На правах рукописи

Чесноков Михаил Александрович

МЕТОДЫ ШУМОПОНИЖЕНИЯ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ С

ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГРЕБЕНЧАТЫХ ФИЛЬТРОВ В ЦИФРОВЫХ

СЛУХОВЫХ АППАРАТАХ

Специальность 05.11.18 – Приборы и методы преобразования

изображений и звука

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург – 2013

Работа выполнена на кафедре электротехники и технической электроники федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет кино и телевидения»

Научный руководитель доктор технических наук, профессор Кривошейкин Анатолий Валентинович

Официальные оппоненты:

Холкин Владимир Юрьевич – доктор технических наук, доцент, национальный минерально-сырьевой университет «Горный», профессор Лукинов Вячеслав Николаевич – кандидат технических наук, старший научный сотрудник, ОАО «НТЦ ВСП «Супертел ДАЛС», начальник отдела

Ведущая организация ОАО «НПП «Дальняя связь»

Защита состоится « » декабря 2013г. в часов на заседании диссертационного совета Д 210.021. 01 при Санкт-Петербургском государственном университете кино и телевидения по адресу 191119, Санкт-Петербург, ул. Правды, д. 13.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного университета кино и телевидения.

Автореферат разослан « » ноября 2013г.

Ученый секретарь диссертационного совета Гласман К.Ф.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность Устройства шумоподавления речевых сигналов предназначены для повышения разборчивости речи в системах распознавания речи и в устройствах индивидуальной слухокоррекции - слуховых аппаратах. В этих системах широкое распространение получила технология, которая основана на выделении в энергетическом спектре речевого сигнала частотных полос, энергия которых выше заданного порогового уровня и подавлении шума в остальных частотных полосах. При установлении величины порогового уровня используются неоднозначные субъективные критерии. Данная технология, являясь инвариантной к виду спектра входного сигнала, не учитывает особенностей речевого сигнала, что ограничивает возможности ее применения. Эта особенность состоит в том, что в спектре речевого сигнала присутствует основной тон и его гармоники для вокализированных участков речи. Между тем в ряде технических приложений используется периодичность сигнала для выделения информации о свойствах источника, о его местоположении. Периодичность речевого сигнала позволяет применить согласованный гребенчатый фильтр для выделения сигнала из смеси с шумами. Решение этой задачи применительно к речевому сигналу слабо отражено в литературе.

Повсеместное внедрение цифровых методов позволило реализовать методы и программные принципы построения устройств цифровой обработки речевых сигналов, но выдвинуло ряд проблем, связанных с дискретным способом описания речевых сигналов. К ним относится проблемы выбора шага дискретизации и объема выборки речевого сигнала, исключающие потерю существенно важных составляющих спектра.

Тривиальное решение, связанное с выбором очень малого шага дискретизации и большого объёма выборки, приводит к требованию иметь в вычислительных средствах значительный объём памяти и высокую скорость обработки. Это вступает в противоречие с необходимостью обеспечить малые габариты и малую потребляемую мощность цифрового слухового аппарата.

Адаптация методов построения гребенчатых фильтров применительно к задаче шумопонижения речевого сигнала в цифровых слуховых аппаратах и решение проблемы выбора шага дискретизации составляет содержание данной диссертации.

Таким образом, тенденции в разработке цифровых слуховых аппаратов и существующее состояние вопроса минимизации габаритов и потребляемой мощности цифровых слуховых аппаратов и их массовое применение рассматриваемых в диссертации.

Цель диссертационной работы состоит в разработке методов понижения шума в речевых сигналах применительно к мало исследованным в литературе принципам построения гребенчатых фильтров с учётом особенностей обработки речевого сигнала в цифровых слуховых аппаратах.

Для достижения указанной цели в диссертационной работе необходимо было решить следующие задачи:

1. Исследовать зависимость величины шумопонижения от длительности импульсной характеристики гребенчатого фильтра с целью определения предельной величины шумопонижения.

2. Разработать интерполяционный метод настройки гребенчатого фильтра, обеспечивающий совпадение частот максимумов АЧХ гребенчатого фильтра с частотами основного тона и его гармоник.

3. Модифицировать метод определения периода основного тона по автокорреляционной функции, позволяющий учесть её дискретный характер.

4. Провести математическое моделирование цифрового слухового аппарата в среде MATLAB и натурное моделирование этого аппарата на основе отладочной платы микропроцессора Shark.

исследования базируются на использовании аппарата математического анализа, теории и методов вычислительной математики, теории цепей и сигналов, методов математического моделирования.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Полученная в замкнутой аналитической форме зависимость величины шумопонижения от длительности импульсной характеристики позволила при анализе параметров гребенчатого фильтра учесть психофизические особенности восприятия человеком речевого сигнала.

2. Сформулирован общий принцип решения проблемы выбора шага дискретизации, основанный на выделении подмножества отсчётов и решении на этом подмножестве задачи интерполяции при настройке гребенчатого фильтра и задачи аппроксимации при определении периода основного тона.

3. Предложена новая структура гребенчатого фильтра, использующая несколько отводов от линии задержки для реализации линейки полосовых фильтров, выделяющих сигнал основного тона из смеси с шумами.

4. Разработан алгоритм обработки сигнала настраиваемым гребенчатым фильтром в реальном масштабе времени.

Практическая значимость 1. Достигнуто увеличение отношения сигнал-шум на 6дБ и более, при длительности переходного процесса 20мс и частоте дискретизации 8кГц.

2. Полученные в диссертации графики и таблицы применимы в качестве справочного материала при конструировании цифровых слуховых аппаратов.

обеспечивает дополнительный выигрыш в степени шумопонижения на 1дБ, при частоте дискретизации 8кГц.

4. Применение гребенчатой фильтрации в слуховом аппарате привело к увеличению разборчивости для людей с нарушениями слуха, в особенности больных с сенсоневральной тугоухостью.

Положения, выносимые на защиту:

1. Принцип определения периода основного тона состоящий в аппроксимации интервалов дискретной автокорреляционной функции, с помощью гладкой функции, увеличивает точность определения значения периода основного тона речевого сигнала.

2. Метод шумоподавления на основе гребенчатой фильтрации, учитывающий рассогласование положения пиков частотной характеристики фильтра и частот спектральных составляющих речевого сигнала, по причине дискретной структуры линии задержки фильтра.

3. Результаты сравнительного анализа систем шумопонижения на основе гребенчатой фильтрации с учетом и без учета дискретного характера линии задержки гребенчатого фильтра, выявившие особенности цифровой реализации устройств шумопонижения.

4. Алгоритм обработки сигнала настраиваемым гребенчатым фильтром в реальном масштабе времени, обеспечивающий увеличение отношения сигнал-шум для вокализованных участков речи.

Реализация и внедрение результатов исследования Результаты исследования были использованы при проведении в СПбГУКиТ НИР «Разработка алгоритма и микропроцессорная реализация устройств выделения частоты основного тона», номер 01201254373, шифр:

736-ФР, а также внедрены в учебный процесс по кафедре электротехники и технической электроники СПбГУКиТ при изучении магистрантами дисциплины «Устройства приёма и обработки сигналов» и дисциплины «Математическое моделирование радиотехнических устройств».

Апробация работы По материалам данной работы были сделаны доклады на 11-ой международной конференции и выставке «Цифровая обработка сигналов и ее применение». Москва, Россия 24-26 марта 2009 г., на 9-ой международной современных наук". Прага, Чехия 27 апреля - 05 мая 2013г. и 9-ой международной научно-практической конференции «Европейская наука XXI века». Пшемысль, Польша 07-15 мая 2013г.

Публикации Основные материалы диссертации изложены в пяти публикациях, среди которых три статьи, две из них опубликованы в журналах из перечня ВАК ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, и два текста докладов, опубликованных в материалах конференций.

Структура и объём работы Диссертационная работа состоит из введения, четырёх разделов, заключения, списка литературы, включающего наименований.

Диссертация изложена на 160 страницах, содержит 77 рисунков и 48 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

диссертационного исследования, формулировка цели и задач работы, основные положения, выносимые на защиту, и определяются содержание и методы выполнения работы.

В первой главе производится критический обзор методов применяемых при разработке слуховых аппаратов и средств слуховой коррекции, из которого следует отметить следующие особо значимые моменты:

-На текущем этапе развития средств слуховой коррекции среди всех задач преобразования звуковой информации, обеспечивающих улучшение восприятия звука больным, доминирующей можно назвать задачу выделения полезного речевого сигнала на фоне шумов.

-Для решения данной задачи широко распространены системы, основанные на пространственной селекции полезного сигнала и шума, использующие несколько разнонаправленных микрофонов, с дальнейшей процедурой спектрального вычитания -На современной стадии развития систем слуховой коррекции начинает активно внедряется использование фонетических, лингвистических, статистических особенностей речи и прочих аспектов, используемых в технологии распознавания речи.

Следует отметить, что методы, основанные на пространственной селекции, и методы, базирующиеся на специфике речевого сигнала, не имеют конкурирующего характера, а являются скорее взаимно дополняющими, поэтому не умаляют актуальности исследования и разработки последних.

Вторая глава посвящена системе шумоподавления в слуховых аппаратах с применением гребенчатой фильтрации.

Периодичность вокализованных участков речевого сигнала позволяет использовать для шумоподавления речевых сигналов методы приёма сигналов, применяемые в системах активной локации. С целью фильтрации сигнала с периодическим спектром состоящим из ряда гармоник с частотами f1, f2, f3, … fn, где n – натуральное число и fi=if1, где i = 1,2,…n, применяется гребенчатый фильтр (ГФ).

На рисунке 1 представлена структурная схема ГФ. выходной сигнал ГФ формируется как сумма входного сигнала и выходного сигнала, задержанного линией задержки (ЛЗ) на время и умноженного на коэффициент обратной связи g < 1. Гребенчатый фильтр является характеристика (АЧХ) которого достигает максимумов на частотах 0, 1/, 2/, …, n/, где n – натуральное число, соответствующее номеру полосы пропускания ГФ. Гребенчатый фильтр используется в качестве фильтра, согласованного с периодическим сигналом, при этом частоты максимумов в спектре сигнала совпадают с частотами максимумов АЧХ ГФ.

На рисунке 2 показан пример согласования ГФ с сигналом обладающим периодическим спектром речевого сигнала, представленным рядом составляющих S(f) с частотами f1, f2, f3, … f9, и его огибающей SОГ(f). На рисунке 2 также изображен нормированный коэффициент передачи ГФ от частоты k(f), при времени задержания сигнала в линии задержке = 1/f1, где f1 – частота первой гармоники или частота основного тона (частота ОТ) речевого сигнала, а – период ОТ.

Рис. 2 Согласование ГФ с сигналом с периодическим спектром Таким образом, основными компонентами системы фильтрации вокализированных участков речи являются подстраиваемый ГФ и определитель периода основного тона (ОПОТ). Под подстраиваемым ГФ понимают ГФ с изменяемым временем задержки сигнала в цепи обратной вокализированных участков речи представлена на рисунке Рис. 3 Упрощенная структурная схема системы фильтрации На вход ОПОТ и ГФ поступает входной сигнал, ОПОТ оценивает период ОТ и вырабатывает сигнал управления для ГФ, по получении которого ГФ изменяет длину линии задержки в цепи обратной связи на значение текущего значения периода ОТ.

Используемый гребенчатый фильтр (ГФ) описывается следующим уравнением непрерывности:

Uвх и Uвых – значения входного и выходного сигналов, независимо от способа реализации ГФ цифрового или аналогового, g – коэффициент обратной связи, – время, на которое сигнал задержан.

Модуль передаточной функции, т.е. АЧХ которого равен:

подавления шумов F для ГФ определяется разницей уровней максимумов и минимумов модуля передаточной функции k():

Результаты расчета теоретического улучшения ОСШ приведено на рисунке 4. По оси абсцисс отложены значения g, которым соответствую значения коэффициента подавления шумов F(g).

Рис. 4 Теоретическое улучшение ОСШ при использовании ГФ при различных коэффициентах обратной связи g В главе рассматривается переходные и частотные характеристики ГФ, на основании которых сделан ряд заключений о применении ГФ к фильтрации речевых сигналов:

коэффициентом подавления шумов. При ограничении времени переходного процесса, т.е. при ограничении времени обработки, коэффициент подавления шумов резко падает, - относительная полоса пропускания зависит только от коэффициента обратной связи g, - с учетом психоакустических особенностей человеческого слуха коэффициент обратной связи g следует взять равным 0,7.

Отдельное внимание уделяется особенностям цифровой реализации ГФ.

При цифровой реализации ГФ находящиеся в цифровой линии задержки числа представляют собой выборку значений выходного сигнала, а соседние значения разделяются интервалом времени, равным периоду дискретизации системы. Таким образом, сигнал на выходе линии задержки ГФ может быть задержан относительно сигнала на выходе ГФ только на интервалы времени кратные периоду дискретизации системы. Если это условие не выполняется, т.е. nд, где n – натуральное число, то частоты максимумов АЧХ ГФ не совпадают с частотами максимумов в спектре сигнала. Более того, гребенчатый фильтр вместо подавления помех начинает выделять спектральные составляющие помех, отсутствующих в полезном сигнале.

Описанное выше явление сказывается тем больше чем меньше частота дискретизации системы. Используя достаточно высокую частоту дискретизации можно добиться того, что в частотном диапазоне входных сигналов рассогласование по причине дискретности линии задержки будет допустимо малым. Однако, увеличение частоты дискретизации в M раз увеличивает количество выполняемых фильтром операций в M раз на единицу времени, кроме того входной сигнал не всегда обладает необходимой частотой дискретизацией, а передискретизация потребует еще больших вычислительных мощностей. Но объём памяти и быстродействие специализированных сигнальных процессоров слуховых аппаратов ограничены из-за требований к малым габаритам и минимально возможной потребляемой мощности. Принцип увеличения частоты дискретизации противоречит этим требованиям.

Методом, предлагаемым в диссертации, является интерполяционный метод формирования отсчетов, поступающих в линию задержки ГФ, с целью его точной подстройки.

Структурная схема для данной системы представлена на рис. 5. Пусть необходимое время задержки ГФ не равно целому числу периодов дискретизации. Необходимо найти оценку значения сигнала в линии задержки y().

Рис. 5 Структурная схема гребенчатого фильтра с линией задержки продолжительностью в дробное число отсчетов.

Для этого, сначала определяется ближайшее целое к значению задержки в периодах дискретизации. Ближайшее целое значение обозначим H.

Возьмем выборку в n отсчетов до и после H общей длиной N=2n+1. Значения Соответствующие им значения сигнала из линии задержки y1,y2,…yN.

Чтобы найти оценку значения сигнала соответствующие задержке необходимо решить интерполяционную задачу, производимую блоком ИНТ на рис. 1. Интерполируем значения сигнала внутри выборки степенным полиномом (N-1) ой степени Для нахождения коэффициентов aN-1, aN-2,…,a0 необходимо решить систему линейных уравнений:

Т.к. 1, 2,… N заранее известны и все отличны друг от друга, т.о.

определитель главной матрицы всегда не равен нулю. Расчёт коэффициентов путём непосредственного решения системы уравнений даже при малом порядке системы может привести к большой погрешности их значений.

Поэтому следует использовать одно из ряда явных представлений интерполяционного многочлена, например, интерполяционный многочлен Лагранжа:

где h = *entire(/).

По приведенной формуле блок ИНТ, представленный на рис.5, производит расчёт сигнала y().

В рамках второй главы было проведено компьютерное моделирование процесса уменьшения коэффициента улучшения ОСШ в зависимости от точности настройки ГФ на частоту ОТ входного сигнала. В исследовании использовался синтезированный речеподобный сигнал, состоящий из суммы пяти синусоид с амплитудами 0.3, 0.6, 1, 0.6 и 0.3, с частотам f1=100Гц, f2=200Гц, f3=300Гц, f4=400Гц, f5=500Гц соответственно и белого шума с отношением сигнал шум (ОСШ) равным 0дБ длительностью 3с. За частоту ОТ fОТ нешумовой составляющей была принята частота ее первой составляющей f1=100Гц.

Данный сигнал N=100 раз проходил через ГФ с интерполяционной подстройкой длины линии задержки, которая принимала значения =1/fГФ, где fГФ – это частота первого локального максимума АЧХ ГФ. Частота fГФ рассчитывалась по формуле:

i – номер опыта, fОТ – частота ОТ, N – общее число опытов. Таким образом ГФ будет точно согласован с сигналам в опыте с номером N/2, когда fГФ = fОТ, в остальных случаях будет иметь место рассогласование в диапазоне выраженном через fГФ от 0.9fОТ до 1.1fОТ.

Для спектров входного выходных сигналов были измерены изменения отношения R суммарной энергии пяти гармонических составляющих к суммарной энергии шумовой составляющей сигнала:

E1, E2, E3, E4, E5 – энергии 1-ой, 2-ой, 3-й, 4-ой и 5-ой гармонических составляющих сигнала соответственно, а Eшум - суммарная энергия шумовой составляющей, отношение было выражено в логарифмическом масштабе (дБ). Вычисленное изменение данного отношения Rизм по прохождению сигнала через ГФ как разность Rвых – отношение R вычисленное для спектра выходного сигнала, Rвх – отношение R вычисленное для спектра входного сигнала. Данное изменение отношения R можно трактовать как изменение отношения сигнал-шум (ОСШ) в результате прохождения сигнала через фильтр.

На рисунке 6 приведены зависимости изменения отношения R для различных коэффициентов обратной связи ГФ g от степени согласованности ГФ со спектром входного сигнала, выраженной на оси абсцисс как отношение частоты fГФ к частоте ОТ fОТ.

Рис. 6 Зависимость изменения ОСШ при фильтрации ГФ от степени согласованности ГФ со спектром входного сигнала.

При использовании ГФ внутри системы шумоподавления неизбежно будут происходить ошибки при оценке частоты или периода ОТ. Данный шумоподавление такой системы от ошибки определения частоты основного тона. При смещении оценки значении частоты ОТ от истинного более чем на улучшения ОСШ при использовании ГФ не наблюдается, при ±5% смещении ее более чем на ±2% исчезает разница между применением обратной связи g со значениями 0,6 и 0,8. При принятом ранее значении коэффициента g = 0,7 появляется необходимость предъявить к определителю периода ОТ требование на относительную погрешность оценки периода ОТ не более 2%.

Третья глава посвящена рассмотрению способа получения оценки периода ОТ входного сигнала на основе автокорреляционной функции от выборки интервала анализа и способу получения уточненной оценки периода ОТ при помощи аппроксимации дискретной автокорреляционной функции.

Среди множества методов поиска частоты или периода основного тона был выбран для реализации метод нормированной автокорреляционной низкоскоростных вокодеров и слуховых аппаратов. Второй максимум этой функции достигается в точке на оси времени, совпадающей с периодом основного тона, т.е. = TОТ, где ТОТ – период ОТ.

Для дискретного речевого сигнала функция автокорреляции Sд (д) = Sд (nTд) является дискретной, где Tд - период дискретизации, n – осуществляется простым перебором дискретных отсчётов функции Sд(nTд), так, что выполняется условие Если значение nmax удовлетворяет условию S д (nmaxTд ) = S (T0 ), т.е. точки максимума дискретной и непрерывной автокорреляционных функций совпадают. Следовательно, искомое значение периода основного тона равно: TОТ = nmaxTд.

Если условие (1) не выполняется, то точка максимума дискретной функции автокорреляции Sд (д) не совпадает с точкой максимума исходной непрерывной функции автокорреляции S() и значение периода основного тона T0 находится с ошибкой. В обоих случаях известна область значений д, внутри которой находится искомое значение периода TОТ.

Эта область представляет собой дискретное множество G точек отсчёта автокорреляционной функции, лежащих в окрестности точки максимума дmax = nmaxTд. Для уменьшения ошибки определения периода основного дискретном множестве G.

Так как АКФ периодического сигнала является периодической с тем же периодом и вогнутой в окрестности максимума, то в качестве полинома выберем степенной полином второго порядка S ( ) = a 2 + b + c.

квадратов как результат решения системы трёх линейных уравнений:

Здесь N – количество точек, составляющих дискретное множество G.

Алгоритм уточненного расчета значения периода ОТ по АКФ можно наблюдать на рисунке 7, где для вокализированного участка звука «Ы», аппроксимирующая область около максимума соответствующего периоду ОТ и ее производная.

Рис. 7 1). Аппроксимирующая кривая 2). производная аппроксимирующей кривой 3). Отсчеты нормированной АКФ входного сигнала гласного звука В рамках третьей главы было проведено компьютерное моделирование системы поиска периода ОТ для различных входных сигналов, в ходе которого были установлены зависимости роста величины ошибки оценки значения периода ОТ от значения ОСШ входного сигнала для различных гласных звуков и типов голосов дикторов, обобщенные результаты приведены в таблице 1, где приняты следующие обозначения:

используемыми в конкретном испытании сигналами модуля ошибок найденного значения периода ОТ к истинным значениям периода ОТ для заданного отношения сигнал-шум (ОСШ), оценка периода ОТ производится по положению 1-го локального максимума АКФ сигнала.

Eотн ср уточн. апр.

используемыми в конкретном испытании сигналами модуля ошибок найденного значения периода ОТ к истинным значениям периода ОТ для заданного отношения сигнал-шум (ОСШ), оценка периода ОТ производится по положению 1-го локального максимума АКФ сигнала, но еще уточнена с использованием аппроксимационного метода.

Nгр ош отн, % – отношение общего числа грубых ошибок на всех сигналах используемых в конкретном испытании к общему количеству найденных значений периода ОТ для заданного отношения сигнал-шум (ОСШ). Под грубой ошибкой определения периода ОТ принимается отклонение оценки периода ОТ на 5%, как в большую, так и в меньшую сторону.

Средние значения относительных ошибок определения ОТ Как видно из результатов приведенных в таблице 1, усредненная относительная ошибка определения частоты ОТ не выходит за пределы 5% при входном ОСШ до -3дБ, а использование уточнения при помощи параболической аппроксимации уменьшает усредненную ошибку в 1,8 раза.

Четвертая глава посвящена комплексному моделирования систем гребенчатой фильтрации и определения периода ОТ. В начале главы предложена методика по измерению улучшения ОСШ в результате фильтрации.

Были проведены исследования двух компьютерных моделей систем использует определение периода основного тона (ОТ) по положению глобального максимума АКФ, но в ней используется аппрокисмационный дальнейшем будем называть модифицированной.

Было получено подтверждении того, что определенный в главе теоретический предел увеличения отношения сигнал-шум не достижим, по причине погрешности оценки периода ОТ. Сравнение результатов для работы системы с использованием усовершенствованных алгоритмов фильтрации и определения частоты ОТ проиллюстрировано на рисунке 8, где по оси абсцисс ОСШ входных сигналов, а по оси ординат улучшение ОСШ сигналов после обработки.

Следует отметить, что внедрение в систему гребенчатой фильтрации увеличить получаемое системой улучшение отношения сигнал-шум для всех исследованных типов сигналов и значений ОСШ входных сигналов.

ОСШул, дБ коэффициенте обратной связи ГФ g равным 0,7: 1 – немодифицированный Наряду с описанием процесса моделирования в четвёртой главе описывается устройство, реализующее немодифицированный алгоритм с учётом возможностей и ограниченных ресурсов микропроцессора Shark ADSP 21369 в составе отладочной платы SHARC 21369-EZ-Kit Lite.

Устройство было исполнено в виде приставки к стандартному слуховому аппарату и обладало аналоговыми входом и выходом. Экспериментально измеренное время задержки макета составило 70мс.

С целью определения эффективности приставки к слуховому аппарату для улучшения помехоустойчивости восприятия речи, макет был передан в лабораторию слуха и речи НИЦ СПб ГМУ им. акад. И.П.Павлова. В лаборатории были отобраны лица с нормальным слухом и больные с различными формами тугоухости. Измерения разборчивости речевого сигнала проводилось как предъявлении фонетически сбалансированных речевых таблиц на фоне речевого шума, шума ветра и на фоне многоголосия.

Результаты исследования для лиц с нормальным слухом показали, что улучшение разборчивости при использовании тестируемого устройства наблюдается только в ситуациях, когда интенсивность речевого сигнала меньше или в случае многоголосия равна интенсивности маскирующего сигнала. Наибольший прирост разборчивости был отмечен при использовании в качестве помехи речевого шума и многоголосия.

Улучшение разборчивости при предъявлении речи на фоне шума ветра незначительно, а при равном соотношении интенсивностей речевого сигнала и шума ветра наблюдается даже некоторое уменьшение разборчивости.

При сенсоневральной тугоухости периферического генеза увеличение разборчивости речи при использовании тестируемого устройства наблюдается в той или иной степени во всех ситуациях. Наибольший прирост разборчивости отмечается при использовании в качестве маскера шума ветра и многоголосия.

В заключении сформулированы основные результаты работы, которые состоят в следующем:

Теоретически обоснованы предельные значения возможного улучшения отношения сигнал-шум с учетом психоакустического восприятия речевого сигнала.

Модифицирован метод помехоустойчивого выделения периода основного тона, учитывающий дискретный характер автокорреляционной функции сигнала, с целью получения более точной оценки периода при заданной частоте дискретизации.

Выявлен эффект потери в отношении сигнал-шум при отсутствии кратности частоты основного тона и частоты дискретизации и предложен способ модификации гребенчатого фильтра с использованием интерполяционного механизма, с целью устранения потерь.

Результаты проведенного компьютерного моделирования системы шумоподавления, а также результаты испытаний макета на микропроцессоре SHARC ADSP 21369 в составе отладочной платы SHARC 21369-EZ-Kit Lite подтвердили целесообразность применения разработанных модификаций методов гребенчатой фильтрации и алгоритма отыскания периода основного тона для вокализированных участков речевых сигналов.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Чесноков, М.А. Применение алгоритма помехоустойчивого определения частоты основного тона для повышения контрастности зашумленных речевых сигналов / Нурмухамедов Л.Х., Смирнов Е.Л., Чесноков М.А. // Радиоэлектроника интеллектуальных транспортных систем.

–2010. –№3. –С.18-23.

Чесноков, М.А. Динамическая фильтрация элементов речевых сигналов и сигналов с непериодическим линейчатым спектром / Кривошейкин А.В., Молчанов А.П., Чесноков М.А. // Научно-технические ведомости СПбГПУ. – 2012. –№4. –С.75-79.

Чесноков, М.А. Определение периода основного тона в устройствах шумоподавления речевых сигналов / Кривошейкин А.В., Чесноков М.А. // Мир техники кино. –2013. –№29. –С.4-7.

Чесноков, М.А. Система оптимального фильтрации речевого сигнала на основе линии задержки с отводами Система оптимального фильтрации речевого сигнала на основе линии задержки с отводами / Кривошейкин А.В., Чесноков М.А. // Текст доклада в материалах международной научнопрактической конференции «Европейская наука XXI века», Пшемысль (Польша), 07-15 мая 2013, Т. 29, С. 32-34.

Чесноков, М.А. Получение произвольной длины линии задержки в цифровом гребенчатом фильтре на основе интерполяционного многочлена Лагранжа / Кривошейкин А.В., Чесноков М.А. // Текст доклада в материалах международной научно-практической конференции «Эффективные инструменты современных наук», Прага (Чехия), 27 апреля - 05 мая 2013, Т.

43, С. 3-5.

Подписано в печать..2013г. Формат 60х84 1/ Бумага офсетная. П. л. 1. Уч.-изд. л. Подразделение оперативной полиграфии 192102, Санкт-Петербург, ул. Бухарестская, 22.