 ,可当作一次通话过程中的已知值。再通过能量计算式

22

E2=(a21+a2+#+an)/n计算出补偿后的抽样幅度值。能量补偿后的波形如图6所示。

实验结果表明,在声音音量增大的同时,声音质量变得更好。在实验中同时发现不同的语音内容补偿的效果也不一样。浊音的补偿效果要好于清音,这是由于补偿清音用随机白噪声更符合自然。男声和女声在

补偿后的参数相关系数也不同,有很大差别。女声补

偿后的语音质量没有男声好,只达到了0.90左右,这是由于女声的频率较高的缘故,需作进一步的研究。

在做Matlab实验时,还尝试了在丢帧处用后一帧幅度直接替代的方法,结果语音质量不如人意,波形相差大,没有LSF参数补偿效果好。

这样在本次实验中虽然能取得较理想效果,但是参数转换会造成信息的丢失,所以参数转换次数要尽可能少。

[11,12]

3󰀁结束语

论文对语音编码的一些基础和关键技术作了介绍,并选取其中的基于LSF参数奇偶采样插值方法和丢失能量线性补偿法,用Matlab做了仿真试验。试验结果表明,前后帧的中值补偿替代丢失帧的参数效果最好,方法简单有效,对语音质量有较大改善;而全置零、用前一帧替代、或用前两帧预测替代下一帧效果均不理想。

由于时间仓促,只简单听了一下语音质量,比较了补偿前后特征参数的相关系数大小。用人耳的主

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观感受作评价,这样的结论在语音质量评价中不够全面和权威。如能采用MOS打分这样的国际标准语音评价标准来评分,或使用多带激励(MBE)模型(LPC󰀁MBE),补偿效果可能更为理想,这将是该研究下一步进行的工作。参考文献(References):

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