Разработка и исследование методов повышения эффективности и качества компрессии цифровых аудиоданных тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат технических наук Стефанова, Ирина Алексеевна

• Стефанова, Ирина Алексеевна
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Стефанова, Ирина Алексеевна

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ НАУЧНО-ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ОСНОВНЫХ ПСИХОАКУСТИЧЕСКИХ СВОЙСТВ СЛУХА ЧЕЛОВЕКА.

1.1 Состояние вопроса и постановка задачи.

1.2. Свойство частотного группообразования.

1.3. Границы слышимых звуков.

1.4. Свойство частотной избирательности.

Выводы по главе 1.

2. ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЖАТИЯ ЗВУКОВЫХ СИГНАЛОВ.

2.1. Состояние вопроса и постановка задачи.

2.2. Исследование параметров длины выборки.

2.3. Анализ частотного параметра для различных подходов к спектральному анализу звуковых сигналов.

2.4. Исследование энергетического параметра.

Выводы по главе 2.

3. МИНИМИЗАЦИЯ ЧАСТОТНОГО ПАРАМЕТРА ЭФФЕКТИВНОСТИ СЖАТИЯ.

3.1. Состояние вопроса и постановка задачи.

3.2. Условие оценки наиболее вероятного наибольшего числа ощущаемых на слух спектральных компонент в пределах субполосы

3.3. Анализ условия слышимости спектральных компонент.

3.4. Метод оценки разрешающей способности ДОП по частоте в пределах субполосы.

Выводы по главе 3.

4. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БЛОКА ПСИХОАКУСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КОДЕРА ЦИФРОВЫХ АУДИОДАННЫХ.

4.1. Состояние вопроса и постановка задачи.

4.2. Средства моделирования цифровой обработки звуковых сигналов и условия проведения субъективной оценки качества звучания.

4.3. Степень округления модуля спектральных компонент.

4.4. Ограничения на временной и частотный параметры эффективного сжатия.

4.5. Моделирование порога слышимости при маскировке.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование методов повышения эффективности и качества компрессии цифровых аудиоданных»

Актуальность темы. Важнейшие технико-экономические показатели любой системы цифровой обработки и передачи звуковых сигналов в значительной мере определяются степенью сокращения избыточности первичного цифрового сигнала. При этом различают статистическую и психоакустическую избыточность. Сокращение статистической избыточности основано на учете свойств самих ЗС, а психоакустической - на учете особенностей слухового восприятия звука. Устранение статистической избыточности ЗС даже при достаточно сложных процедурах обработки позволяет в конечном итоге уменьшить изначально требуемую пропускную способность канала связи лишь на 15 . 40 % [1 - 7]. Такое сжатие уже не может обеспечить все возрастающие требования, причем не столько к количеству, как к качеству передаваемой информации. Поэтому в последнее время в нашей стране и за рубежом уделяется большое внимание [8 - 22] вопросам развития новых методов сжатия ЗС, основанных на использовании психоакустических свойств слуха человека. При этом сжатие ЗС производится не во временной, а в частотной области, для чего используются дискретные ортогональные преобразования (ДОП). Основополагающими в этой области являются работы таких авторов, как Е. Zwicker, W. Reichardt, К. Brandenburg, G. Stoll и др. В России следует выделить работы Ю.А. Ковалгина и A.M. Синильникова.

В современных цифровых технологиях для систем обработки и передачи ЗС самое широкое применение получили алгоритмы компрессии, реализованные в стандартах [23 - 26], выработанных международной экспертной группой MPEG {Moving Pictures Expert Group), и в стандарте ATSC {Advanced Television System Committee) Dolby AC-3 {A/52) [27]. Соответствующие кодеки обеспечивают цифровые скорости от 64 кбит/с [28] для мультимедиа приложений до 384 кбит/с [29] для цифрового стереофонического вещания. При этом, согласно результатам [30] экспертных оценок качества, выполненных в соответствии с [31], субъективное качество студийного цифрового сигнала сохраняется при сжатии цифрового потока с 768 кбит/с до 128 кбит/с. А по утверждению разработчиков MUSICAM [32, 33] качество источника цифрового звука сохраняется и при сжатии до 8 раз. Другие алгоритмы компрессии, используемые в форматах РАС, VQF, WMA, Ogg Vorbis, при том же качестве обеспечивают скорость не ниже 96 кбит/с. Этого удалось добиться за счет изменения психоакустической модели соответствующих кодеров. Вместе с тем дальнейшее развитие высокоэффективных (высокопроизводительных при условии сохранения качества источника цифрового звука) кодеков ЗС сдерживается рядом нерешенных проблем, основными из которых являются:

1. Известно [34], что при пропускной способности слухового аппарата в 100. 120 кбит/с человек способен осознанно воспринимать лишь порядка 100 бит/с, что значительно ниже цифровой скорости на выходе современных систем сжатия ЗС. Одной из основных причин такого различия является неэффективное использование основных свойств слухового анализатора в психоакустических моделях кодеров, что является следствием отсутствия их аналитического описания.

2. Другой причиной относительно невысокой эффективности современных систем сжатия ЗС является построение их психоакустических моделей на основе усредненных экспериментальных данных [23 - 27]. В результате высокое качество субъективного восприятия звука может быть обеспечено лишь для лиц с частотной чувствительностью слуха не выше средней (до 16 кГц). Такой подход к построению психоакустических моделей объясняется неявным отображением в имеющихся статистических данных зависимости основных психоакустических свойств слуха от его частотной чувствительности. Вследствие этого выявить необходимую зависимость можно лишь аналитическим путем.

3. Одним из основных параметров, определяющих эффективность сжатия ЗС в частотной области, является длина выборки N дискретного ортогонального преобразования. В стандартах MPEG значение N варьируется от 256 до 2048, а в стандарте Dolby АС-Ъ (Л/52) - от 256 до 512. С целью поиска рациональной величины N был проведен ряд исследований [35, 36]. При этом, по сути, оценивалась длительность Гп интервала дискретного ортогонального преобразования Тп. Однако существенный разброс в полученных результатах затрудняет выбор какого-либо из них. Экспериментальный же путь решения этого вопроса требует довольно значительных временных и финансовых затрат.

4. Другим важным параметром эффективности кодирования ЗС в базисах ДОП является энергетический параметр - степень округления (уменьшение разрядности кодирования) коэффициентов ДОП. В настоящее время среди специалистов в области обработки звуковых сигналов нет единого мнения [30,37,38] относительно интерпретации искажений, связанных с процедурой округления. Поэтому степень округления предлагается определять эмпирически [39], что обусловливает ее зависимость как от характера ЗС в целом (речь или музыка), так и от характера отдельных их фрагментов.

5. Третьим параметром эффективности сжатия цифровых аудиоданных, влияющим на качество субъективного восприятия восстановленного звука, является частота дискретизации FA. Так, с целью повышения качественных показателей в современной высококачественной аудиоаппаратуре Fa увеличивают до 96 и даже до 192 кГц [30]. Объясняют этот эффект недостаточным временным разрешением, обусловливающим неприятное звучание ошибок квантования, совершенно не учитывая психоакустический аспект. Видимо, по этой причине, по крайней мере, в общедоступных литературных источниках, отсутствуют сведения о закономерности изменения Fa в рабочем диапазоне частот ЗС, причем в зависимости от частотной чувствительности слуха.

От обоснованного решения перечисленных проблем зависят все важнейшие характеристики как существующих, так и новых высокоэффективных систем цифровой обработки и передачи ЗС. Поэтому актуальной является задача изыскания аналитического описания основных психоакустических свойств слуха, рациональных параметров эффективности сжатия и разработки эффективных методов исключения избыточных спектральных компонент.

Цель и задачи работы. Целью диссертации является повышение эффективности и качества сжатия цифровых аудиоданных. Для достижения указанной цели в диссертационной работе поставлены следующие задачи:

- анализ статистических данных, полученных в результате экспериментальных исследований основных психоакустических свойств слуха человека, с целью их аналитического описания при учете эффективно передаваемой полосы частот ЗС;

- исследование и установление предельно допустимых с точки зрения сохранения качества источника цифрового звука значения Гп и степени округления модуля коэффициентов ДОП для музыкальных и речевых сигналов;

- исследование и установление психоакустического аспекта механизма влияния Fa на качество субъективного восприятия звука и закономерности ее изменения в рабочей полосе частот ЗС;

- разработка методик и экспериментальное исследование эффективности сжатия цифровых аудиоданных при различных значениях параметров сжатия.

Объектом исследования являются новые цифровые технологии для систем обработки и передачи ЗС.

Предметом исследования является система сжатия цифровых аудиоданных.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались методы спектрального анализа, теории вероятностей и математической статистики, теории цифровой обработки сигналов, результаты экспериментальных исследований психоакустических свойств слуха и статистических свойств звуковых сигналов, а также компьютерное моделирование.

Научная новизна работы заключается в развитии методов цифровой обработки ЗС и состоит в следующем:

- разработан алгоритм психоакустического анализа ЗС, основанный на моделировании порога слышимости при маскировке;

- сформулированы ограничения сверху на величину Тп, обеспечивающие условия для эффективного сжатия музыкальных и речевых сигналов с сохранением качества источника цифрового звукового сигнала;

- получено аналитическое выражение для оценки достаточной степени округления модуля спектральных компонент при условии сохранения качества источника цифрового звукового сигнала;

- разработана методика оценки разрешающей способности ДОП по частоте, необходимой и достаточной для сохранения качества источника цифрового звука, позволяющая оценить соответствующую закономерность изменения в данной рабочей полосе частот ЗС;

- разработаны методики экспериментальной обработки цифровых аудиоданных средствами компьютерного моделирования.

Вклад автора в разработку проблемы. Основные научные положения, теоретические выводы и рекомендации, а также методы экспериментальной обработки цифровых аудиоданных средствами математического моделирования, содержащиеся в диссертационной работе, получены автором самостоятельно.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Полученные аналитические выражения и зависимости позволяют повысить производительность систем сжатия цифровых аудиоданных при сохранении высоких качественных показателей.

Результаты работы могут быть использованы при разработке новых и усовершенствовании существующих цифровых технологий передачи и обработки ЗС. Разработанные методики экспериментальной обработки цифровых аудиоданных могут быть использованы для оценки эффективности новых алгоритмов сжатия.

Основные теоретические и практические результаты, полученные в работе, использованы ФГУП СОНИИР и внедрены в учебный процесс ГОУВ-ПО Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики г. Самара, что подтверждается соответствующими актами.

Апробация работы. Основные результаты и положения работы обсуждались и были одобрены на VIII - XII Российских научных конференциях

Самара, ПГАТИ, 2001 - 2005), 3 Международной конференции и выставке «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Москва, 2000), 5 Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций» (Самара, 2004), 6 Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций» (Уфа, 2005), 7 Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций» (Самара, 2006), 8 Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций» (Уфа, 2007).

Публикации. Основное содержание диссертации отражено в 13 печатных работах, в том числе 2 статьи в научных изданиях, входящих в перечень ВАК, и 11 тезисов и текстов докладов на Российских и Международных конференциях.

Достоверность полученных результатов и положений работы обосновывается корректной интерпретацией параметров эффективности сжатия ЗС и строгим использованием математического аппарата в процессе выводов аналитических выражений. Подтверждается оценками экспертной комиссии при прослушивании сжатых цифровых аудиоданных, взятых с компакт-диска EBU-SQAM, Cat. № 422 204-2, рекомендуемого для таких испытаний исследовательской группой MPEG, а также научными трудами и апробациями на представительных научных форумах.

Основные положения, выносимые на защиту:

- алгоритм моделирования порога слышимости при маскировке;

- значения Т„, при которых еще обеспечиваются условия для эффективного сжатия музыкальных и речевых сигналов с сохранением качества источника цифрового звукового сигнала;

- аналитическое выражение для оценки достаточной степени округления модуля спектральных компонент, при условии сохранения качества источника цифрового звукового сигнала;

- методика оценки разрешающей способности ДОП по частоте, необходимой и достаточной для сохранения качества источника цифрового звука учитывающей рабочую полосу частот ЗС;

- результаты экспериментальной обработки цифровых аудиоданных средствами компьютерного моделирования.

Структура и объем работы. Материал диссертации состоит из введения, четырех глав основной части, заключения, списка использованной литературы и приложений. Основная часть работы содержит 142 страницы машинописного текста, 55 рисунков, 14 таблиц. Список литературы включает 111 наименований.

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Стефанова, Ирина Алексеевна

Выводы по главе 4

1. Для системы MATLAB + Simulink разработаны методики компьютерного моделирования порога слышимости при маскировке и искажений, вызванных изменением длины выборки и частотного расстояния, а также округлением спектральных компонент.

2. Результаты экспериментальной проверки основных положений данной работы позволяют считать их достаточно достоверными.

3. Полученные в работе аппроксимации основных психоакустических свойств слуха за счет непосредственного их применения позволяют повысить эффективность и качество психоакустического анализа в кодерах ЗС.

В результате моделирования порога слышимости при маскировки без ухудшения качества цифрового звука получена скорость цифрового потока на выходе психоакустической модели для музыкального теста (рабочий диапазон частот 30 . 15000 Гц, частота дискретизации 44,1 кГц) 54 кбит/с, для речевого теста (рабочий диапазон частот 40 . 10000 Гц, частота дискретизации 44,1 кГц) 30,7 кбит/с.

4. Разработка новых более эффективных алгоритмов кодирования является целесообразной.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Теоретические и экспериментальные исследования, выполненные в диссертационной работе, позволяют сформулировать следующие основные выводы и результаты:

1. Получены выражения, описывающие основные психоакустические свойства слуха человека, позволяющие упростить алгоритмы сжатия цифровых аудиоданных и эффективно моделировать процессы слухового восприятия звука.

2. Сформулированы ограничения сверху на величину длительности интервала ДОП, обеспечивающие условия для эффективного сжатия музыкальных и речевых сигналов с сохранением качества источника цифрового звука и рациональную задержку формирования звуковых фрагментов.

3. Получено аналитическое выражение для оценки достаточной степени округления модуля спектральных компонент при условии сохранения качества источника цифрового звука независимо от характера источника звука.

4. Разработана методика оценки разрешающей способности ДОП по частоте для различной частотной чувствительности слуха, позволяющая оценить в данной полосе частот закономерность изменения частоты дискретизации, достаточную для сохранения качества источника цифрового звука при максимальной эффективности сжатия.

5. Разработаны методики экспериментальной обработки цифровых аудиоданных средствами математического моделирования, позволяющие оценить эффективность новых алгоритмов сжатия ЗС.

6. Учет частотной чувствительности слуха позволяет привести в соответствие сложность обработки ЗС и требования к качественным показателям соответствующей системы.

7. Результаты проведенных исследований могут быть полезны при разработке новых рациональных с точки зрения реализационной сложности и высокоэффективных кодеков для высококачественных систем цифровой обработки и передачи ЗС. Применение их в лабораторных условиях для тестовых музыкального и речевого сигналов позволило без ухудшения качества источника цифрового звука получить достижимую скорость цифрового потока 54 и 30,7 кбит/с, соответственно.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Стефанова, Ирина Алексеевна, 2007 год

1. Синильников, A.M. Дифференциальная импульсно-кодовая модуляция с плавающей запятой / A.M. Синильников //Техника средств связи: Сер. ТРПА. 1983. - Вып. 1. - С. 56-61.

2. Дельта-модуляция / М.Д. Венедиктов и др. М.: Связь, 1976. - 272 с.

3. Харатишвили, Н.Г. Дифференциальная импульсно-кодовая модуляция в системах связи / Н.Г. Харатишвили. М.: Радио и связь, 1982. - 135 с.

4. Свириденко, В.А. Анализ систем со сжатием данных / В.А. Свири-денко. -М.: Связь, 1977. 184 с.

5. Гуревич, В.Э. Импульсно-кодовая модуляция в многоканальной телефонной связи / В.Э. Гуревич, Ю.Г. Лопушнян, Г.В. Рабинович. М.: Связь, 1973.-336 с.

6. Пилипчук, Н.И. Адаптивная импульсно-кодовая модуляция / Н.И. Пилипчук, В.П. Яковлев. М.: Радио и связь, 1986. - 295 с.

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

8. Грудинин, А.С. Кодирование сигналов звукового вещания в базисе дискретного косинусного преобразования / А.С. Грудинин, A.M. Синильников // Техника средств связи: Сер. ТРПА. 1986. - Вып. 3. - С. 3-10.

9. Грудинин, А.С. Кодирование звуковых сигналов в спектральной области / А.С. Грудинин, Ю.А. Ковалгин // Техника кино и телевидения. М.: Искусство, 1987.-№7.-С. 14-19.

10. Ковалгин, Ю.А. Компрессия цифрового звука: психоакустические основы и алгоритмы / Ю.А. Ковалгин // Звукорежиссер. 2000. - №6. - С. 5663.

11. Колесников, В.М. Спектральные методы сокращения избыточности высококачественных звуковых сигналов / В.М. Колесников и др. // Радио и телевидение ОИРТ. 1989. - №1. - С. 36-39.

12. Колесников, В.М. Спектральные методы сокращения избыточностивысококачественных звуковых сигналов / В.М. Колесников и др. // Радио и телевидение ОИРТ. -1989. №2. - С. 35-39.

13. Моисеев, М.Н. Кодирование высококачественных звуковых сигналов в частотной области / М.Н. Моисеев, A.M. Синильников // Электросвязь. -1988.-№8.-С. 34-36.

14. Синильников, A.M. Полосное кодирование звуковых сигналов с ортогональным преобразованием / A.M. Синильников // Электросвязь. 1991. -№8.-С. 35-37.

15. Розенберг, Е.А. Построение аппаратуры адаптивного кодирования в спектральной области / Е.А. Розенберг, A.M. Синильников, Б.И. Шехтман // Техника средств связи: Сер. ТРПА. 1989. - Вып. 1. - С. 9-16.

16. Blesser, В.A. Digitization of Audio: A Comprehensive Examination of Theory, Implementation, and Current Practice / B.A. Blesser // Journal of the Audio Engineering Society. 1987. - №10. - Vol. 26. - P. 739-771.

17. Brandenburg, K. OCF: Coding High Quality Audio with Data Rates of 64 kbit/sec / K. Brandenburg // Proc. 85th Conv. Aud. Eng. Soc., Preprint #2723. -Mar. 1988.-P. 813-817.

18. Brandenburg, K. ASPEC: Adaptive Spectral Entropy Coding of High Quality Music Signals / K. Brandenburg et. al. // Proc. 90th Conv. Aud. Eng. Soc., Preprint #3011. Feb. 1991. - 1025-1029.

19. Brandenburg, K. Transform coding of high quality digital audio at low bitrates-algorithms and implementation / K. Brandenburg et. al. // Proc. of the 1990 Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing ICASSP. 1990. - P. 322.2.1-322.2.5.

20. Princen, J. Subband/transform coding using filter bank desingnsbased on time domain aliasing cancellation / J. Princen, A. Johnson, A. Bradley //Proc. of the 1987 Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing ICASSP. 1987. -P. 2161-2164.

21. Richardson, E.B. Subband coding with adaptive prediction for 56 kbit/sec audio / E.B. Richardson, N.S. Jayant // IEEE Trans. Acoust., Speech, SignalProcessing.-April. 1986.-Vol. ASSP-34.-P. 691-696.

22. Smyth, M. APT-X100: A low-delay, low bit-rate, sub-band ADPCM audio-coder for Broadcasting / M. Smyth, S. Smyth // Proceeding of the 10th International AES Conference. 1991. - P. 41-56.

23. International Standard ISO/IES 11172-3. Information technology Coding of moving pictures and associated audio for digital storage media at up to about 1,5 Mbit/s. Part 3: Audio. - 1993-08-01.

24. International Standard ISO/IES 13818-3. Information technology-Generic Coding of moving pictures and associated audio information. Part 3: Audio.- 1995-05-15.

25. International Standard ISO/IES 13818-7. Information technology-Generic Coding of pictures and associated audio information. Part 7: Advanced Audio Coding (AAC). - 1997(E).

26. ISO/IES FCD 14496-3 Subpart 1. Information Technology-Very Love Bit rate Audio-Visual Coding. Part 3: Audio. - 1998-05-10 (ISO/JTC 1/SC 29, N2203).

27. Digital Audio Compression Standard (AC-3)//Doc. A/52. 1995-12-20.

28. Musman, H.G. Kompressionsalgoritmen fuer interaktive Multimedia-System / H.G. Musman, O. Werner, H. Fuchs // Informationstechnik und Tech-nische Informatik. 1993. - N2. - S.4-18.

29. Ковалгин, Ю.А. Цифровое кодирование звуковых сигналов / Ю.А. Ковалгин, Э.И. Вологдин. СПб.: КОРОНА-принт, 2004. - 240 с.

30. ITU-R Recommendation "Method for objective Measurements of Perceived Audio Quality" (Document 10-4/19-E, 19 March 1998).

31. Theile, G. MUSICAM Surround: The universal multi-channel coding system / G. Theile, G. Stoll //17. Tonmeistertagung, Karlsruhe, Bericht. 1992.1. S.96-108.

32. Артюшенко, B.M. Цифровое сжатие видеоинформации и звука: учеб. пособие / В.М. Артюшенко, О.И. Шелухин, М.Ю. Афонин; под ред. В.М. Артюшенко. -М.: Дашков и К, 2003. 426 с.

33. Стефанов, A.M. Формирование и обработка сигналов цифрового радиовещания с целью повышения эффективности и качества: автореф. дис. . канд. тех. наук: 05.12.02: защищена 09.06.98 / A.M. Стефанов; ЛЭИС. -Ленинград, 1988. 16 с.

34. Дворецкий, И.М. Цифровая передача сигналов звукового вещания / И.М. Дворецкий, И.Н. Дриацкий. М.: Радио и связь, 1987. - 192 с.

35. Моисеев, М.Н. Кодирование высококачественных звуковых сигналов в частотной области / М.Н. Моисеев, A.M. Синильников // Электросвязь. -1988.-№9.-С. 34-36.

36. Reichardt, W. Crundlagen der Electroakustik / W. Reichardt // 3. Auflage, Leipzig. Akademische Verlagsgesellschaft. 1947. - S.88.

37. Zwicker, E. Die Eignung des dynamischen Kopfhorers zur Untersuchung Frequenzmodulierter Tone / E. Zwicker, G. Gassier //Acustica. 1952. - №2. - S. 134.

38. Zwicker, E. Uber das Freifeldubertragungsmass des Kopfhorers DT48 / E. Zwicker, D. Maiwald // Acustica. 1963. - №13. - S. 181.

39. Feldtkeller, R. Wechselbeziehungen zwischen Psychologie, Physiologieund Nachrichtentechnik / R. Feldtkeller // Aufnahme und Verarbeitung von Nachrichten durch Organismen. Stuttgart, Hirzel-Verlag, 1961. - S. 193.

40. Stevens, S.S. On the Psychophysical Law / S.S. Stevens // Psychological Review.- 1957.-№64.-P. 153.

41. Цвикер, Э. Фельдкеллер P. Ухо как приемник информации / Э. Цви-кер, Р. Фельдкеллер; пер. с нем. под ред. Б.Г. Белкина. М.: Связь, 1971. -256 с.

42. Zwicker, Е. Psychoacoustic / Е. Zwicker. Springier, Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1982. - 326 p.

43. Reichardt, W. Crundlagen der Electroakustik / W. Reichardt // 3. Au-flage, Leipzig. Akademische Verlagsgesellschaft. Leipzig, 1947. - S. 44.

44. Blesser, B. A Re-examination of the S/N Question for System with Time-Varying Gain or Frequency Response / B. Blesser, F. Ives // J. Audio Eng. Soc. 1972. - Vol. 20. - № 8. - P. 638-641.

45. Блессер, Б. Цифровая обработка звуковых сигналов / Б. Блессер, Дж.М. Кейтис // Применение цифровой обработки сигналов / А. Оппенгейм; пер. с англ. под ред. A.M. Рязанцева. М.: Мир, 1980. - Гл. 2. - С.39-136.

46. Krahe, D. Ein Verfahren fur Datenreduktion bei digitalen Audiosignalen unter Ausnutzung psychoakustischer Phanomene / D. Krahe // Rundf. Mit. 1986. -№3.-S. 122-125.

47. European Telecommunication Standard ETSI EN 300401. Radio broadcast systems; Digital Audio Broadcasting (DAB) to mobile, portable and fixed receivers. Second Edition (May 1997), p. 226.

48. Freyer, Ulrich. DAB-Digitaler Hoerfunk / Ulrich Freyer. // Verlag Tech-nik GmBH. Berlin, 1997. - 132 s.

49. European Telecommunication Standard ETSI TS 101 980 VI. 1.1. (200109). Technical Specification. Digital Radio Mondiale (DRM); System Specification.

50. Stoll, G. Extension of ISO/Mpeg-Audio Layer II to Multichannel Coding: Thew Future Standard for Broadcasting, Telecommunication, and Multimedia

51. Applications / G. Stoll et. al. // Preprints AES 94th Convention International Congress Center. Berlin, 1993. - March 16-19 (№ 3550). - P.14.

52. ATSC Digital Television Standard//Doc. A/53. 1995-09-16.

53. Yoshida, T. The Rewritable MiniDisc System / T. Yoshida // Proc. IEEE Trans. Commun. 1994. - Vol. 44, № 10 - P. 1492-1500.

54. Stoll, G., MASCAM: Minimale Datenrate durch Berucksichtigung der Gehoreigenschaften bei der Codierung hochwertiger Tonsignale / G. Stoll, G. Theile // Fernseh-und Kinotechnik. 1988. - Jahrgang 42, Heft 11- S. 551-558.

55. Eberlein, E. MPEG-Audio-Layer-III System / E. Eberlein // Tonmeis-tertagung, Karlsruhe, Bericht. 1992. -№ 17. - S. 60-70.

56. Brandenburg, K. Second Generation Perceptual Audio Coding: The Hybrid Coder / K. Brandenburg, J.D. Jonston // In Proc. ICASSP-90. 1990. - May. -P. 1109-1112.

57. Дьяконов, В.П. Mathcad 7 в математике, физике и в Internet / В.П. Дьяконов, И.В. Абраменкова. М.: Нолидж, 1999. - 345 с.

58. Ферстер, Э. Методы корреляционного и регрессионного анализа / Э. Ферстер, Б. Ренц. М.: Финансы и статистика, 1983. - 302 с.

59. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит. -М.: Финансы и статистика, 1996. 336 с.

60. Стефанов, A.M. Эффективное использование интегрирующей способности слуха при цифровой обработки сигналов / A.M. Стефанов, И.А. Стефанова// 3 Междунар. науч.-техн. конф. «Цифровая обработка сигналов»: сб. докладов. -М., 2000. т. 3. - С. 137-141.

61. Самусев, Р.П. Атлас анатомии человека / Р.П. Самусев, В.Я. Лип-ченко. 5-е изд., перераб. и доп. - М.: ООО «Издательский дом «ОНИКС 21 век»: ООО «Мир и Образование», 2002. - 544 с.

62. Jonston, J.D. Transform Coding of Audio Signals Using Perceptual Noise Criteria / J.D. Jonston // IEEE J. Sel. Areas in Comm. 1988. - № 2. - P. 314-323.

63. Jonston, J.D. Estimation of Perceptual Entropy Using Noise Criteria / J.D. Jonston // IEEE Trans, on Commun. 1988. - №9. - P. 2524-2527.

64. Brandenburg, K. Second Generation Perceptual Audio Coding: The Hybrid Coder / K. Brandenburg, J.D. Jonston // In Proc. ICASSP-90. 1990. - № 5. -P. 1109-1112.

65. Paillard, B. Mabilleau P., Morissette S., Soumagne J. PERCEVAL: Perceptual Evaluation of the Quality of Audio Signals / B. Paillard et. al. // J. of the Audio Engineering Society. 1992. - Vol. 40. - № 1/2. - P. 21-31.

66. Kapust, R. Qualitaetsbeurteilung codierter Audiosignale mittels einer Bark-Transformation / R. Kapust // Der Technischen Fakultaet der Universitaet Er-langen-Nuernberg, zur Erlangen des Grades. Erlangen, 1993. - S. 166.

67. Стефанова, И.А. О возможности использования эффекта маскировки в сжатии звуковых сигналов / И.А. Стефанова, A.M. Стефанов // VIII Российская науч. конф.: тез. докладов. Самара, 2001. - Ч. 1. - С. 178-179.

68. Стефанова, И.А. Полное описание эффекта маскировки для новых технологий обработки звуковых сигналов / И.А. Стефанова, A.M. Стефанов // XII Российская науч. конф. «Цифровая обработка сигналов»: сб. докладов. -Самара, 2005. т. 3. - С. 248-250.

69. Стефанова, И.А. Аппроксимация основных характеристик слухового анализатора / И.А. Стефанова // Акустический журнал. 2003. - т.49. - № 2.-с. 245-249.

70. Elliot, D. Fast transform: Algorithm, analyses and applications / D. Elliot, K.R. Rao. -N. Y., Academic Press, 1982. 318 p.

71. Оппенгейм A.B. Цифровая обработка сигналов / A.B. Оппенгейм, P.B. Шафер; пер. с англ. под ред. С.Я. Шаца. М.: Связь, 1979. - 416 с.

72. Зюко, А.Г. Теория передачи сигналов: уч. для вузов / А.Г. Зюко и др. Изд. 2-е, перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1986. - 304 с.

73. Стефанова, И.А. К выбору ортогональных преобразований для эффективного сжатия звуковых сигналов / И.А. Стефанова // IX Российской науч. конф.: тез. докладов Самара, 2002. - С. 133.

74. Банк, М.У. Формирование выборки звукового сигнала при спектральном преобразовании / М.У. Банк, В.А. Сучилин //Электросвязь. 1990. -№1.-С. 28-29.

75. Church, S. ISDN and ISO/MPEG Layer III Audio Coding: Powerful New Tools for Broadcast Audio Production / S. Church //AES an audio engineering society preprint. The 95th Convention. New York, 1993. - October. - P. 7-10.

76. Church, S. ISDN and ISO/MPEG Layer III Audio Coding: Powerful New Tools for Broadcast Audio Production / S. Church, B. Grill, H. Popp // Preprints AES 96th Convention. Amsterdam, 1994. - February, 26-March, 01. - P. 10.

77. Theile, G. Low bit-rate coding of high-quality audio signals. An introduction to the MASCAM system / G. Theile, G. Stoll, M. Link // EBU Review-Technical. 1988. -№ 230). - P. 158-181.

78. Thiede, T. Arbeitsweise und Eigenschaften von Verfahren zur Gehoer-richtigen Qualitaetsbewertung von Bitratenreduzierten Audiosignalen / T. Thiede, G. Steinke // Rundfunktechnische Mitteilungen, Jahrgang 38. 1994. - № 3. - S. 102-114.

79. Wiese, D. Optimierung von Fehlererkennung und verschleierung fur ISO/MPEG/AUDIO Codecs / D. Wiese // Tonmeistertagung, Karlsruhe, Bericht. -1992.-№ 17.-S. 109-116.

80. Ковалгин, Ю.А. Алгоритмы компрессии цифровых аудиоданных / Ю.А. Ковалгин // Системы и средства связи, телевидения и радиовещания. -2000.-№3.-С. 17-29.

81. Грудинин, А.С. Кодирование сигналов звукового вещания в базисе дискретного косинусного преобразования / А.С. Грудинин, A.M. Синильников // Техника средств связи: Сер. ТРПА. 1986. - Вып. 3. - С. 3-10.

82. Deloraine, Е.М., The 25th Anniversary of PCM / E.M. Deloraine, A.H.

83. Reeves//El. Communication.- 1965.-Vol. 40.-№ l.-P. 169-182.

84. Римский-Корсаков, A.B. Статистические свойства радиовещательного сигнала // Акустический журнал. 1960. - т.6. - Вып. 3. - С. 360-369.

85. Richards, D.R. Statistical properties of speech signals / D.R. Richards // Proc. IEE. 1964. - Vol. 111. - № 5. - P. 941-948.

86. Величкин, А.И. Теория дискретной передачи непрерывных сообщений / А.И. Величкин. М.: Сов. Радио, 1970. - 296 с.

87. Шитов, А.В. Статистические характеристики сигналов, представляющих натуральные звучания, и их применение при исследовании электроакустических систем / А.В. Шитов, Б.Г. Белкин // НИКОИ: сб. трудов. 1976. -Вып. 56.-С. 360-369.

88. Горон, И.Е. Радиовещание / И.Е. Горон. М.: Связь, 1979. - 368 с.

89. Стефанова И.А. Критерий оценки эффективности сжатия звуковых сигналов в базисах дискретных ортогональных преобразований / И.А. Стефанова, A.M. Стефанов. // XI Российская науч. конф.: тез. докладов Самара, 2004.-т. З.-С. 188-189.

90. Ahmed, A. Discrete cosine transform / A. Ahmed, Т. Natarajan, К.Р. Rao. // IEEE Trans. Commun. Technol. 1974. - Vol. COM-25. - P. 90-93.

91. Стефанова, И.А. Оптимизация временного параметра эффективности сжатия звуковых сигналов / И.А. Стефанова, М.А. Стефанов. // 6 Между-нар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций»: сб. докладов. Уфа, 2005. - С. 38-40.

92. Crochier, R.E. Frequency domain coding of speech / R.E. Crochier, J.M. Tribolet. // IEEE Trans. Commun. Technol. 1979. - Vol. ASSP-27. - P. 50-54.

93. Link, M. Mithorschwellen-angepab te Teilband-codierung hochwertiger Tonsignale / M. Link. // Funkcshan. 1987. - N. 13. - S. 44-48.

94. Стефанов, A.M. Применение порогового восприятия слухом интенсивности звука в сжатии звуковых сигналов / A.M. Стефанов, И.А. Стефанова. // X Российская науч. конф.: тез. докладов. Самара, 2003. - С. 188-189.

95. Стефанова, И.А. Оценка допустимой степени округления спектральных компонент звуковых сигналов / И.А. Стефанова. // 6 Междунар. на-уч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций»: сб. докладов. Уфа, 2005. - С. 36-38.

96. Кацнельсон, JI. Результаты сравнительных испытаний систем цифрового звукового радиовещания / JI. Кацнельсон. //Радио. 1998. - №4. - С. 68-70.

97. Финк, JI.M. Теория передачи дискретных сообщений / JI.M. Финк. М.: Сов. радио, 1970. - 727 с.

98. Гольденберг, JI.M. Цифровая обработка сигналов: справочник / JI.M. Гольденберг, Б.Д. Матюшкин, М.Н. Поляк. М.: Радио и связь, 1985. -457 с.

99. Вентцель, Е.С. Теория вероятностей и ее инженерные приложения / Е.С. Вентцель, Л.А. Овчаров. М.: Наука, 1988. - 480 с.

100. Стефанова, И. А. Повышение качества спектрального анализа звуковых сигналов / И. А. Стефанова, Д. В. Мишин // ИКТ. 2007. - т. 5. - № 4. -С. 73-77.

101. Музыкальная энциклопедия: в 6 т. / гл. ред. Ю.В. Келдыш. М.: Советская энциклопедия, 1978 - 6 т.

102. Глухов, А.А. Статистические исследования скважности сигналов программ центрального вещания / А.А. Глухов // Электросвязь. 1972. - № 6. -С. 4-11.

103. Прудников, А. П. Интегралы и ряды / А. П. Прудников, Ю. А. Брычков, О.И. Маричев. -М.: Наука, 1981.-800 с.

104. Радиовещание и электроакустика: учеб. пособие для вузов / С.И. Алябьев и др.; под ред. Ю.А. Ковалгина. М.: Радио и связь, 2002. - 798 с.

105. Дьяконов, В.П. MATLAB 6.5 SPI/7 + Simulink 5/6. Обработка сигналов и проектирование фильтров. / В.П. Дьяконов. М.: СОЛОН-Пресс, 2005. - 576 с.

106. Черных, И.В. SIMULINK: среда создания инженерных приложений / И.В. Черных; под ред. В.Г. Потемкина. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. -496 с.

107. Subjective assessment of sound quality: CCIR Recommendation 562-3 ITU-R.-Vol. X. -1990.