.RU

Анализ степени адаптации современного парка кодеков речи



Обработка сигналов в системах телекоммуникаций




Анализ степени адаптации современного парка кодеков речи

Басов О.О., Рыболовлев А.А.

Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации

В современных условиях функционирования инфокоммуникационных систем в технике кодирования речевых сигналов (РС) сложилась ситуация, характеризующаяся переходом от систем с фиксированными процедурами сжатия к адаптивным системам кодирования.

Подкласс адаптивных систем - системы с переменной структурой оказываются эффективными в условиях неполной информации о параметрах кодируемого речевого сигнала [1]. Принципы, которые закладываются при проектировании таких систем, позволяют улучшить качество кодирования речи как по объективным, так и по субъективным показателям. Основным и неизбежным недостатком использования систем кодирования с переменной структурой является наличие в кадре передачи служебной информации о состоянии системы (функции переключения) [2].

В общем случае адаптивные системы предназначены для кодирования речи в условиях априорной неопределенности в описании моделей объекта кодирования - речевого сигнала и внешних возмущений (внешней среды функционирования кодека), когда такая неопределенность существенно влияет на эффективность процесса кодирования и его результаты. Возникновение априорной неопределенности, во-первых, происходит на стадии формирования математической модели речевого сигнала, адекватное описание которой затруднено в виду нестационарности речевого сигнала, а также математической модели «система кодирования – внешняя среда», лишь в некоторой степени соответствующей действительности. Во-вторых, априорная неопределенность обусловлена неконтролируемым, имеющим, как правило, случайный характер изменением статических и динамических свойств речевого сигнал и воздействий внешней среды на объект в режиме реального времени[3].

В адаптивных системах кодирования недостаток априорной информации восполняется в процессе ее функционирования на основе текущих данных о поведении речевого сигнала и характеристик внешней среды. Эти данные обрабатываются в реальном масштабе времени и используются для повышения качества системы сжатия речи.

Рассмотрение систем кодирования речи в классе адаптивных систем делает необходимым оценку существующих речевых кодеков по степени их адаптации.

Кодеки речи (табл. 1), применяемые в современных инфокоммуникационных приложениях [4, 5, 6, 7, 8], имеют в своей основе различные алгоритмы обработки (сжатия) речевых сигналов:

  1. PCM (Pulse Code Modulation) – импульсно-кодовая модуляция (ИКМ);

  2. ADPCM (Adaptive Differential PCМ) – адаптивная дифференциальная ИКМ (АДИКМ);

  3. SB-ADPCM (Sub-Band ADPCM) – полосная АДИКМ;

  4. MLT (Modulated Lapped Transform) – трансформное преобразование;

  5. AMR-WB (Adaptive Multi-Rate Wideband) - адаптивное многоскоростное широкополосное кодирование;

  6. MP-MLQ (Multi Pulse Maximum Likelihood Quantization) – метод квантования по максимуму правдоподобия;

  7. LPC (Linear Predictive Coding) – кодирование на основе линейного предсказания (ЛП);

  8. MPE-LPC (Multi Pulse Excitation LPC) –ЛП с многоимпульсным возбуждением;

  9. MPE-LTP-LPC (Multi Pulse Excitation Long Term Predictor LPC) – ЛП с долговременным предсказанием и многоимпульсным возбуждением;

  10. PRE-LTP-LPC (Regular Pulse Excitation Long Term Predictor LPC) - ЛП с долговременным предсказанием и регулярным импульсным возбуждением;

  11. CELP (Code Excited Linear Prediction) - ЛП с возбуждением от кода;

  12. ACELP (Algebraic Code Excited Linear Prediction)  ЛП с возбуждением от алгебраического кода;

  13. VSELP (Vector Sum Excited Linear Prediction)  ЛП с возбуждением от суммы векторов;

  14. CS-ACELP (Conjugate-Structure and Algebraic CELP)  ЛП с возбуждением от алгебраического кода и сопряженной структурой квантователя коэффициентов усиления сигналов возбуждения;

  15. LD-CELP (Low Delay CELP)  ЛП с возбуждением от кода и малой алгоритмической задержкой;

  16. PSI-CELP (Pitch Synchronous Innovation CELP)  ЛП c возбуждением от кода, отображающего сигнал возбуждения, синхронный с основным тоном;

  17. FVR-CELP (Fast Variable-Rate CELP) – быстрое ЛП с переменной скоростью.

Анализ приведенных алгоритмов обработки позволил на основе функциональной декомпозиции [3] реализующих их систем кодирования оценить степень адаптации современного парка кодеков речи (табл. 2). Задачно-ориентированная (функциональная) декомпозиция системы кодирования речевых сигналов заключается в разделении общей задачи такой системы на несколько частных задач и выражена в выделении следующих видов (направлений) адаптации:

  1. Адаптация, направленная на повышение качества восприятия синтезируемой речи, маскирование акустических шумов.

  2. Адаптация к статистическим характеристикам текущего кадра речи по его типу, определяющему вариант динамического перераспределения имеющихся информационных ресурсов по кодируемым параметрам РС.

  3. Адаптация к статистическим характеристикам локально-стационарного речевого сигнала, направленная на преодоление априорной неопределенности относительно обрабатываемого источника.

  4. Адаптация к загрузке сети связи, связанная с возможностью изменения скорости передачи кодека в зависимости от создаваемой нагрузки в сети.

  5. Адаптация к помеховой обстановке в каналах связи, определяющая способность кодека восстанавливать потерянную информацию.

Таблица 1

Наименование

Скорость кодирова-ния, кбит/с

Алгоритм обработки

Современные приложения

организации

стандарта

МСЭ

(ITU-T)

G.711

64

PCM

Телефонные сети (ТСОП)

G.721

32

ADPCM

G.722

64

SB-ADPCM

Видеотелефония

G.722.1

24, 32

MLT-преобразование

Беспроводная связь

G.722.2

6.6…23.85

AMR-WB

IP-телефония, видеотелефония

G.723.1

5.3, 6.3

ACELP,

MP-MLQ

Видеотелефония IP-телефония

G.726

40, 32, 24, 16

ADPCM

Сети связи с КК

G.727

Сети связи с КП

G.728

16

LD-CELP

ТСОП, видеотелефония

G.729

8

CS-ACELP

Передача речи в сетях FR, ATM

ETSI

Full-rate GSM

13

PRE-LTP-LPC

Цифровые сотовые системы связи

Half-rate GSM

5.6

ACELP

EFR GSM

12,2

ACELP

TETRA

4.56

ACELP

Транкинговые системы связи

ANSI

FS1015

2.4, 1.2

LPC-10

Системы связи специального назначения

FS1016

4.8

CELP

CELP4600

4.6

CELP

TIA

IS-54

7.95

VSELP

Цифровые сотовые системы связи

IS-96

1.2, 2.4, 4.8, 9.6

CELP

МПС Японии

JDC full-rate

6.7

VSELP

JDC half-rate

3.45

PSI-CELP

Компании-разработчики оборудования

MELP

2.4,2.2, 2.0, 1.8, 1.2

MPE-LPC

RMELP

2.4

MPE-LPC

Inmarsat-aero

9.6

MPE-LTP-LPC

Спутниковые системы связи

Iridium

2.4

VSELP

Global star

1.2, 2.4,…,9.6

CELP

Q4401

4, 4.8, 8, 9.6

Qualcomm CELP

ТСОП, системы хранения и синтеза речи

RACE-II Project CODIT

0, …, 16

FVR-CELP

Таблица 2

Наименование

стандарта

G.721

G.722

G.722.1

G.722.2

G.723.1

G.726

G.728

G.729

Full-rate GSM

Half-rate GSM

EFR GSM

FS1015

FS1016

CELP4600

IS-96

JDC half-rate

MELP

RMELP

Inmarsat-aero

^ RACE-II PC

Вид адаптации

1




+

+

+

+




+

+

+

+

+




+

+

+

+

+










2










±

+







±

±

±




+




+

+




+







+

3

+

+




+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

4







+

+

+

+

























+













+

5







+

+

+










→ +




+




+







±

+

+





Не вошедшие в таблицу 2 стандарты TETRA, IS-54, JDC full-rate, Iridium, Global star по применяемым алгоритмам сжатия речевых сигналов аналогичны представленным. Кодек Q4401 построен на базе алгоритма CELP и осуществляет кодирование в режиме фиксированной или переменной скорости на основе энергетической классификации [7]. Стандарт G.711 определяет фиксированную процедуру сжатия речевого сигнала и не является адаптивным ни по одному из указанных направлений [5].

Стандарт G.727 по своей сути аналогичен стандарту G.726, но предназначен для сетей с коммутацией пакетов (КП), кроме того, стандарт G.729 применим как в сетях с КП, так и в сетях с коммутацией каналов (КК). Данный факт, а также анализ методов передачи с КК и КП и применяемых в рамках данных методов технологий указывает на не­обходимость рассмотрения возможности адаптации систем кодирования речи к технологии передачи.

Алгоритм кодирования ADPCM, предусмотренный стандартом G.721 (G.722, G.726, G.727), включает в себя два метода обработки: предсказание и адаптивное квантование – однозначно связанные с локально-стационарной моделью РС.

Отличительной особенностью алгоритмов семейства рекомендаций G.722 является кодирование широкополосного речевого сигнала, направленное на повышение субъективно оцениваемого качества синтезируемой речи. В остальных случаях такой вид адаптации реализуется путем введения в систему кодирования префильтра основного тона и/или постфильтра, в большинстве случаев адаптивного.

Второй вид адаптации связан с реализацией в кодеке процедуры классификации кадров речи на конечное число непересекающихся классов. В первом случае (G.729 (Annex B), G.723.1, CELP4600) на два класса: речь-пауза (VAD - Voice Activity Detector) – для кодирования на переменной скорости; во втором (FS1015, MELP) – на несколько классов: вокализованный, невокализованный, тоновый, шумовой, переходный и т.п. Возможно совместное применение указанных способов (IS-96, RACE-II Project CODIT). В кодерах стандартов G.722.2 (Annex B) и GSM на базе VAD реализован режим прерывистой передачи.

Анализ используемых алгоритмов детектирования речи свидетельст­вует о том, что их основной проблемой является достижение требуемого ка­чества классификации «речь/пауза» в широком диапазоне акустических помех, оказывающих в конечном счете сильное влияние на качество синтезируемой речи. Данный факт указывает на необходимость разделения в дальнейших исследованиях первого вида адаптации на два направления: адаптацию к неблагоприятным акустическим шумам и непосредственно к конкретному диктору.

Как видно из таблицы 2, адаптация к статистическим характеристикам локально-стационарного речевого сигнала присуща всем кодекам, основанным на методе линейного предсказания.

Возможность адаптации существующих кодеков речи к загрузке сети связи оценивалась по их способности изменять скорость передачи данных на каждом кадре анализа.

Подстройка систем кодирования к помехам в каналах связи (КС) связана с введением в них элементов помехоустойчивого кодирования (G.723.1, RMELP, MELP – для невокализованных сегментов речи), с интерполяцией потерянных данных (G.722.1, G.722.2, FS1015, CELP4600, Inmarsat-aero) либо с переходом на пониженную скорость кодирования (GSM). Однако, указанные варианты реализации процедур подстройки, являются фиксированными и не обладают возможностью адаптации к помеховой обстановке в КС в течение сеанса связи.

Рассмотрение существующих кодеков речи в классе адаптивных систем позволяет сформулировать ряд основных тенденций:

  1. Доминирующее положение при построении низкоскоростных кодеков речи метода кодирования на основе линейного предсказания.

  2. Возрастание доли адап­тивных процедур обработки сигналов в современных системах кодирования речи.

  3. Однозначная связь качества синтезированной речи на низких скоростях кодирования со степенью адаптации соответствующих кодеков речевых сигналов.

Таким образом, анализ степени адаптации современного парка кодеков указывает на перспективность перехода систем кодирования речи к многопараметрической адаптации в условиях априорной и текущей неопределенности в описании моделей речевого сигнала и внешней среды функционирования кодека.

Литература

  1. Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Избранные главы теории автоматического управления с примерами на языке MATLAB. – СПб.: Наука, 1999. – 467 с.

  2. Афанасьев А.А., Басов О.О., Богачев Г.В. Особенности системы с переменной структурой для кодирования речевых сигналов. 6-я Международная конференция и выставка "Цифровая обработка сигналов и ее применение". Доклады – 1. – М: 2004. – с.76-79.

  3. Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. – СПб.: Наука, 2000. – 549 с.

  4. Общие аспекты цифровых систем передачи; оконечное оборудование. Рекомендации G.711, G.721, G.722, G.723, синяя книга, том III – Выпуск III.4, Мельбурн, 1988. – с.175-185, 231-359.

  5. www.itu.com

  6. Афанасьев А.А., Богачев Г.В., Рыболовлев А.А. Теоретико-множественная модель липредера с адаптацией распределения информационных ресурсов к статистическим характеристикам кодируемых параметров. Орел: Академия ФАПСИ, 2002. – 60 с. Библиогр. 57 назв. Деп. в ВИНИТИ. 2311 – В2002.

  7. Быков С.Ф., Журавлев В.И., Шалимов И.А. Цифровая телефония: Учеб. пособие для вузов. – М.: Радио и связь, 2003. – 144 с.

  8. Шелухин О. И., Лукьянцев Н. Ф. Цифровая обработка и передача речи. – М.: Радио и связь, 2000. – 456 с.





The adaptation degree analysis of the modern speech codecs
Basov O., Rybolovlev A.

Academy of the FGS

In the modern conditions of operation datacommunications systems in speech coding engineering the situation described by transition from systems with the fixed procedures of compression to encoders with variable structure and adaptive encoders was folded.

Variable structure systems appear effective in conditions of the inexact information on encoded speech parameters. The basic defect of encoders with variable structure is the availability in a frame of transfer of a housekeeping information about a system condition.

Adaptive systems intended for a speech coding in conditions of the prior and current indeterminacy in the description of speech model and an codec environment model when such indeterminacy essentially influences efficiency of coding process and his outcomes. Consideration of speech encoders in a class of adaptive systems makes necessary an estimation of existing speech codecs on a their adaptation degree.

The modern applications of the codecs are presented, the estimation of algorithms of a speech interpretation used in them on the following adaptation directions is conducted:

1. Adaptation, directed on improvement of perception quality of synthesized speech, masking of acoustic noise.

2. Adaptation to statistical performances of a current frame of speech for his type.

3. Adaptation to statistical performances of a locally - stationary voice call.

4. Adaptation to a network capacity.

5. Adaptation to noise circumstances in communication channels.

Table

Standard

G.721

G.722

G.722.1

G.722.2

G.723.1

G.726

G.728

G.729

Full-rate GSM

Half-rate GSM

EFR GSM

FS1015

FS1016

CELP4600

IS-96

JDC half-rate

MELP

RMELP

Inmarsat-aero

^ RACE-II PC

Adaptation type

1




+

+

+

+




+

+

+

+

+




+

+

+

+

+










2










±

+







±

±

±




+




+

+




+







+

3

+

+




+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

4







+

+

+

+

























+













+

5







+

+

+










→ +




+




+







±

+

+





The conducted analysis allows to formulate the basic tendencies:

1. A leading position codecs based on the method of a linear prediction at construction of low-speed speech codecs.

2. Increment of a share of adaptive signal processing procedures in the modern speech encoders.

3. The unique compliance of synthesized speech quality with adaptation degree of the relevant low-speed speech codecs.

The analysis of a degree of adaptation of the modern speech codecs specifies prospects of transition of speech encoders to multiparameter adaptation in conditions of the prior and current indeterminacy in the description of speech models and environment model.





^ ОЦЕНКА КАЧЕСТВА РЕЧИ В IP СЕТЯХ: АЛГОРИТМ PESQ

Черногоров Ф.А., Хрящев В.В.

Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова
150000, Россия, Ярославль, ул. Советская, 14. Тел. (4852) 79-77-75. E-mail: connect@piclab.ru

1. Введение

Появление альтернативной и более дешевой, чем телефонные сети общего пользования (ТфОП), системы передачи голоса с помощью Интернет протокола (Voice over IP или сокращенно VoIP) по-новому сформулировало проблему оценки качества передаваемой речи. За более чем вековую историю пользователи ТфОП уже привыкли к высокому уровню ее качества, который выступает в качестве эталона. Поэтому отклонение от данного эталона в сетях VoIP может привести к отказу абонентов от использования этого типа связи
[1, 2].

Качество (разборчивость) речи в таких системах зависит от большого числа различных факторов, таких как [3-6]:

Все перечисленные выше проблемы по-своему влияют на то, как абонент, со своей – субъективной точки зрения, воспринимает речь человека, говорящего на другом конце сети, что в конечном итоге означает – пользуется он этим типом связи или нет. Оценка восприятия абонентом передаваемой речи, необходима при выборе сетевого оборудования, мониторинга работы сети, нахождения и исправления неисправностей, а также оптимизации сети.

^ 2. Критерии оценки качества

Оценка качества речи группой людей (экспертов) является наиболее точной, а ход ее выставления регламентирован в рекомендации Международного Союза Электросвязи - МСЭ-Т (ITU-T) P.800 [7]. В соответствие с этой рекомендацией группа экспертов оценивает качество ряда звуковых шаблонов, до и после прохождения через сеть. Оценка выставляется по шкале от 1 (худшее качество) до 5 (лучшее качество, при котором искажения не ощущаются). Этот механизм оценки качества речи носит название Mean Opinion Score (MOS) и знание балла в соответствие с ним важно для оптимизации воспринимаемого качества, например для выбора уровня «комфортного шума» или создания систем для снижения влияния внешнего шума. Существенным недостатком этого метода оценки является необходимость привлечения экспертов, что затрудняет его использование для мониторинга VoIP сетей.

Единственным стандартизованным МСЭ-Т (ITU-T) алгоритмом пассивного (неэталонного) мониторинга является рекомендация P.56 [8]. Такой алгоритм тестирования не предполагает введение в сеть дополнительного трафика, то есть реализующее его программное обеспечение анализирует непосредственно передаваемые потоки речевой информации. При этом программа генерирует рейтинги MOS по характеру аналогичные оценкам группы экспертов. Коэффициент корреляции между экспертной оценкой и этим методом составляет порядка 0.85-0.9, что является неплохим показателем, учитывая тот факт, что эталонные сигналы здесь не используются.

Активный мониторинг предполагает сравнение эталонного сигнала с таким же сигналом, но прошедшим через сеть и, как следствие, искаженным.

В этой категории существует целый ряд алгоритмов предназначенных для оценки качества узкополосных речевых сигналов. К ним относятся: Perceptual Speech Quality Measurment (PSQM), PSQM+, PSQM99, Perceptual Analysis Measurement System (PAMS), и Perceptual Evaluation of Speech Quality (PAMS). Рассмотрим кратко каждый из них.

2.1. PSQM

Алгоритм PSQM стандартизован МСЭ-Т (ITU-T) как рекомендация P.861 в 1996 году [9,10]. Данный алгоритм оценивает качество речи на выходе сети от 0 (идеальное) до бесконечности, однако, оценку уже на уровне 15 можно рассматривать как совершенно неприемлемую. PSQM стал первым алгоритмом, использующим психоакустическую модель восприятия речи человеком [3]. Он предназначен для объективного анализа работы речевых кодеков, для которых наиболее вероятны лишь малые искажения. Однако, использование данного алгоритма для оценки работы реальной сети совершенно невозможно, в силу того, что PSQM не учитывает влияние задержек, их возможную флуктуацию (джиттер), потерю пакетов, а также клиппинг по уровню, что обычно является причиной больших искажений сигнала. Также сильно снижают уровень правдивости оценок такие факторы, как внешний шум и фильтрация в аналоговых устройствах (например, телефонных аппаратах или 2-х проводных телефонных линиях). Следствием этих недочетов для реальной сети стал низкий уровень корреляции с оценками экспертов.

2.2. PSQM+

Данный алгоритм стал быстрой реакцией разработчиков компании Opticom (разработан в 1997 году, то есть уже через год, после стандартизации PSQM) на острую потребность в оценке качества речи, прошедшей через всю сеть VoIP. За основу PSQM+ взят алгоритм PSQM, это проявляется в том, что при тестировании речи кодированной и декодированной, но не пропущенной через IP сеть, PSQM+ и PSQM покажут одинаковую оценку в терминах MOS.

2.3. PSQM99

PSQM99 - результат очередного улучшения PSQM, осуществленного компанией KPN Research в 1999. Алгоритм PSQM99 отличается от PSQM и PSQM+ в асимметричной обработке и шкале измерения результатов. PSQM99 дает более точную корреляцию субъективной оценки качества речи с оценками экспертов, нежели PSQM или PSQM+.

2.4. PAMS

Данный алгоритм оценки качества речи разработан в 1998 году (последняя - третья версия PAMS вышла в декабре 1999 года) и оптимизирован для работы с реальными системами передачи речевой информации (такими как VoIP) [11]. Для этого PAMS использует уникальную модель человеческого слуха, с помощью которой удается получить очень высокий уровень корреляции оценок алгоритма с оценками экспертов. Главное отличие этой модели от модели, использованной в PSQM, состоит в выравнивании эталонного (входного) и искаженного (выходного) сигналов, как по уровню, так и во времени, что позволяет удалить негативное влияние больших задержек и джиттера. При этом влияние указанных типов задержек отражается в конечных оценках, которые PAMS выставляет по шкале MOS, то есть с значениями от 1 до 5, что позволяет избежать дополнительного масштабирования выходных баллов алгоритма.

^ 3. Алгоритм PESQ

Алгоритм PESQ, был стандартизован МСЭ-Т (ITU-T) как рекомендация P.862, в феврале 2001 года [3,12-14]. Блок-схема алгоритма PESQ показана на рис.1.



Рис.1.Блок-схема алгоритма PESQ

Модель PESQ включает в себя следующие стадии:

^ 4. Сравнение PESQ с другими алгоритмами

В тестовых испытаниях по сравнению основных критериев оценки качества речи был представлен широкий диапазон разнообразных кодеков, ошибок сети, видов потерь пакетов и шумовых условий. При этом использовалось более 25000 образцов искаженной речи, и было выставлено большое число экспертных оценок. Следует отметить, что длительность речевых эталонов составляла от 8 до 12 секунд. В таблице 1 приведены коэффициенты корреляции между рассмотренными выше методами и экспертной оценкой – MOS.

Таблица 1. Степень корреляции между рассматриваемыми алгоритмами и MOS


Тип сети:

Коэффициент корреляции

PESQ

PAMS

PSQM

PSQM+

Мобильная сеть

Средний

0.962

0.954

0.924

0.935

Минимальный

0.905

0.895

0.843

0.859

Фиксированная сеть (ТфОП)

Средний

0.942

0.936

0.881

0.897

Минимальный

0.902

0.805

0.657

0.652

Voice over IP (VoIP)

Средний

0.918

0.916

0.674

0.726

Минимальный

0.810

0.758

0.260

0.469
Выводы

Основным достоинством алгоритма PESQ является то, что он учитывает наиболее широкий диапазон факторов, пагубно влияющих на качество речи. Именно поэтому алгоритм на основе рекомендации P.862 превосходит по точности все предшествующие алгоритмы. К недостаткам можно отнести тот факт, что PESQ не учитывает потерю уровня громкости и изменения частотной характеристики, менее чем на 20 дБ – два важных фактора, влияющих на восприятие речи.

Также следует отметить, что при вычислении оценок PESQ занимается некоторая часть полосы пропускания. Тем не менее, точность лучшего алгоритма активного тестирования – PESQ очень высока, что делает рекомендацию ITU-T P.862 наиболее эффективным инструментом оценки среди всех описанных критериев.

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант №06-02-17195).
Литература

  1. Иванов П. Измеряемый голос // Сети 2004. № 8.

  2. Морриси П. Как измерить качество речевой связи // Сети и системы связи 2005. № 8.

  3. Rix A., Hollier M., Hekstra A., Beerends J. Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) The New ITU Standard for End-to-End Speech Quality Assessment // 2002 (www.psytechnics.com).

  4. Ерошкин Е., Огоньков А. Сети VoIP - голос в пакетах. Проблемы измерения и настройки // Электроника-НТБ 2000. № 4.

  5. Радзишевский А.Ю. «Основы аналогового и цифрового звука» - М., «Вильямс», 2006.

  6. Huang, Acero X., Hon A., Hsiao-Wuen Spoken Language Processing: A Guide to Theory, Algorithm and System Development, Prentice Hall, 2001.

  7. Mean Opinion Score (MOS) terminology. ITU Recommendation P.800.1 (http://www.itu.int/rec/T-REC-P.800.1-200607-I/en).

  8. ITU Recommendation P.56. Objective measurement of active speech level (http://www.itu.int/rec/T-REC-P.56/en).

  9. ITU Recommendation P.861. Objective quality measurement of telephone-band (300-3400 Hz) speech codecs (http//www.itu.int/rec/T-REC-P.861/en).

  10. OPTICOM GmbH. PSQM - Perceptual Speech Quality Measurement (http://www.opticom.de
    /technology/psqm.html).

  11. Psytechnics Limited. PAMS: Measuring speech quality over networks...as the customers hear it (www.psytechnics.com).

  12. ITU Recommendation P.862. Perceptual evaluation of speech quality (PESQ): An objective method for end-to-end speech quality assessment of narrow-band telephone networks and speech codecs. (http://www.itu.int/rec/T-REC-P.862/en).

  13. Psytechnics Limited. PESQ: An Introduction (www.psytechnics.com).

  14. Microtronix technologies. Perceptual Evaluation of Speech Quality (www.microtronix.com).








Цифровая обработка сигналов и ее применение

Digital signal processing and its applications

9-osnovnie-napravleniya-razvitiya-precizionnoj-rentgenografii-geterogennih-katalizatorov.html
9-osobennosti-provedeniya-konkursa-s-ogranichennim-uchastiem-polozhenie-o-zakupke-dlya-nuzhd-ogup-usmandorstrojremont-utverzhdayu.html
9-otlichitelnie-cherti-russkoj-duhovnosti-1-uchenie-konfuciya.html
9-otvetstvennost-dizajna-pyat-mifov-i-shest-napravlenij-viktor-papanek.html
9-ozhidaemij-socialno-ekonomicheskij-effekt-ot-realizacii-programmi-pravitelstvo-sankt-peterburga-postanovlenie.html
9-pechal-unmasking-the-face.html
  • literature.bystrickaya.ru/de-i-bezopasnost-zhiznedeyatelnosti-i-sreda-obitaniya-cheloveka-8-chasa.html
  • otsenki.bystrickaya.ru/rossijskoj-federacii-federalnoe-agentstvo-po-obrazovaniyu-rossijskij-himiko-tehnologicheskij-universitet-imeni-d-i-mendeleeva.html
  • report.bystrickaya.ru/istoriya-dinastii-romanovih-programmi-i-zadaniya-na-20042005-uchebnij-god-4-kurs.html
  • lecture.bystrickaya.ru/42-shema-i-instrumenti-realizacii-programmi-na-regionalnom-urovne-gosudarstvennaya-programma-po-forsirovannomu.html
  • teacher.bystrickaya.ru/glava-4-mediaobrazovanie-v-postsovetskom-prostranstve-uchebnoe-posobie-dlya-studentov-pedagogicheskih-vuzov-po-specialnosti.html
  • thesis.bystrickaya.ru/programma-letnej-shkoli-antikorrupcionnoj-politiki.html
  • uchit.bystrickaya.ru/tri-vida-gumanizma-tri-vida-gumanizma-15.html
  • literature.bystrickaya.ru/elektronnaya-versiya-kollekcii-planov-sankt-peterburga-iz-sobraniya-rossijskoj-nacionalnoj-biblioteki.html
  • assessments.bystrickaya.ru/duglas-kouplend-normalnih-semej-ne-bivaet-stranica-13.html
  • ekzamen.bystrickaya.ru/sh--ch-ch-ch-ch-chj-merzhanian-a-a-c-k38-tehnologiya-vina.html
  • write.bystrickaya.ru/glava-25-anzhelika-markiza-angelov-ann-i-serzh-golon-chast-pervaya-markiza-angelov-glava-1.html
  • occupation.bystrickaya.ru/obshaya-harakteristika-raboti-aktualnost-temi.html
  • exchangerate.bystrickaya.ru/distancionnoe-obuchenie-2.html
  • klass.bystrickaya.ru/aprobirovanie-programmi-teatr-i-deti-kalendarno-tematicheskoe-planirovanie.html
  • studies.bystrickaya.ru/kriterii-prinyatiya-investicionnih-reshenij-i-metodi-ocenki-investicionnih-proektov-chast-3.html
  • composition.bystrickaya.ru/polozhenie-o-gorodskoj-olimpiade-shkolnikov-po-obsheobrazovatelnim-predmetam-obshie-polozheniya.html
  • tasks.bystrickaya.ru/-1-dopros-svidetelej-metodika-rassledovaniya-dtp-zuev.html
  • obrazovanie.bystrickaya.ru/programma-i-tezisi.html
  • zadachi.bystrickaya.ru/pravo-cheloveka-na-svobodu-peredvizheniya-v-rossijskoj-federacii.html
  • knigi.bystrickaya.ru/sobranie-deputatov-andreevo-bazarskogo-selskogo-poseleniya-reshenie.html
  • write.bystrickaya.ru/g-gesse-1877-1962-neizrechennogo.html
  • uchitel.bystrickaya.ru/proizvodstvenno-pedagogicheskoj-praktiki-ohvativaet-naibolee-obshie-napravleniya-uchebno-vospitatelnogo-processa-v-shkole-ili-vuze-uchebnaya-i-vospitatelnaya-rabota.html
  • znanie.bystrickaya.ru/67taliriktug-simmons-den-terror.html
  • institut.bystrickaya.ru/test-po-kursu-issledovanie-sistem-upravleniya-e-m-korotkov-issledovanie-sistem-upravleniya.html
  • tasks.bystrickaya.ru/2-iyunya-2009-g-n-36-ob-utverzhdenii-i-vvedenii-v-dejstvie-obshegosudarstvennogo-klassifikatora-respubliki-belarus-okrb-011-2009-specialnosti-i-kvalifikacii-stranica-9.html
  • tasks.bystrickaya.ru/3-kratkoe-soderzhanie-disciplini-osnovnaya-obrazovatelnaya-programma-oop-bakalavriata-realizuemaya-vuzom-po-napravleniyu.html
  • portfolio.bystrickaya.ru/planiruemij-auditorskij-risk4-audit-ucheta-osnovnih-sredstv.html
  • education.bystrickaya.ru/134-svodnaya-vedomost-godovih-ocenok-poluchennih-vipusknikami-srednej-shkoli-po-predmetam.html
  • lecture.bystrickaya.ru/badminton-5-statistika-chempionatov-mira-2009-goda-v-letnih-olimpijskih-vidah-sporta.html
  • thesis.bystrickaya.ru/pravila-tehnicheskogo-obsluzhivaniya-i-tekushego-remonta-teplovozov-2te116-stranica-15.html
  • portfolio.bystrickaya.ru/plani-seminarskih-zanyatij-uchebnoe-posobie-dlya-studentov-dnevnoj-formi-obucheniya-vseh-specialnostej-akademii-harkov-2007.html
  • learn.bystrickaya.ru/glava-7-predvaritelnie-svedeniya-o-lechenii-i-kontrole-diabeta-ahmanov-m-a-91-nastolnaya-kniga-diabetika.html
  • assessments.bystrickaya.ru/chast-tela-tyazhelo-bit-mladshim-tyomnij.html
  • education.bystrickaya.ru/17-otdel-nadzora-za-ohranoj-i-ispolzovaniem-vodnih-biologicheskih-resursov-otchet-o-deyatelnosti-upravleniya-za-2007-god.html
  • composition.bystrickaya.ru/pomesheniya-i-ploshadi-mikrobiologicheskoj-laboratorii-ob-utverzhdenii-sanitarno-epidemiologicheskih-pravil-i-norm-sanitarno-epidemiologicheskie.html
  • © bystrickaya.ru
    Мобильный рефератник - для мобильных людей.