دانلودپایان نامه: متن کامل پایان نامه مقطع کارشناسی ارشد مخابرات سیستم

دانلود متن کامل پایان نامه مقطع کارشناسی ارشد رشته مخابرات سیستم

عنوان :پیاده سازی بلادرنگ کدک صحبت استاندارد G.728 بر روی پردازنده TMS320C5402

بسمه تعالی

دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی

پایان نامه کارشناسی ارشد مخابرات سیستم

 پیاده سازی بلادرنگ کدک صحبت استاندارد G.728

بر روی پردازنده TMS320C5402

 

استاد راهنما : دکتر محمد اسماعیل کلانتری

شهریور 1381

برای رعایت حریم خصوصی نام نگارنده پایان نامه درج نمی شود(در فایل دانلودی نام نویسنده موجود است)تکه هایی از متن پایان نامه به عنوان نمونه :(ممکن است هنگام انتقال از فایل اصلی به داخل سایت بعضی متون به هم بریزد یا بعضی نمادها و اشکال درج نشود ولی در فایل دانلودی همه چیز مرتب و کامل است)چکیده   کدک صحبت استاندارد G.728 ، یک کدک کم تاخیر است که صحبت با کیفیت عالی را در نرخ بیت 16 kbps ارائه می دهد و برای شبکه های تلفن ماهواره ای و اینترنت و موبایل که به تاخیر زیاد حساس هستند ، مناسب است. در این رساله به پیاده سازی بلادرنگ اینکدر و دیکدر  G.728 بصورت دوطرفه کامل ( Full Duplex ) بر روی پردازنده TMS320C5402 می پردازیم .روشی ترکیبی برای برنامه نویسی TMS ارائه می شود که در آن  زمان وپیچیدگی برنامه نویسی نسبت به برنامه نویسی دستی به 30%  کاهش می یابد . در این روش پس از برنامه نویسی           و  شبیه سازی ممیزثابت الگوریتم کدک به زبان C ، با استفاده از نرم افزار                                ( Code Composer Studio ) CCS ، برنامه به زبان اسمبلی ترجمه شده و بهینه سازی دستی در کل کد اسمبلی صورت می گیرد . سپس بعضی از توابع مهم برنامه از نظر MIPS ، بصورت دستی به زبان اسمبلی بازنویسی می شوند تا برنامه بصورت بلادرنگ قابل اجرا گردد . در پایان                  نتایج این پیاده سازی ارائه می شود . کلمات کلیدی کدینگ و فشرده سازی صحبت ، پیاده سازی بلادرنگ ، DSP- مقدمه                                         فصل 1 : بررسی و مدل سازی سیگنال صحبت                        1-1- معرفی سیگنال صحبت                               61-2- مدل سازی پیشگویی خطی                            101-2-1- پنجره کردن سیگنال صحبت                   111-2-2- پیش تاکید سیگنال صحبت                    131-2-3- تخمین پارامترهای LPC                                              14فصل 2 : روش ها و استانداردهای کدینگ صحبت2-1- مقدمه                                      152-2- روش های کدینگ                                   192-2-1- کدرهای شکل موج                       212-2-2- کدرهای صوتی                              22       2-2-3- کدرهای مختلط                           24الف- کدرهای مختلط حوزه فرکانس                   27ب- کدرهای مختلط حوزه زمان                       29فصل 3 : کدر کم تاخیر LD-CELP                       3-1- مقدمه                                      343-2- بررسی کدرکم تاخیر LD-CELP                      363-2-1- LPC معکوس مرتبه بالا                  393-2-2- فیلتر وزنی شنیداری                       423-2-3- ساختار کتاب کد                       423-2-3-1- جستجوی کتاب کد                         433-2-4- شبه دیکدر                            453-2-5- پست فیلتر                            46فصل 4 : شبیه سازی ممیزثابت الگوریتم به زبان C                   4-1- مقدمه                                       494-2- ویژگی های برنامه نویسی ممیزثابت                         504-3- ساده سازی محاسبات الگوریتم                          534-3-1- تطبیق دهنده بهره                         544-3-2- محاسبه لگاریتم معکوس                          584-4- روندنمای برنامه                                 594-4-1- اینکدر                               634-4-2- دیکدر                                69فصل 5 : پیاده سازی الگوریتم برروی DSP          5-1- مقدمه                                      745-2- مروری بر پیاده سازی بلادرنگ                          755-3- چیپ های DSP                                765-3-1- DSP های ممیزثابت                         775-3-2- مروری بر DSP های خانواده TMS320          785-3-2-1- معرفی سری TMS320C54x               795-4- توسعه برنامه بلادرنگ                             815-5- اجرای برنامه روی برد توسعه گر C5402 DSK                 825-5-1- بکارگیری ابزارهای توسعه نرم افزار                 845-5-2- استفاده از نرم افزارCCS                      865-5-3- نتایج پیاده سازی                         945-6- نتیجه گیری و پیشنهاد                          97- ضمائم   - ضمیمه (الف) : دیسکت برنامه های شبیه سازی ممیز ثابت به زبان C وپیاده سازی کدک به زبان اسمبلی                                                                                         - ضمیمه (ب) : مقایسه برنامه نویسی C و اسمبلی                         98- مراجع                                         103 - مقدمهامروزه در عصر ارتباطات و گسترش روزافزون استفاده از شبکه های تلفن ،موبایل و اینترنت در جهان ومحدودیت پهنای باند در شبکه های مخابراتی ، کدینگ و فشرده سازی صحبت امری اجتناب ناپذیر است . در چند دهه اخیر روشهای کدینگ مختلفی پدیدآمده اند ولی بهترین و پرکاربردترین آنها کدک های آنالیزباسنتز هستند که توسط Atal & Remedeدر سال 1982 معرفی شدند [2] . اخیرا مناسبترین الگوریتم برای کدینگ صحبت با کیفیت خوب در نرخ بیت های پائین و زیر 16 kbps ، روش پیشگویی خطی باتحریک کد (CELP) می باشد که در سال 1985 توسط Schroeder & Atal معرفی شد [8] و تا کنون چندین استاندارد مهم کدینگ صحبت بر اساس CELP تعریف شده اند .در سال 1988 CCITT برنامه ای برای استانداردسازی یک کدک 16 kbps با تاخیراندک و      کیفیت بالا در برابر خطاهای کانال آغاز نمود و برای آن کاربردهای زیادی همچون شبکه PSTN ،ISDN ،تلفن تصویری و غیره در نظر گرفت . این کدک در سال 1992 توسط Chen et al.    تحت عنوان LD-CELP معرفی شد[6] و بصورت استاندارد G.728 در آمد[9] و در سال 1994 مشخصات ممیز ثابت این کدک توسط ITU ارائه شد[10] . با توجه به کیفیت بالای این کدک که در آن صحبت سنتزشده از صحبت اولیه تقریبا غیرقابل تشخیص است  و کاربردهای آن در شبکه های تلفن و اینترنت و ماهواره ای در این گزارش به پیاده سازی این کدک می پردازیم .در فصل اول به معرفی وآنالیز سیگنال صحبت پرداخته می شود و در فصل دوم روش ها و استانداردهای کدینگ بیان می شوند . در فصل سوم کدک LD-CELP را بیشتر بررسی می کنیم و در فصل چهارم شبیه سازی ممیز ثابت الگوریتم به زبان C را بیان می نمائیم. ودر پایان در فصل 5 به نحوه پیاده سازی بلادرنگ کدکG.728 بر روی پردازنده TMS320C5402 می پردازیم.فصل 1

بررسی و مدل سازی سیگنال صحبت

1-1 –معرفی سیگنال صحبتصحبت در اثر دمیدن هوا از ریه ها به سمت حنجره و فضای دهان تولید می‏شود. در طول این مسیر در انتهای حنجره، تارهای صوتی[1] قرار دارند. فضای دهان را از بعد از تارهای صوتی ، لوله صوتی[2]  می‏نا مند که در یک مرد متوسط حدود cm 17 طول دارد . در تولید برخی اصوات تارهای صوتی کاملاً باز هستند و مانعی بر سر راه عبور هوا ایجاد نمی‏کنند که این اصوات را اصطلاحاً اصوات بی واک [3]  می‏نامند. در دسته دیگر اصوات ، تارهای صوتی مانع خروج طبیعی هوا از حنجره می‏گردند که این باعث به ارتعاش درآمدن تارها شده و هوا به طور غیر یکنواخت و تقریباً پالس شکل وارد فضای دهان می‏شود. این دسته از اصوات را اصطلاحاً باواک[4]  می‏گویند.فرکانس ارتعاش تارهای صوتی در اصوات باواک را فرکانس Pitch و دوره تناوب ارتعاش تارهای صوتی را پریود Pitch می‏نامند. هنگام انتشار امواج هوا در لوله صوتی، طیف فرکانس این امواج توسط لوله صوتی شکل می‏گیرد و بسته به شکل لوله ، پدیده تشدید در فرکانس های خاصی رخ می‏دهد که به این فرکانس های تشدید فرمنت[5]  می‏گویند.از آنجا که شکل لوله صوتی برای تولید اصوات مختلف، متفاوت است پس فرمنت ها برای اصوات گوناگون با هم فرق می‏کنند. با توجه به اینکه صحبت یک فرآیند متغییر با زمان است پس پارامترهای تعریف شده فوق اعم از فرمنت ها و پریود Pitch در طول زمان تغییر می‏کنند به علاوه مد صحبت به طور نامنظمی از باواک به بی واک و بالعکس تغییر می‏کند. لوله صوتی ، همبستگی های زمان-کوتاه  ، در حدود 1 ms ، درون سیگنال صحبت را در بر می‏گیرد. و بخش مهمی از کار کدکننده های صوتی مدل کردن لوله صوتی به صورت یک فیلتر زمان-کوتاه می‏باشد. همان طور که شکل لوله صوتی نسبتاً آهسته تغییر می‏کند، تابع انتقال این فیلتر مدل کننده هم نیاز به تجدید[6] ، معمولاً در هر 20ms یکبارخواهد داشت.در شکل (1-1 الف) یک قطعه صحبت باواک که با فرکانس 8KHz نمونه برداری شده است  دیده می‏شود. اصوات باواک دارای تناوب زمان بلند به خاطر پریود Pitch هستند که نوعاً   بین 2ms تا 20ms می‏باشد. در اینجا پریود Pitch در حدود 8ms یا 64 نمونه است. چگالی طیف توان این قطعه از صحبت در شکل (1-1 ب) دیده می‏شود[3].اصوات بی واک نتیجه تحریک نویز مانند لوله صوتی هستند و تناوب زمان- بلند اندکی را در بر دارند ، همانگونه که در شکل های (1-1 ج) و (1-1 د) دیده می‏شود ولی همبستگی زمان کوتاه به خاطر لوله صوتی در آنها هنوز وجود دارد.[1]  Vocal Cords[2] Vocal Tracts[3] Unvoiced[4] Voiced[5] Formant[6]  Update-2- مدل سازی  پیشگویی خطی روش کدینگ پیشگویی خطی (LPC[1])  مبتنی بر مدل تولید صحبت در کد کننده های صوتی می‏باشد که در اینجا در شکل (1-2) نشان داده شده است. برای استفاده از مدل لازم است که معلوم شود سیگنال با واک است یا بی‏واک و اگر با واک است پریود Pitch مجاسبه گردد. تفاوت اصلی بین LPC و سایر کدکننده های صوتی  در مدل کردن لوله صوتی است. در تحلیل LPC ، لوله صوتی به صورت یک فیلتر دیجیتال تمام قطب در نظر گرفته می‏شود.[4,1].شکل (1-2): مدل تولید صحبت در LPCبا شرکت دادن بهره G در این فیلتر داریم:که در آن p مرتبه فیلتر است. اگر S(n) خروجی فیلتر مدل صحبت  و e(n) تحریک ورودی باشد، معادله فوق را در حوزه زمان به صورت زیر می‏توان نوشت:به عبارت دیگر هر نمونه صحبت به صورت ترکیب خطی از نمونه های قبلی قابل بیان است و این دلیل نام گذاری کدینگ پیشگویی خطی (LPC) می‏باشد.1-2-1- پنجره کردن سیگنال صحبتروش LPC هنگامی دقیق است که به سیگنالهای ایستان[2] اعمال شود، یعنی به سیگنالهایی که رفتار آنها در زمان تغییر نمی‏کند. هر چند که این موضوع در مورد صحبت صادق نیست، اما برای اینکه بتوانیم روش LPC را بکار ببریم، سیگنال صحبت را به قسمت های کوچکی بنام   "فریم" تقسیم می‏کنیم که این فریم ها شبه ایستان هستند. شکل (1-3) مثالی از قسمت بندی سیگنال صحبت را نشان می‏دهد. این قسمت بندی با ضرب کردن سیگنال صحبت  S(n) ، در سیگنال  پنجره W(n) انجام می‏شود.شکل (1-3) : قسمت بندی سیگنال صحبتمعروف ترین انتخاب برای پنجره ، پنجره همینگ (Hamming) به صورت زیر است:در اینجا N ، طول پنجره دلخواه به نمونه و عموماً در محدوده  160-320 انتخاب می‏گردد          که 240 یک مقدار نوعی می‏باشد . در شکل (1-4) چند پنجره معروف نشان داده شده است.معمولاً پنجره های متوالی برروی هم همپوشانی دارند و فاصله بین آنها را پریود فریم می‏گویند. مقادیر نوعی برای پریود فریم 10-30ms می‏باشد. این انتخاب به نرخ بیت و کیفیت صحبت دلخواه ما بستگی خواهد داشت. هر چه پریود فریم کوچکتر باشد، کیفیت بهتری خواهیم داشت.

شکل (1-4): نمایش چند پنجره معروف

1-2-2- پیش تاکید سیگنال صحبتشکل (1-5) یک توزیع طیفی نمونه سیگنال صحبت را برای اصوات باواک نشان می‏دهد. با توجه به افت طیف در فرکانس های بالا وضعیف بودن فرکانس های بالا در طیف صحبت ، تحلیل  LPC در فرکانس های بالا عملکرد ضعیفی خواهد داشت. برای تقویت مؤلفه های فرکانس بالا صحبت ، آن را از یک فیلتر بالا گذر با تابع انتقال  که فیلتر پیش تاکید نامیده می‏شود، عبور می‏دهیم. مقدار نوعی ضریب a معمولاً  در نظر گرفته می‏شود.اگر S(n) سیگنال ورودی باشد، سیگنال پیش تأکید شده  خواهد شد:شکل (1-5) :  پوشش طیفی نمونه اصوات باواک1-2-3- تخمین پارامترهای LPCدر اینجا لازم است که پارامترهای مدل LPC یعنی ضرایب ai فیلتر و بهره G تعیین گردند. اگرتخمین S(n) از روی نمونه های قبلی باشد، ضرایب ai را چنان تعیین می‏کنیم که خطایروی همه نمونه های موجود مینیمم گردد. این مینیمم سازی ما را به معادلات خطی زیر می‏رساند:و یا در فرم ماتریسیR.a = -rدر معادلات فوق  تعریف زیر را داریم:کهr(i) ،  iامین اتوکورلیشن سیگنال می‏باشد و فرض شده که S(n)  به طول N پنجره شده است. این فرمولاسیون به روش اتوکورلیشن معروف است و ماتریس R در آن یک ماتریس Toeplitz می‏باشد.  چنین ماتریسی غیرمنفرد و همیشه معکوس پذیر است و در نتیجه  همواره می‏‏توانیم جوابی به صورت a = -R-1r داشته باشیم.روش دیگری نیز بنام روش کواریانس وجود دارد. در این روش سیگنال صحبت S(n) پنجره نمی‏شود و به جای اتوکورلیش های r(i) ، کواریانس های r(i,j) برای عنصر (i,j) ماتریس R محاسبه می‏گردد:در اینجا تضمین نمی‏شود که ماتریس R معکوس پذیر باشد و ممکن است که سیستم معادلات فوق جواب نداشته باشد. در این حالت فیلتر LPC ناپایدار می‏شود. از این رو در اینجا بیش از این به روش کواریانس نمی‏پردازیم.راه سوم روش Burg است که امتیاز عدم استفاده از پنجره را در روش کواریانس با امتیاز روش اتوکورلیشن یعنی تضمین پایداری فیلتر ، ترکیب می‏کند. این روش از  ساختار مشبک[3]    فیلتر تمام قطب  استفاده می‏کند[1] .جواب دستگاه معادلات فوق را می‏توان با یکی از روش های کلاسیک آنالیز عددی مثل حذف گوسی بدست آورد. اما چون R یک ماتریس Toeplitz است می‏توان از روشی مؤثر بنام روش تکرار Durbin سود جست که بصورت زیر ضرائب فیلتر را تولید می کند :که در آن  ، ضریب   j ام فیلتردر تکرار  i ام و E(i) خطای پیشگویی مرتبه i است  و بدین ترتیب ضرایب فیلتر بصورت زیر  بدست خواهند آمد:روش تکرار Durbin پارامترهای  را که ضرایب انعکاس نامیده می‏شوند و E(p) را بدست می‏دهد که مربع بهره پیشگویی G و مورد نیاز فیلتر سنتز می‏باشد:و چون داریم :می‏توانیم به جای E(p) ،r(0) را کد کرده و ارسال داریم و از آنجا به بهره G برسیم و این ترجیح داده می‏شود زیرا حساسیت r(0) به نویز کوانتیزاسیون کمتر از G است.ضرایب انعکاس Ki یا PARCOR (برای  PARtial CORrelation) نقش مهمی در تحلیل LPC دارند و دارای خواص زیر هستند:
  • ضرایب انعکاس Ki معادل با ضرایب فیلتر ai هستند . به عبارت دیگر می‏توان K را به a و برعکس تبدیل کرد :
 ـ برای یک فیلتر پایدار یعنی یک فیلترLPC   که همه قطب های آن داخل دایره واحد باشد داریم:که این شرط بسیار مهمی است چرا که با اطمینان از اینکه Ki  بین –1 و +1 است حتی            بعد از کوانیتزاسیون ، پایداری فیلتر تضمین خواهد شد. به علاوه محدوده (-1 , +1) کار کوانیتزاسیون را ساده‏تر می‏کند. ولی ai ها دارای چنین ویژگی نیستند که پایداری فیلتر را تضمین نمایند و کوانیتزاسیون ai ها می‏تواند موجب ناپایداری ‏شود.[1]  Linear Predictive Coding[2]  Stationary[3]  Latticeتعداد صفحه :101قیمت : 14000تومان

بلافاصله پس از پرداخت ، لینک دانلود پایان نامه به شما نشان داده می شود

و در ضمن فایل خریداری شده به ایمیل شما ارسال می شود.

پشتیبانی سایت :        09309714541 (فقط پیامک)        info@arshadha.ir

در صورتی که مشکلی با پرداخت آنلاین دارید می توانید مبلغ مورد نظر برای هر فایل را کارت به کارت کرده و فایل درخواستی و اطلاعات واریز را به ایمیل ما ارسال کنید تا فایل را از طریق ایمیل دریافت کنید.

--  -- --

مطالب مشابه را هم ببینید

فایل مورد نظر خودتان را پیدا نکردید ؟ نگران نباشید . این صفحه را نبندید ! سایت ما حاوی حجم عظیمی از پایان نامه های دانشگاهی است. مطالب مشابه را هم ببینید. برای یافتن فایل مورد نظر کافیست از قسمت جستجو استفاده کنید. یا از منوی بالای سایت رشته مورد نظر خود را انتخاب کنید و همه فایل های رشته خودتان را ببینید