Системы регистрации речевой информации, используемые в настоящее время в ГА
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
В»ьность отдельных чисел, то есть сделать его дискретным (англ. discrete - раздельный, состоящий из отдельных частей). Преобразование происходит следующим образом (Рисунок 2.1.1): устройство много раз в секунду измеряет амплитуду аналогового сигнала и выдает результаты измерений в виде чисел.
Рисунок 2.1.1 - Дискретизация сигнала
Как видно на рисунке, результат измерений не является точным аналогом непрерывного электрического сигнала. Очевидно, что соответствие сигналов будет тем полнее, чем чаще происходят измерения и чем они точнее. Частота, с которой производятся измерения, называется частотой дискретизации. А на точность измерений амплитуды указывает число бит, использующихся для представления результата измерений. Этот параметр называют разрядностью.
Преобразование аналогового сигнала в цифровой состоит из двух этапов: дискретизации по времени и квантования по амплитуде. Дискретизация по времени означает, что сигнал представляется рядом своих отсчетов, взятых через равные промежутки времени. Например, когда мы говорим, что частота дискретизации 44,1 кГц, то это значит, что сигнал измеряется 44100 раз в течении.
Основной вопрос на первом этапе преобразования аналогового сигнала в цифровой (оцифровки) состоит в выборе частоты дискретизации аналогового сигнала. Как уже было сказано, чем больше частота - тем точнее соответствует цифровой сигнал аналоговому. Однако, пропорционально увеличению частоты возрастают:
а) интенсивность потока цифровых данных, а пропускные возможности интерфейсов не безграничны, особенно если записывается/воспроизводится одновременно несколько каналов;
б) вычислительная нагрузка на цифровые процессор, а их вычислительные возможности также ограничены;
в) объем памяти, необходимой для хранения цифрового сигнала. Очевидно, что необходим компромисс.
От выбора частоты дискретизации зависит частотный диапазон полученного цифрового звука или максимальная частота аналогового сигнала, правильно представленная в цифровом. Считается, что диапазон частот, которые производит человек, составляет от 400 до 2800 Гц. Согласно известной теореме Котельникова, для того, чтобы аналоговый (непрерывный по времени) сигнал можно было точно восстановить по его отсчетам, частота дискретизации должна быть как минимум вдвое больше максимальной звуковой частоты:
fдискр=2*Fмах (2.1.1)
где Fмах - верхняя частота в спектре
Звуковая частота, равная половине частоты дискретизации, называется частотой дискретизации и является максимальной частотой, которую данная цифровая система может правильно сохранить и воспроизвести. Таким образом, если реальный аналоговый сигнал, который мы собираемся преобразовать в цифровую форму, содержит частотные компоненты от 400 Гц до 2800 Гц, то частота дискретизации такого сигнала должна быть не меньше, чем 6,5 кГц. Повышенная частота дискретизации поможет избавиться от помех.
Второй этап - это квантование амплитуды дискретных отсчетов, полученных на первом этапе. Представим себе, что отсчет представляет собой некий столбик или полоску, наподобие той, что мы видим на студийном индикаторе уровня сигнала. Длина этой полоски и есть амплитуда сигнала в данном отсчете. Процесс квантования амплитуды тогда можно представить как измерение длины полоски с помощью линейки. Чем чаще идут метки на линейке, тем точнее мы можем измерить длину полоски (амплитуду) и тем меньше будут ошибки измерений (Рисунок 2.1.2). Однако, чем чаще расположены метки на линейке - тем больше цифр (бит) нам потребуется для записи числа, соответствующего измеренной нами длине полоски (амплитуде сигнала в отсчете). Например, если на линейке 32 метки, то для представления длины полоски (амплитуды) в виде числа понадобится максимум 5 бит (32=25). В данном случае 5 бит и будет разрядностью АЦП.
Рисунок 2.1.2 - Квантование сигнала
Таким образом, процесс квантования амплитуд отсчетов фактически заключается в измерении их величин по отношению к некоторому опорному источнику напряжения (линейка в предыдущих объяснениях), обычно имеющемуся внутри корпуса микросхемы АЦП, и выражении этих величин в виде чисел, состоящих из конечного числа бит. Причем числа могут быть не только целые, например 16-, 18-, 20-, 24-битные, но и 24- или 32-битные с плавающей запятой или с другой кодировкой (например, в кодах с исправлением ошибок), зависящей от конкретной реализации устройства АЦП. Довольно часто используется все же кодирование результатов измерения амплитуд отсчетов в виде целых чисел.
В обычном АЦП число бит на один отсчет (разрядность числа) выходного цифрового потока данных непосредственно с квантователя амплитуд дискретов и на выходе всего АЦП равны, так как числа с квантователя амплитуд поступают непосредственно на выход устройства. Однако, квантователь АЦП не обязательно должен иметь высокую разрядность для того, чтобы выходной поток цифровых данных АЦП имел таковую. Увеличение эффективной разрядности АЦП может быть достигнуто использованием метода увеличения частоты дискретизации и цифровой фильтрации.
.2 Хранение цифрового звука
Для хранения цифрового звука существует много различных способов. Как мы говорили, оцифрованный звук являет собой набор значений амплитуды сигнала, взятых через определенные промежутки времени. Таким образом, во-первых, блок оцифрованной аудио информации можно записать в файл как есть, то есть последовательностью чисел (значений ам