Алгоритмы повышения эффективности передачи речевой информации в корабельных оперативно-командных системах громокоговорящей связи тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат технических наук Быков, Артем Александрович

• Быков, Артем Александрович
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Быков, Артем Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ТРЕБОВАНИЙ И АЛГОРИТМОВ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СИГНАЛОВ В ОПЕРАТИВНО-КОМАНДНЫХ СИСТЕМАХ ГРОМКОГОВОРЯЩЕЙ СВЯЗИ.

1.1. Современное состояние систем корабельной цифровой речевой связи.

1.2. Требования, предъявляемые к оперативно-командным системам громкоговорящей связи.

1.2.1. Методы оценки разборчивости речевых сигналов.

1.2.2. Статистические модели речевых сигналов.

1.2.3. АКФ и спектральная плотность мощности речевого сигнала.

1.2.4. Распределение формантных частот.

1.3. Помехи в оперативно-командных системах громкоговорящей связи.

1.3.1. Акустические шумы, присутствующие в системах корабельной громкоговорящей связи.

1.3.2. Механизмы формирования и модели акустических эхо-сигналов и помех.

1.4. Методы повышения эффективности работы корабельных систем оперативно-командной громкоговорящей связи.

1.4.1. Алгоритмы подавления акустических шумов современных систем цифровой речевой связи.

1.4.2. Алгоритмы подавления эхо-сигналов.

1.5. Выводы и постановка задачи.

2. ИССЛЕДОВАНИЕ СИГНАЛОВ И ПОМЕХ В КОРАБЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

ОПЕРАТИВНО-КОМАНДНОЙ ГРОМКОГОВОРЯЩЕЙ СВЯЗИ.

2.1. Исследование речевых сигналов в системах оперативно-командной громкоговорящей связи.

2.1.1. Алгоритм получения экспериментального закона распределения вероятности отсчетов речевого сигнала.

2.1.2. Выбор аппроксимации закона распределения вероятности отсчетов речевого сигнала по критерию минимальной погрешности.

2.1.3. Разработка алгоритма определения параметров экспоненциальной аппроксимации закона распределения вероятности отсчетов речевого сигнала.

2.1.4. Исследование функции автокорреляции речевого сигнала и её аппроксимация.

2.2. Исследование акустических помех в корабельных оперативно-командных системах громкоговорящей связи.

2.2.1. Экспериментальная функция закона распределения вероятности отсчетов акустических помех.

2.2.2. Исследование функции автокорреляции акустических помех и её аппроксимация.

2.3. Разработка методики кратковременного спектрального анализа речевого сигнала и акустических помех для случая корабельной громкоговорящей связи.

2.4 Исследование форм огибающей экспериментальной функции спектральной плотности речевых сигналов различных источников.

2.5. Разработка аппроксимации функции спектральной плотности мощности речевых сигналов с целью проектирования каналов ГГС.

2.6. Исследование спектральной плотности мощности акустических помех в системах корабельной громкоговорящей связи.

2.7. Выводы.

3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ АЛГОРИТМОВ ПОДАВЛЕНИЯ АКУСТИЧЕСКИХ ПОМЕХ И КОМПЕНСАЦИИ ЭХО-СИГНАЛОВ В КОРАБЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ ГРОМКОГОВОРЯЩЕЙ СВЯЗИ.

3.1. Исследование влияния отношения сигнал/шум и диапазона воспроизводимых частот речи на значение слоговой разборчивости.

3.2. Исследование возможности повышения отношения сигнал/шум методами линейной фильтрации.

3.3. Разработка итерационного алгоритма адаптивной фильтрации методом наименьших квадратов на последовательности конечных интервалов.

3.4. Разработка алгоритма корреляционного оценивания параметров акустических эхо-каналов систем ГГС.

3.5. Выводы.

4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ, ПОВЫШАЮЩИХ ЭФФЕКТИВНОСТЬ КОРАБЕЛЬНЫХ ОПЕРАТИВНО-КОМАНДНЫХ СИСТЕМ ГГС.

4.1. Адаптивная компенсация и многоканальная обработка эхо-сигналов в системах ГГС.

4.2. Разработка адаптивного многоканального алгоритма подавления сосредоточенных акустических помех.

4.3. Адаптивный алгоритм подавления акустических шумов и сосредоточенных помех с формантным распределением полос режекции.

4.4. Сравнительный анализ эффективности предложенных алгоритмов шумоподавления и эхокомпенсации.

4.5 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы повышения эффективности передачи речевой информации в корабельных оперативно-командных системах громокоговорящей связи»

Современный этап развития оперативно-командных систем связи характеризуется существенной интеграцией и повышением их функциональной насыщенности. Передача командной информации на стационарных и подвижных объектах, в частности на морских судах, может осуществляться множеством способов, но при этом громкоговорящая связь остается одной из основных систем передачи оперативной и командной информации, от гарантированного доведения которой до абонентов, часто в форме коротких сообщений, существенно зависит управляемость и живучесть объектов в целом. Таким образом, высокое значение влияния оперативной информации диктует повышенные требования к системам передачи речевой информации в части их эффективного функционирования в условиях воздействия интенсивных акустических помех и эхо-сигналов.

В настоящее время основными средствами влияния на уровень акустических помех в основном остаются направленные и дифференциальные микрофоны и направленные громкоговорители. В ряде последних работ показана возможность использования для подавления помех методов и алгоритмов адаптивной фильтрации и компенсации. Однако многие вопросы их применения в специфических условиях громкоговорящей связи, а также вопросы подавления эхо-сигналов, остаются открытыми.

Вопросам адаптивной фильтрации и компенсации, в том числе в применении к речевым сигналам, посвящены труды отечественных и зарубежных ученых:

- вопросам исследования речевых сигналов - Назаров М.В., Прохоров Ю.Н., Сапожков М.А., Фланаган Дж. Л.;

- вопросам обработки цифровых сигналов, адаптивной фильтрации и компенсации - Айфичер Э.С., Андерсон Б., Беллами Дж., Величкин А.И., Гольдштейн Б.С., Гоулд Б., Коуэн К.Ф.Н., Рабинер Л. Р., Стинз С., Уидроу Б., Цыпкин Я.З, Шафер Р.В.;

- вопросам оценки разборчивости речевого сигнала - Вемян Г.В., Златоустова JI.B., Калинцев Ю.К., Михайлов В.Г., Покровский Н.Б.;

- вопросам реализации систем оперативно-командной связи, включающих устройства шумоподавления и эхокомпенсации - Бабкин В.В., Беллами Дж., Директоров Н.Ф., Катанович A.A., Ланнэ А. А., Нероба Г.С. и др.

В существующих научных изданиях и работах имеется достаточные предпосылки для решения поставленной задачи, но в то же время они носят, как правило, локальный и разрозненный характер по области применения.

В настоящее время для борьбы с акустическими помехами в основном используются пространственно-временные методы. Недостатками вышеупомянутых методов является то, что направленные микрофоны имеют значительные габариты и требуют соблюдения направления на источник речи. Многочисленные источники акустических шумов и помех в корабельных условиях носят изотропный характер и высокий уровень интенсивности (от 85 дБ до 105-110 дБ относительно /0), поэтому их проникновение в направленный микрофон имеет достаточно высокий уровень.

В современных алгоритмах подавления акустических шумов используются как методы линейной фильтрации, так и методы, построенные на основе нелинейных адаптивных алгоритмов очистки речи от шумов. В зависимости от вида акустических помех, их подавление с помощью известных алгоритмов шумоподавления достигает 6-8 дБ. Однако корабельные системы громкоговорящей связи (ГГС) эксплуатируются под воздействием интенсивных акустических помех, интенсивность которых существенно не отличается от интенсивности речевых сигналов вышеуказанных систем. Поэтому уровень подавления акустических шумов известными алгоритмами является недостаточным для обеспечения эффективного функционирования рассматриваемых корабельных оперативно-командных систем громкоговорящей связи (ОКСГГС). Вопрос необходимого отношения сигнал/помеха для обеспечения необходимой эффективной передачи речевой информации требует дополнительных исследований.

Таким образом, разработка алгоритмов, обеспечивающих повышение эффективности функционирования систем передачи речевой информации в условиях акустических помех и эхо-сигналов, характерных в обстановке и условиях корабельной громкоговорящей связи, является актуальной задачей.

Решение этой задачи в свою очередь предполагает создание новых, более эффективных алгоритмов компенсации эха и акустических помех в телекоммуникационных системах громкоговорящей связи, что требует применения современных средств математического моделирования и вычислительных экспериментов.

Объект исследования — телекоммуникационные системы корабельной громкоговорящей связи оперативно-командных средств.

Предмет исследования - методы и алгоритмы обработки речевых сигналов в телекоммуникационных системах оперативно-командной связи.

Цель диссертационной работы - разработка алгоритмов повышения эффективности передачи речевой информации в современных корабельных системах оперативно-командной громкоговорящей связи в условиях интенсивного воздействия акустических помех и отраженных эхо-сигналов.

Для достижения сформулированной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Исследованы вопросы оценивания статистических и спектральных характеристик речевых сигналов, акустических помех и эхо-сигналов при проектировании алгоритмов повышения отношения сигнал/помеха в корабельных системах громкоговорящей связи.

2. Определена зависимость слоговой разборчивости от отношения сигнал/помеха и диапазона воспроизводимых частот в условиях корабельных систем ГГС.

3. Разработаны и исследованы модели акустических эхо-сигналов и помех, способы оценивания их параметров и, на этой основе, разработаны алгоритмы подавления и компенсации эхо-сигналов и помех, обеспечивающие повышение слоговой разборчивости до необходимой величины.

Методы исследования базируются на математическом аппарате спектрального анализа и цифровой обработки сигналов, теории случайных процессов, интерполяции и локальной аппроксимации.

Научная новизна и теоретическая значимость полученных результатов заключается в том, что:

1. Разработана методика создания алгоритмов шумоподавления с применением линейной фильтрации, использующая результаты сравнительного анализа вероятностных и спектральных характеристик речевых сигналов и акустических помех в корабельных системах ГГС, и основанная на многоканальной адаптивной режекции частотных полос в АЧХ канала в зависимости от помеховой обстановки.

2. Разработана методика выбора числа каналов в многоканальном алгоритме подавления акустических помех, основанная на анализе совместной вероятности наличия в канале формантных составляющих речевых сигналов и сосредоточенных акустических помех.

3. Предложены алгоритм настройки адаптивных компенсаторов эха по данным, наблюдаемым в пределах скользящего окна фиксированного размера, и алгоритм оценивания долговременных параметров каналов его распространения, позволяющие в сочетании с многоканальной обработкой решить задачу повышения эффективности эхокомпенсации.

Результаты работы, имеющие практическую значимость:

1. Разработанные алгоритмы настройки адаптивных фильтров и оценивания параметров эхо-сигнала обеспечили увеличение скорости настройки адаптивных фильтров в 3-4 раза и увеличение подавления эхо-сигналов и акустических помех на 1-4 дБ по сравнению с известными аналогами.

2. Предложенное адаптивное многоканальное устройство подавления акустических помех увеличивает подавление шумовых акустических помех на 2,5-7 дБ по сравнению с известными аналогами, и осуществляет подавление сосредоточенных акустических помех на 30 дБ. Разработанные решения подавления акустических помех и сосредоточенных помех могут быть использованы при разработке других телекоммуникационных систем передачи акустических сигналов, работающих в условиях воздействия акустических помех.

Реализация и внедрение результатов. Разработанные в диссертации модели, алгоритмы и структурные схемы использовались:

- в устройствах оперативно-командных систем корабельной ГТС ОАО «Муромский радиозавод», разработанных в ходе выполнения ОКР «Модернизация комплекса оперативно-командной громкоговорящей и телефонной связи «КТС-01ЦС»;

- в учебном процессе на кафедре Электроники и вычислительной техники Муромского института Владимирского государственного университета.

Внедрение результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими актами.

Основные положения, выносимые на защиту;

1. Алгоритмы и результаты анализа статистических и спектральных характеристик речевых сигналов и акустических помех в корабельных системах ГГС. Результаты исследования зависимости слоговой разборчивости речевого сигнала от параметров тракта передачи речевой информации в условиях воздействия акустических помех в корабельных ГГС.

2. Алгоритм многоканального адаптивного подавления акустических помех и адаптивный алгоритм подавления шумовых и сосредоточенных акустических помех с формантным распределением полос режекции.

3. Корреляционный алгоритм оценивания параметров эхо-сигнала и алгоритм настройки адаптивных фильтров компенсации эхо-сигналов.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских конференциях "Гагаринские чтения" (Москва, МАТИ, 2005, 2006, 2007), "XII, XIII, XVII Туполевские чтения" (Казань, Казанский государственный технический университет, 2005, 2007, 2009), XII Всероссийская научнотехническая конференция "Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании" (Рязань, Рязанский государственный радиотехнический университет, 2007), Научно-практическая конференция "Наука и образование в развитии промышленного потенциала и социально-экономической сферы региона", (Муром, МИВлГУ, 2007, 2008, 2009), международная конференция «КрыМиКо» (Севастополь, Украина, 2008, 2009).

Публикации по работе. По теме диссертации опубликовано 18 научных работ, из них 4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, 9 статей в центральных изданиях, 3 доклада на научных конференциях, 2 патента на полезную модель.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Она изложена на 162 страницах, и содержит 57 рисунков, 3 таблицы, список литературы (139 наименований) и приложение.

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Быков, Артем Александрович

4.5 Выводы

1. Разработанные алгоритмы адаптивной компенсации с использованием параметров долговременной задержки совместно с многоканальной обработкой сигналов увеличили компенсацию отраженных эхо-сигналов и помех на 6 -8 дБ и в 3 - 4 раза скорость настройки адаптивных фильтров.

2. Использование взаимной ковариационной функции позволило повысить точность оценки величины задержки и, соответственно, обеспечить указанную выше степень подавления эхо-сигнала.

3. Разбиение спектра сигналов на ряд узкополосных каналов обеспечивает также возможность уменьшения порядка адаптивных фильтров в каждом из каналов и, соответственно, в 3-4 раза уменьшает время их настройки.

4. Разработана структурная схема устройства адаптивной компенсации эхо-сигнала с использованием гребенок фильтров децимации и интерполяции, позволившая уменьшить число отводов адаптивных фильтров, повысить скорость их настройки и снизить вычислительные затраты. Реализация данного алгоритма увеличивает отношение Рс./Рш. в условиях воздействия акустических помех - эхо-сигналов на 6-8 дБ.

5. Разработан адаптивный шестнадцатиканальный алгоритм подавления сосредоточенных акустических помех, позволяющий подавить сосредоточенные акустические помехи до 30 дБ. Уровень подавления определяется заданными требованиями, по которым выполняется полосовой фильтр п-то канала.

6. Проведены исследования зависимости совместной вероятности попадания формантной составляющей и сосредоточенной помехи в фильтр с полосой А/ для первых четырех формантных областей. Получено, что для о реализации совместной вероятности 0,5-10" для всех формантных составляющих и сосредоточенной помехи достаточно, чтобы в области частот первой форманты полоса пропускания одного фильтра гребенки из 14 фильтров от 300 Гц до 1000 Гц составила А/=50 Гц.

Для области частот второй форманты 1000-2400 Гц гребенка фильтров должна состоять из 14 фильтров с Д/=100 Гц.

Для перекрытия области частот третьей и четвертой формантный областей от 2400 Гц до 3400 Гц гребенка фильтров должна состоять из 5 фильтров с А/=200 Гц.

7. Разработан многоканальный алгоритм подавления акустических помех с формантным распределением полос режекции. Достигнуто подавление сосредоточенных помех на 30 дБ. Кроме того, применение алгоритма изменения нижней границы АЧХ канала позволяет подавить низкочастотные шумовые акустические помехи на 15 дБ.

8. Таким образом, в результате проведенных исследований разработан ряд алгоритмов повышения эффективности передачи речевой информации в корабельных оперативно-командных системах громкоговорящей связи, работающих в условиях воздействия интенсивных акустических помех, позволивших подавить акустические шумы с уровнем 85-102 дБ на 8,85-15 дБ и компенсировать отраженные эхо-сигналы интенсивностью до 100 дБ на 6-8 дБ. При этом достигается необходимое отношение сигнал/шум более 9 дБ, слоговая разборчивость более 93%.

5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработан алгоритм определения экспериментальной функции закона распределения вероятности отсчетов речевых сигналов с заданной погрешностью. Показано, что с помощью данного алгоритма можно получить экспериментальную функцию закона распределения вероятности с погрешностью менее 5%, если анализировать реализацию речевого сигнала 300 мс, около 10% - при анализе 100 мс, 20% - при анализе 30 мс.

2. Разработана аппроксимация рядом экспоненциальных функций экспериментальной функции закона распределения вероятности отсчетов речевых сигналов, а также разработан рекуррентный алгоритм вычисления параметров экспонент в ряде функции аппроксимации. Показано, что при представлении закона распределения вероятности функцией аппроксимации, состоящей из суммы трех экспонент, можно получить погрешность менее 5%.

Разработана аппроксимация экспериментальной функции закона распределения вероятности отсчетов акустических помех. При представлении закона распределения аппроксимацией в виде гауссовых кривых, при порядке ряда М= 3, погрешность составляет не более 5%.

3. Результаты исследований слоговой разборчивости от отношения сигнал/шум показали, что для обеспечения заданного уровня 5 не менее 93 % система громкоговорящей связи должна обеспечить отношение сигнал/шум на выходе системы не менее 9 дБ при воспроизведении звуковых частот в пределах от (300-800) Гц до (3400-3500)Гц.

4. Разработан корреляционный алгоритм оценки долговременных параметров совместно с итерационным алгоритмом минимизации квадратичных функций потерь на последовательности конечных интервалов и многоканальной обработкой сигналов. При применении его в проектируемых эхокомпенсаторах существенно повышается эффективность подавления эхо-сигналов.

5. Разработанный алгоритм адаптивной компенсации с использованием параметров долговременной задержки совместно с многоканальной обработкой сигналов, а также с использованием вычисленной ковариационной функцией, позволяющей повысить точность оценки величины задержки, обеспечивает более высокую степень подавления эхо-сигналов. В частности, достигнута компенсация эхо-сигналов до 6-8 дБ, что на 1-4 дБ выше по сравнению с компенсацией известными аналогами эхокомпенсаторов.

6. Разработан многоканальный адаптивный алгоритм подавления сосредоточенных помех с формантным распределением полос режекции, позволяющий подавить сосредоточенные помехи до 30 дБ.

7. Для подавления акустических шумов разработан многоканальный адаптивный алгоритм с меняющейся в зависимости от помеховой обстановки частотой Рн низкочастотного среза АЧХ тракта. С помощью устройства, реализующего данный алгоритм, акустические шумовые помехи подавляются до 15 дБ.

8. Таким образом, в результате проведенных исследований разработан ряд алгоритмов повышения эффективности передачи речевой информации в корабельных оперативно-командных системах громкоговорящей связи, работающих в условиях воздействия интенсивных акустических помех, позволивших подавить акустические шумы на 8,85-15 дБ и компенсировать отраженные эхо-сигналы на 6-8 дБ. При этом достигается необходимое отношение сигнал/шум более 9 дБ, слоговая разборчивость более 93%.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Быков, Артем Александрович, 2010 год

1. Адаптивные фильтры / Под ред. К.Ф.Н. Коуэна и П.М. Гранта. - М.: Мир, 1988.-392 с.

2. Айфичер, Э.С. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание / Пер. с англ. / Э.С. Айфичер, Б.У. Джервис М.: Вильяме, 2004. -992с.: ил.

3. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир,1976.

4. Аульченко В.М. Анализ сигналов. Элементы аналоговой электроники: Учебное пособие. Новосибирский гос. ун-т. Новосибирск, 2001. 104 с.

5. Ахмед Н., Рао K.P. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов. М.: Связь, 1980.

6. Бабкин В.В. Помехоустойчивый выделитель основного тона речи. Отчеты DSPA-2005, стр. 175-178.

7. Бабкин В.В. Проблемы построения современных систем цифровой речевой связи. // 9-я Межд. Конф. и Выставка «Цифровая обработка сигналов и её применение» (DSPA-2007) 28-30 марта 2007 г., г.Москва.

8. Бабкин В.В. Шумопонижающее устройство для вокодера. // 9-я Межд. Конф. и Выставка «Цифровая обработка сигналов и её применение» (DSPA-2007) 28-30 марта 2007 г., г.Москва.

9. Бабкин В. В., Ланнэ A.A., Шептала B.C. Оптимизационная задача выбора речевого и канального кодирования. 7-я Международная Конференция и Выставка Цифровая Обработка Сигналов и ее Применение DSPA-2005 Москва 16-18 марта 2005 г.

10. Бабкин В., Ланнэ А. А., Шептала В. С. Помехоустойчивые вокодеры для систем цифровой радиосвязи в KB и УКВ диапазонах. Отчеты 1-ой межд, НПК "Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности", стр. 21-22, СПб, 2005 г.

11. Басов О.О., Рыболовлев A.A. Анализ степени адаптации современного парка кодеков речи// 9-я Межд. Конф. и Выставка «Цифровая обработка сигналов и её применение» (DSPA-2007) 28-30 марта 2007 г., г.Москва.

12. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ.-М.: Мир, 1989.-540с., ил.

13. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. М.: Мир, 1989, - 448 е., ил.

14. Брюханов Ю.А., Тараканов А.Н. Усовершенствование адаптивного алгоритма эхокомпенсации // Электросвязь, 2003. № 9. С. 38-39.

15. Быков A.A., Ермолаев В.А. О моделировании эхо-сигналов в системах, с акустической обратной связью // XVII Туполевские чтения: Международная молодежная научная конференция, 20-21 мая 2009 года: Материалы конференции. Том 1. С.120-121.

16. Быков A.A., Кропотов Ю.А. Исследование математического ожидания, дисперсии и функции автокорреляции речевого сигнала // Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: межвуз. сб. науч. тр. Рязань: РГРТА, 2005.- С. 153-155с.

17. Быков, A.A. Исследование автокорреляционных функций речевых сигналов / A.A. Быков, Ю.А. Кропотов // Радиотехника. 2008. - №9. - С. 107111. -Библиогр.: с.111.

18. Быков, A.A. Спектральный анализ речевых сигналов на конечных интервалах / A.A. Быков, Ю.А. Кропотов // Методы и устройства передачи и обработки информации: межвуз. сб. науч. тр. Вып. 10 / Под ред.

19. B.В. Ромашова. М.: «Радиотехника». - 2008. - С. 205-209. - Библиогр. с.209.

20. C.308-309. Библиогр. с.309.

21. Быков, A.A. Итерационные методы минимизации квадратичных функций потерь на последовательности конечных интервалов / A.A. Быков, В .А. Ермолаев, Ю.А. Кропотов // Радиотехника. 2009. - №11. - С.99-102. -Библиогр.: с. 102.

22. Быков, A.A. Алгоритм подавления акустических шумов и сосредоточенных помех с формантным распределением полос режекции / A.A.

23. Быков, Ю.А. Кропотов // Вопросы радиоэлектроники. Серия ОТ. 2010. - Вып. 1. - С. 61-65. -Библиогр.: с.65.

24. Быков, С.Ф. Цифровая телефония. Учеб. пособие для вузов / С.Ф. Быков, В.И. Журавлев, И.А. Шалимов. М.: Радио и связь, 2003. - 144 с. -Библиогр.: с.137-140. ISBN 5-256-01676-8.

25. Вайдьянатхан П.П. Цифровые фильтры, блоки фильтров и полифазные цепи с многочастотной дискретизацией: Методический обзор / ТИИЭР, т.78, № 3, 1990, с. 77 119.

26. Вемян Г. В. Качество телефонной передачи и его оценка. М.: Связь, 1970.-224 с.

27. Величкин А.И. Теория дискретной передачи непрерывных сообщений. М., Изд-во «Советское радио», 1970, стр. 296.

28. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория вероятностей и ее инженерные приложения М.: Наука, 1988. - 480с.

29. Витязев В.В., Витязев C.B., Зайцев A.A. Многоскоростная обработка сигналов: ретроспектива и современное состояние (часть 1) / Цифровая обработка сигналов, № 1, 2008, с. 12-21.

30. Выходец A.B., Гитлиц М.В., Ковалгин Ю.А. и др. Радиовещание и электроакустика: Учебник для вузов.-М.:Радио и связь, 1989.-432с.;ил.

31. Гольденберг JI.M., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов: Справочник. -М.: Радио и связь, 1985. 312 е., ил

32. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для вузов. 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1986. - 512 е.: ил.

33. Горяинов В.Т., Журавлев А.Г., Тихонов В.И. Статистическая радиотехника: Примеры и задачи. Учеб. пособие для вузов / Под ред. В.И. Тихонова. 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Сов. радио, 1980. - 544 е., ил.

34. Джиган В.И. Многоканальные RLS- и быстрые RLS-алгоритмы адаптивной фильтрации // Успехи современной радиоэлектроники, 2004, №11, с. 48 76.

35. Джиган В.И. Многообразие алгоритмов адаптивной фильтрации по критерию наименьших квадратов // Современная электроника, 2008, №3, с. 32 -39.

36. Директоров Н.Ф., Катанович A.A. Современные системы внутрикорабельной связи. СПб.: Судостроение, 2001.

37. Калиткин H.H. Численные методы. Главная редакция физико-математической литературы изд-ва "Наука", М., 1978.

38. Картер Г.К. Оценивание когерентности и временной задержки // ТИИЭР, т. 75, №2, 1987, с. 64 85.

39. Катанович A.A., Нероба Г.С. Комплексы и системы связи надводных кораблей. СПб.: Судостроение, 2006. - 312 е., ил.

40. Кей С.М., Марпл мл. C.JI. Современные методы спектрального анализа: Обзор//ТИИЭР, т. 69, №11, 1981, с. 5 51.

41. Кловский Д.Д. Теория передачи сигналов. Учебник для вузов. М., "Связь", 1973.

42. Ковалева В.Д., Коханова З.С., Панкратова О.И. Телефония и системы автоматической коммутации. М., "Связь", 1976. 256 с.

43. Коуэн К.Ф.Н, Грант П.М. Адаптивные фильтры. М.: Мир, 1988.392 с.

44. Кропотов Ю.А. Временной интервал определения закона распределения вероятности амплитуд речевого сигнала. Радиотехника. 2006.-№6. - С.97-98.

45. Кропотов Ю.А. Экспериментальные исследования закона распределения вероятности амплитуд сигналов системы передачи речевойинформации. Проектирование и технология электронных средств. 2006 .- №4.-С.37-42

46. Кропотов Ю.А., Кульков Я.Ю. Аппроксимация закона распределения вероятности амплитуд речевого сигнала. Радиотехника. -2006. -№11.- С.63- 65.

47. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1989. — 656 е.: ил. - ISBN 5-25600264-3.

48. Липкин И.А. Статистическая радиотехника. Теория информации и кодирования. М.:Вузовская книга, 2002.-216с.:ил

49. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. — М.: Наука, 1991.-432 с

50. Морриси Питер. Как измерить качество речевой связи. // Сети и системы связи. 2005 г., №8

51. Оппенгейм A.B., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ./Под ред. С.Я. Шаца.-М.:Связь, 1979.-416с., ил.

52. Пистолькорс A.A., Литвинов О.С. Введение в теорию адаптивных антенн. М.: Наука, 1991. - 200 с.

53. Покровский Н.Б. Расчет и измерение разборчивости. М.: Связьиздат, 1962.-472 с.

54. Попов О.Б., Рихтер С.Г. Цифровая обработка сигналов в трактах звукового вещания. — М.: Горячая линия Телеком, 2007. — 341 е.: ил.

55. Прагер Э., Шимек Б., Дмитриев В. П. Цифровая техника в связи / Под ред. В.В. Маркова. — М.: Радио и связь; Прага, SNTL, 1981.—280 с, ил.

56. Применение цифровой обработки сигналов. Под ред. Э. Оппенгейма. М.: Техносила, 2009. - 856 е., ил.

57. Прохоров Ю.Н., Статистические модели и рекуррентное предсказание речевых сигналов М., Радио и связь, 1986. - 316с.

58. Рабинер Л.Р., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1975. - 835 е., ил.

59. Рабинер JI. Р., Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов. -М.: Радио и связь, 1981.-496 с.

60. Разработка корабельной оперативно-командной телекоммуникационной системы связи с использованием сетевых технологий. Отчет по х/д НИР с АО МРЗ N3759/08 от 25.09.2008., Инв. Номер 0220.0 805571 ВНТИЦ.

61. Рашевский, Я. И. Обзор зарубежных методов определения разборчивости речи. / Рашевский Я. И., Каргашин В. Л. // М.: Специальная техника, № 4, 2002. С. 37-40.-Биоблиогр.:с.40.

62. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Советское радио, 1977.-432 с.

63. Сапожков М.А., Речевой сигнал в кибернетике и связи. М.: Связьиздат, 1962. - 452 е., ил.

64. Сапожков М.А., Михайлов В.Г. Вокодерная связь. М.: Радио и связь, 1983.-248 с.

65. Сапожков М.А., Электроакустика. Учебник для вузов. М., «Связь», 1978.-247 с. сил.

66. Симанин A.A. Оценивание нестационарных временных задержек при многолучевом приеме // Акустический журнал, том 39, вып. 4, 1993, с. 735 -742.

67. Системы: декомпозиция, оптимизация и управление / Сост. М. Сингх, А. Титли. М.: Машиностроение, 1986. - 496 с.

68. Сондхи М.М., Беркли Д.А. Методы подавления эха в телефонных сетях // ТИИЭР, т. 68, №8, 1980, с. 5 24.

69. Справочник по технической акустике / Под ред. М.Хекла и Х.А. Мюллера. Л. ¡Судостроение, 1980. - 440с.

70. Тараканов А.Н. Построение комбинированного адаптивного алгоритма эхокомпенсации с пониженной вычислительной сложностью. // 9-я Межд. Конф. и Выставка «Цифровая обработка сигналов и её применение» (DSPA-2007) 28-30 марта 2007 г., г.Москва.

71. Теория электрической связи. А.Г. Зюко, Д.Д. Кловский, В.И.Коржик, М.В.Назаров; под. Ред. Кловского. М.: Радио и связь, 1998. - 432 с.

72. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем М.: Радио и связь, 1991. - 608с.

73. Трахтман A.M. Введение в обобщенную спектральную теорию сигналов. М. Изд-во «Советское радио», 1972, 352 с.

74. Трахтман A.M., Трахтман В.А. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. М., «Сов. радио», 1975, 208 с.

75. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1989.

76. Федоткин H.H. Влияние средств повышения эффективности передачи телефонного трафика на мешающее воздействие эффекта электрического эха. М.: Электросвязь, №7, 2004.

77. Фланаган Дж. Л. Анализ, синтез и восприятие речи. Пер. с англ. под ред. Пирогова A.A. М.: Связь, 1968. - 396с.

78. Формалев В.Ф., Ревизников Д.Л. Численные методы. М.: Физматлит, 2004. - 400с. ISBN 5-9221-0479-9.

79. Форсайт Дж., Мальком М., Моулер К. Машинные методы математических вычислений. Изд-во "Мир". Москва. 1980.

80. Хорев, A.A. К оценке эффективности защиты акустической (речевой) информации / A.A. Хорев, Ю.К. Макаров // Специальная техника. 2000, -№5.

81. Цыпкин Я.З. Новые классы дискретных периодических систем управления // Автоматика и Телемеханика, 1994, №12, с. 76-92.

82. Черногоров Ф.А., Хрящев В.В. Оценка качества речи в IP сетях: алгоритм PESQ. // 9-я Межд. Конф. и Выставка «Цифровая обработка сигналов и её применение» (DSPA-2007) 28-30 марта 2007 г., г.Москва.

83. Шаврин Д.С. Результаты исследования линейных и нелинейных характеристик эхотрактов на сети связи РФ // Электросвязь, №6, 2006, с. 47 -50.

84. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975.-688 с.

85. Babkin V.V., Ivanov V.N., Lanne A.A., Pozdnov I.B. Internet Telephony Vocoders, Proc. Second European DSP E&R Conference, Paris, Sept. 1998, p.83-87.

86. Boll, S. Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Volume 27, Issue 2, Apr. 1979, pp. 113 120.

87. Breining, C. et al. Acoustic echo control. An application of very-high-order adaptive filters. Signal Processing Magazine, IEEE, Vol. 16, Issue 4, Jul 1999, pp. 42 69.

88. Сарре O. Elimination of the musical noise phenomenon with the Ephraim and Mlnoise suppressor, IEEE Trans. Speech and Audio Processing, Vol. 2, No. 1, pp. 345-349, April 1994.

89. Cohen I. On speech enhancement under signal presence uncertainty. ICASSP-2001, pp. 167-170.

90. Davenport W. B. "An Experimental Study of Speech-wave Probability Distributions," J Acoust. Soc. Am., Vol. 24, pp. 390-399, July 1952.

91. Dunn H. K., White S. D., Statistical Measurements on Conversational Speech. J. Acoust. Soc. Am., Vol. 11, pp. 278-288, January 1940.

92. Ephraim Y. and Malah D. Speech enhancement using a minimum mean-square error log-spectral amplitude estimator, IEEE Trans. ASSP-33, No. 2, pp. 443445, 1985.

93. Kabal P., Ramachandran R.P. The computation of line spectral frequencies using Chebyshev polyniminals // IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Procès. 1980.-28.

94. Kingsbury N.G. Robust 8000 bit/s sub-band speech coder // IEE Proceedings, Vol. 134, Pt. F. No. 4, July 1987, pp352-366.

95. Kondoz A.M. Digital Speech. Coding for low bit rate communication systems. J.Wiley & Sons, 2004.

96. Hakansson L. et al. Noise canceling headsets for speech communication. Chapter in the book "Noise Reduction in Speech Applications", CRC press, 2002, pp. 305-327.

97. Al-Hussaini E.K., El-Gayaar M.S. Robust generalized crosscorrelator filters used in time delay estimation / IEE Proceedings, Vol. 134, Pt. F, No. 4, 1987, pp. 394 400.

98. Hero A.O., Schwartz S.C. Poisson models and mean-squared error for correlator estimators of time delay / IEEE Transactions on information theory, vol. 34, No. 2, 1988, pp. 287 303.

99. Martin R, Heute U., Antweiler C., Advances in Digital Speech Transmission, John Wiley and Son, 2008.-P.572.

100. Martin R., D. Malah, R.V. Cox, A. J. Accardi. A Noise Reduction Preprocessor for Mobile Voice Communication. EURASIP Journal of Applied Signal Processing, 2004, № 8, pp. 1046-1058.

101. Nordholm, I. Claesson, Grbic N. Optimal and adaptive microphone arrays for speech input in automobiles. Chapter in the book "Microphone Arrays: Signal Processing Techniques and Applications", Springer, 2001.

102. Paez M.D. , Glisson Т. H. Minimum Mean Squared-Error Quaniization in Speech. IEEE Trans. Comm., Vol. Com-20t pp. 225-230, April 1972.

103. Sharma R.N., Chaturvedi A.K., Sharma G. Tracking behavior of acoustic echo canceller using multiple sub-filters. Eusipco 2006 14th European Signal Processing Conference. September 2006.

104. Spanias A., Painter Т., Atti V., Audio Signal Processing and Coding, Wiley-Interscience,2007.-P.468.

105. Speech Enhancement (Signals and Communication Technology). Editors: Benesty J., Makino S., Chen J. Springer, 2005, 406 pages.

106. Vary P., Martin R. Digital Speech Transmission: enhancement, coding and error concealment. Wiley & Sons, 2006.

107. ГОСТ 8031-78. Тональный метод измерения разборчивости речи.

108. ГОСТ 14663-83. Устройства приёмные магистральной радиосвязи гектометрового-декаметрового диапазона волн.

109. ГОСТ Р 50840-95. Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости и узнаваемости.

110. ГОСТ Р 51061-97. Система низкоскоростной передачи по цифровым каналам. Параметры качества речи и методы измерений.

111. OCT В4 ГО.005.004 «Связь громкоговорящая для стационарных и подвижных объектов». Ред. 1-72. Отв. ред. Симонов P.M.

112. ITU-T Recommendation G.131. Эхо говорящего и управление этим эхом. (11/2003).

113. ITU-T Recommendation G.723.1. Dual rate speech coder for multimedia communications transmitting at 5.3 and 6.3 kbit/s. (05/2006).

114. ITU-T Recommendation P.48. Telephone transmission quality. Specification for an intermediate reference system.

115. ITU-T Recommendation P.340. Transmission characteristics and speech quality parameters of hands-free terminals. (05/2000).

116. ITU-T Recommendation P.342. Transmission characteristics for telephone band (300 3400 Hz) digital loudspeaking and hands-free telephony terminals. (08/1996).

117. ITU-T Recommendation P.800. Methods for subjective determination of transmission quality.

118. Voice Communication Package (VCP). Alango Technologies Электронный ресурс. Электрон, текстовые дан., [2006]. ].- Режим доступа: http://www.alango.com., свободный.-Загл. с экрана.