Разработка новых методов и алгоритмов компьютерной обработки данных при сжатии-восстановлении музыкальных файлов в информационно-телекоммуникационных системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Чижов, Илья Игоревич

• Чижов, Илья Игоревич
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Чижов, Илья Игоревич

Введение. к

Глава 1. Хранение и передача музыкальных файлов в информационно телекоммуникационных системах. Слф 1.1 Создание музыкальных файлов.

1.2 Хранение и передача музыкальных файлов.

1.3 Основные подходы к сжатию музыкальных файлов.

1.4 Задачи исследования.

Глава 2. Субполосное кодирование музыкальных сигналов.

2.1 Основные элементы психоакустической модели восприятия звука.

2.2 Субполосное преобразование музыкальных сигналов с помощью цифровых фильтров.

2.3 Разработка новой обратимой процедуры субполосного преобразования музыкальных сигналов.

2.4 Вычислительные эксперименты.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка новых методов и алгоритмов компьютерной обработки данных при сжатии-восстановлении музыкальных файлов в информационно-телекоммуникационных системах»

В настоящее время во всем мире получила значительное распространение процедура передачи и хранения сжатых музыкальных файлов. Их используют в своей работе владельцы студий звукозаписи, музыкальных сайтов, профессиональные музыканты и звукорежиссеры, а также пользователи, использующие музыкальные композиции для частного прослушивания.

Музыкальные файлы представляют собой результаты регистрации колебаний электрического тока на выходе микрофона, на мембрану которого воздействует музыкальная композиция. Частота дискретизации для файлов подобного типа не может быть менее 44100 Гц, что соответствует спектру от 0 до 22050 Гц. Для кодирования каждого отсчета дискретного сигнала используется от 16 до 24 бит. Учитывая, что среднее время исполнения музыкальной композиции равно 3 мин, то несложно подсчитать ее объем - 30 Мб. Принимая во внимание тот факт, что скорость передачи данных по сети Интернет редко превышает 20 кб в секунду, то время скачивания одной песни может составлять 1500 с. или 25 минут. Таким образом, возникает проблема уменьшения объема битового представления подобных файлов для снижения сетевого трафика при передаче и объема дискового пространства необходимого для хранения последних. Над уменьшением битового представления музыкальных данных долгое время работает несколько групп исследователей, в результате чего был создан ряд стандартов. Наиболее известными из них являются стандарты MPEG, АС-3, WMA и т.д.

Данные стандарты предполагают уменьшение объема битового представления исходных данных за счет более грубого квантования по уровню и статистического (энтропийного) сжатия.

Квантование по уровню является необратимой операцией, т.е. будут потери, следовательно, нужно аккуратно подойти к выбору процедуры квантования (включая шаг квантования). Следует иметь в виду, что при выборе процедуры квантования целесообразно достигать меньшей энтропии полученной последовательности, т.к. от этого зависит эффективность статистического кодирования. Существующие стандарты при выборе шага квантования основываются на так называемой психоакустической модели, а именно учитывается избирательность человеческого слуха к различным частотным диапазонам и явление маскировок более сильным звуком более слабого и частотной составляющей с большей интенсивностью частотной составляющей с меньшей интенсивностью, если они попадают в один и тот же частотный диапазон.

В связи с этим, основным элементом процедуры сжатия является разделение исходного сигнала на составляющие спектры которых сосредоточены в разных интервалах оси частот. Для реализации этого используются цифровые КИХ-фильтры. При этом для уменьшения количества обрабатываемых в дальнейшем данных осуществляется прореживание выходной последовательности фильтров, так что при ширина подполосы равной А/, остается каждый М-й отсчет М = /д/ Af. В стандарте МРЗ выделяют 32 субполосы, так что остается каждый 32-й элемент.

Отметим, что в виду неидеальной прямоугольности КИХ-фильтра, при прореживании возникает искажение обусловленное наложением частот (элайсинг). В существующей теории частотного анализа-синтеза показано, что совместная обработка специального вида выходных прореженных данных всех полос позволяет в восстановленном сигнале компенсировать элайсинг. Однако, в каждой из полос сохраняется погрешность вызванная им, а квантование данных по уровню исключает возможность компенсировать элайсинг даже при совместной обработке.

Таким образом, представляется целесообразным разработка метода субполосного представления в меньшей степени подверженного влиянию элайсинга и исключающего другие трудности применения КИХ-фильтров, как то необходимость дополнения обрабатываемого интервала, просачивание из др. интервалов и т.д.

Квантование данных по уровню в существующих системах сжатия применяется либо непосредственно к выходным прореженным последовательностям фильтров, либо к результатам их МДКП. Применяется равномерное квантование, шаг которого определяется частотной полосой. В любом случае при выборе шага квантования предварительно рассчитываются так называемые кривые маскировки с учетом разделения звуков на тональные и шумоподобные.

Отметим, что эти расчеты носят эвристический характер то же самое можно говорить и о выборе порогов для процедуры принятия решений. Иными словами, не ясно какова степень доверия к результатам решающих процедур. При этом некоторые значения отсчетов, признаваемые слишком малыми, могут подвергнуться обнулению, что может привести к необоснованной потере информации.

Таким образом, представляется целесообразным разработка метода квантования по уровню, в котором при выборе уровней и шагов квантования не используется эвристические расчеты на основе психоакустической модели, но гарантируется погрешность цифрового представления данных.

Кроме того, очевидно, что отказ от использования психоакустической модели позволяет отказаться от процедуры частотного разделения.

Основным способом статистического кодирования в существующих процедурах сжатия является код Хаффмана. Вместе с тем известен так называемый метод арифметического кодирования, который теоретически является наилучшим с точки зрения адаптируемости к энтропийным характеристикам кодируемых последовательностей.

Целью работы является повышение эффективности использования информационно-телекоммуникационных систем для хранения и передачи файлов с музыкальными данными за счет разработки более совершенных процедур их обработки.

Для достижения этой цели на основе анализа состояния вопроса были сформулированы и решены следующие задачи:

1. Разработка новой обратимой процедуры получения субполосного представления конечных отрезков отсчетов (блоков) музыкальных сигналов на основе вычислений для каждой из заданных частотных полос соответствующей последовательности чисел, спектр которой наилучшим в смысле минимума евклидовой нормы погрешности образом аппроксимирует в этой полосе отрезок спектра исходных данных.

2. Разработка субоптимального метода неравномерного квантования отсчетов по уровню, позволяющего при заданной среднеквадратической относительной погрешности представления исходных данных получить наименьшее количество уровней квантования.

3. Разработка и исследование новой процедуры сжатия-восстановления файлов музыкальных данных с применением арифметического кодирования, без использования эвристических психоакустических моделей.

4. Разработка программно-алгоритмической поддержки новой информационной технологии сжатия-восстановления музыкальных файлов.

Методы исследований:

• Методы системного анализа и синтеза на основе использования вариационных принципов.

• Методы цифровой обработки сигналов.

• Вероятностно-статистическое моделирование.

• Вычислительный эксперимент. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Диссертация состоит из Введения, четырех глав, Заключения и Приложения, в котором приведены документы, подтверждающие внедрение результатов работы.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Чижов, Илья Игоревич

4.5 Основные результаты и выводы главы

1. Разработана процедура сжатия-восстановления звуковых файлов без использования эвристических психоакустических моделей и субполосного кодирования. Указанная процедура состоит из нескольких этапов:

• Дискретное косинус-преобразование всего обрабатываемого блока музыкального сигнала (длина блока составляет 512 отсчетов);

• Адаптивное квантование по уровню полученных спектральных коэффициентов с заданной относительной погрешностью;

• Сжатие квантованной последовательности на основе арифметического метода статистического кодирования с адаптацией к характеристикам последовательности.

Новизна разработанной процедуры сжатия-восстановления музыкальных файлов заключается:

• В отказе от использования психоакустических моделей и субполосного кодирования, и как следствие - обработка всего блока отсчетов музыкального сигнала (512 отсчетов) одновременно;

• В использовании субоптимального адаптивного метода квантования по уровню;

• В разработке и применении арифметического кодера учитывающего статистические свойства отсчетов музыкального сигнала.

2. Разработан прототип программно-алгоритмической поддержки предлагаемой процедуры сжатия-восстановления музыкальных файлов состоящий из двух модулей:

• конвертора - позволяющего переводить WAV файлы в новый формат и обратно;

• плеера — позволяющего воспроизводить в пакетном режиме музыкальные произведения на основе запакованных данных без создания WAV файла.

Прототип программно-алгоритмической поддержки предлагаемой процедуры сжатия-восстановления музыкальных файлов выполнен на ЭВМ класса IBM PC для платформы Windows NT (и выше) на языке С++. Воспроизведение звука осуществляется с помощью процедур библиотеки DirectX. Минимальными требованьями к аппаратной части компьютера являются: процессор класса Пентиум-3 и 10 Мб свободного дискового пространства для хранения программных модулей и временного файла используемого системой при сжатии музыкального файла. Общий объем исполняемых модулей - 1 Мб.

Указанный прототип программной поддержки имеет дружественный интерфейс интуитивно понятный, в том числе начинающему пользователю.

Тестовые испытания показали, что применение данной программно-алгоритмической поддержки позволяет получить степень сжатия в 1,3-1,5 раза выше, чем наиболее часто используемые в настоящее время форматы (МРЗ, OGG, WMA), при той же погрешности представления исходных данных, либо почти двукратное уменьшение погрешности представления исходных данных при той же самой степени сжатия. На указанную информационную технологию сжатия-восстановления музыкальных файлов получено свидетельство о регистрации в Отраслевом фонде алгоритмов и программ (№ регистрации: 4314) и в Национальном фонде неопубликованных документов (№ государственной регистрации: 50200500162). Копии свидетельств о регистрации содержаться в Приложении.

Заключение

В ходе выполнения диссертационного исследования были получены следующие результаты:

1. Разработана новая обратимая процедура субполосного представления отрезков сигналов, оптимальная в смысле минимума евклидовой нормы погрешности аппроксимации отрезков исходного спектра в заданных частотных полосах. Её применение при субполосном кодировании музыкальных сигналов позволяет с точки зрения погрешности построить более совершенную процедуру, чем кодирование с использованием прореженных выходных последовательностей КИХ-фильтров.

2. Разработан субоптимальный адаптивный метод квантования по уровню, позволяющий минимизировать количество уровней квантования при гарантированной погрешности представления исходных данных квантованными значениями. Вычислительные эксперименты показали, что количество уровней квантования по сравнению с равномерным квантованием может быть меньше в 10 раз.

3. С помощью вычислительных экспериментов обоснована возможность построения процедуры сжатия-восстановления звуковых файлов без использования эвристических психоакустических моделей, включая субполосное кодирование. Использование при этом разработанного метода квантования до определенной степени позволяет учесть особенности восприятия звука слуховым аппаратом человека.

4. Для повышения степени сжатия статистическое кодирование квантованных данных реализовано с помощью энтропийного арифметического кодера. Показано, что использование аппроксимации на основе распределения Коши позволяет существенно повысить степень сжатия и практически достичь потенциального предела сжатия, определяемого энтропией исходных данных.

5. Разработана информационная технология сжатия-восстановления музыкальных файлов.

6. Создана программно-алгоритмическая поддержка разработанной информационной технологии сжатия-восстановления музыкальных файлов.

7. Тестовые испытания показали, что применение данной программно-алгоритмической поддержки позволяет получить степень сжатия в 1,3-1,5 раза выше, чем наиболее часто используемые в настоящее время форматы (МРЗ, OGG, WMA), при той же погрешности представления исходных данных.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Чижов, Илья Игоревич, 2005 год

1. Адаптивные фильтры Текст. : пер. с англ. / под ред. К. Ф. Н. Коуэна, П. М. Гранта. - М. : Мир, 1988. - 392 с.: ил.

2. Алябьев, С. И. Цифровая передача и обработка сигналов ЗВ в трактах формирования и первичного распределения программ Текст. : учеб. пособие / С. И. Алябьев, В. А. Воднев, О. Б. Попов. М. : Изд-во Моск. ин-та связи, 1989. - 82 с.

3. Антонью, А. Цифровые фильтры: анализ и проектирование Текст. /

4. A. Антонью ; пер. с англ.: В. А. Лексаченко, В. Г. Челпанова ; под ред. С. А. Понырко. М. : Радио и связь, 1983. - 320 с. : ил.

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

6. Архангельский, А. Я. Программирование в С++ Builder 6 Текст. / А. Я. Архангельский. -М. : БИНОМ, 2003.- 1152 с.

7. Ахмед, Н. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов Текст. / Н. Ахмед, К. Р. Рао ; пер. с англ. Т. Э. Кренкеля. М. : Связь, 1980. - 248 с. : ил.

8. Банк, М. У. Формирование выборки звукового сигнала при спектральном преобразовании Текст. / М. У. Банк, В. А. Сучилин // Электросвязь. 1990. - № 1. -С. 28-30.

9. Банкет, В. J1. Цифровые методы в спутниковой связи Текст. / В. J1. Банкет, В. М. Дорофеев. М.: Радио и связь, 1988. - 240 с. : ил.

10. Баранов, J1. А. Квантование по уровню и временная дискретизация в цифровых системах управления Текст. / J1. А. Баранов. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 304 с.

11. Берестецкий, А. А. Адаптивное взвешивание в задаче сжатия цифрового звукового сигнала Текст. / А. А. Берестецкий, О. А Климова, А. Н. Синильников // Известия вузов. Радиоэлектроника. 1990. - № 12. - С. 7-12.

12. Блейхут, Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов Текст. / Р. Блейхут ; пер. с англ. И. И. Грушко. М. : Мир, 1989. - 448 с. : ил.

13. Вайдьнатхан, П. П. Цифровые фильтры, блоки фильтров и полифазные цепи с многочастотной дискретизацией Текст. : метод, обзор / П. П. Вайдьнатхан // ТИИЭР. — 1990. Т. 78, № 3. - С. 77-120.

14. Ванштейн, J1. А. Выделение сигналов на фоне случайных помех Текст. / JT. А. Ванштейн,

15. B. Д. Зубаков. М.: Сов. радио, 1960. - 447 с.

16. Венгеров, А. А. Прикладные вопросы оптимальной линейной фильтрации Текст. / А. А. Венгеров, В. И. Щаранский. М.: Энергоатомиздат, 1982. - 387 с.: ил.

17. Витерби, Э. Д. Принципы цифровой связи и кодирования Текст. / А. Д. Витерби, Дж. К. Омура ; пер. с англ. и под ред. К. Ш. Зигангирова. М. : Радио и связь, 1982. - 536 с. : ил. -(Статистическая теория связи ; вып. 18).

18. Витязев, В. В. Цифровая частотная селекция сигналов Текст. / В. В. Витязев. — М. : Радио и связь, 1993.-239 с. : ил.

19. Воеводин, В. В. Вычислительные основы линейной алгебры Текст. / В. В. Воеводин. М. : Наука, 1977.-304 с.

20. Воеводин, В. В. Матрицы и вычисления Текст. / В. В. Воеводин, Ю. А. Кузнецов. М. : Наука, 1984.-318 с.

21. Воеводин, В. В. Вычислительные процессы с теплицевыми матрицами Текст. / В. В. Воеводин, Е. Е. Тыртышников. М.: Наука, 1987. - 319 с. : ил.

22. Вологдин, Э. И. Аналоговая и цифровая звукозапись Текст. / Э. И. Вологдин. СПб. : СТ «Факультет ДВО», 2004. - 52 с.

23. Вологдин, Э. И. Слух и восприятие звука Текст. : учеб. пособие / Э. И. Вологдин. СПб. : СТ «Факультет ДВО», 2004. - 52 с.

24. Воробьев, В. И. Теория и практика вейвлет-преобразования Текст. / В. И. Воробьев, В.Г. Грибунин. СПб. : Изд-во ВУС, 1999. - 204 с.

25. Гантмахер, Ф. Р. Теория матриц Текст. / Ф. Р. Гантмахер. 3-е изд. - М. : Наука, 1967. -575 с. : ил.

26. Гельфонд, А. О. Исчисление конечных разностей Текст. : учеб. пособие / А. О. Гельфонд. 3-е изд., испр. - М. : Наука, 1967. - 375 с.: ил.

27. Голд, Б. Цифровая обработка сигналов Текст. : пер. с англ. / Б. Голд, Ч. Рейдер. М. : Сов. радио, 1973.-376 с.

28. Гольденберг, JI. М. Цифровая обработка сигналов Текст. : учеб. пособие / JI. М. Гольденберг, Б. Д. Матюшкин, М. Н. Поляк. 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Радио и связь, 1990. -256 с. : ил.

29. Гольденберг, Л. М. Цифровая обработка сигналов Текст. : справочник / JI. М. Гольденберг, Б. Д. Матюшкин, М. Н. Поляк. М. : Радио и связь, 1985. - 308 с.

30. Гоноровский, И. С. Радиотехнические цепи и сигналы Текст. : учеб. пособие / И. С. Гоноровский, М. П. Демин. 5-е изд., перераб. и доп. - М. : Радио и связь, 1994. - 481 с. : ил.

31. Грудинин, А. С. Кодирование сигналов звукового вещания в базисе дискретного косинусного преобразования Текст. / А. С. Грудинин, А. М. Синильников // Техника средств связи. 1986. - Вып. 3. - С. 3-10. - (Сер. ТРПА).

32. Гутников, В. С. Фильтрация измерительных сигналов Текст. / В. С. Гутников. М. : Энергоатомиздат, 1990. - 192 с.: ил.

33. Даджион, Д. Цифровая обработка многомерных сигналов Текст. : пер. с англ. / Д. Даджион, Р. Мерсеро. М. : Мир, 1988. - 488 с. : ил.

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

35. Еремеев, В. П. Модификации полифазных фильтров Текст. / В. П. Еремеев, Э. В. Матросов // Цифровая обработка сигналов и ее применение : докл. 3-й Междунар. конф. DSPA-2000. М., 2000. - Т. 3. - С. 203-211.

36. Ефимов, В. М. Об оценке корреляционной функции шума квантования по уровню Текст. / В. М. Ефимов // Автометрия. 1968. - № 3. - С. 96-98.

37. Жиляков, Е. Г. Некоторые вопросы статистической теории квантования по уровню Текст. / Е. Г. Жиляков // Специализированные вычислительные устройства и их применение. -Киев, 1981.-С. 33-34.

38. Жиляков, Е. Г. О субполосном кодировании сигнала Текст. / Е. Г. Жиляков, И. Г. Попов, И. И. Чижов // Вестник НТУ (ХПИ) : сб. науч. тр. Харьков, 2004. -№ 46. - С. 10-20. - (Тем. вып. «Информатика и моделирование»).

39. Жиляков, Е. Г. Оптимальный синтез квантователя по уровню Текст. / Е. Г. Жиляков, И. Г. Попов, И. И. Чижов // Вестник НТУ (ХПИ): сб. науч. тр. Харьков, 2004. - № 46. - С. 101-106. - (Тем. вып. «Информатика и моделирование»).

40. Жиляков, Е. Г. О точности прогноза квантованного по уровню процесса авторегрессии Текст. / Е. Г. Жиляков, А. Я. Шпильберг // Электрические цепи, сигналы, системы : сб. науч. тр. Киев, 1979. - С. 90-96.

41. Зайцев, А. А. Методы и цифровые устройства сжатия телеметрической информации в системах сбора и передачи геофизических данных Текст. : автореф. дис. . канд. техн. наук : 05.13.05 / А. А. Зайцев ; Рязан. гос. радиотехн. акад. — Рязань, 2003. 17 с.

42. Звуковое вещание Текст. : справочник / А. В. Выходец, П. М. Жмурин, И. Ф. Зорин и др.; под ред. Ю. А. Ковалгина. М. : Радио и связь, 1993. - 464 с. : ил.

43. Кадач, А. В. Эффективные алгоритмы неиекажающего сжатия текстовой информации Текст. : автореф. дис. . канд. физ.-мат. наук : 05.13.11 / А. В. Кадач ; Ин-т систем информатики. Новосибирск, 1998. - 19 с.

44. Каппелини, В. Цифровые фильтры и их применение Текст. / В. Каппелини, А. Дж. Константинидис, П. Д. Эмилиани ; пер. с англ. В. Н. Елисеева ; под ред. Н. Н. Слепова. -М.: Энегроатомиздат, 1983. 360 с.

45. Кейнон, Дж. Пространственно-временной спектральный анализ с высоким разрешением Текст. / Дж. Кейнон // ТИИЭР. 1969. - Т. 57, № 8. - С. 69-79.

46. Кендалл, М. Дж. Многомерный статистический анализ и временные ряды Текст. / М. Дж. Кендалл, А. Стьюарт ; пер. с англ.: Э. Л. Пресмана, В. И. Ротаря ; под ред. А. Н. Комогорова. М.: Наука, 1976. - 736 с.

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

48. Ковалгин, Ю. А. Компрессия цифрового звука: психоакустичестические основы и алгоритмы Текст. / Ю. А. Ковалгин // Звукорежиссер. 2000. - № 6. - С. 56-63.

49. Ковалгин, Ю. А. Стереофония Текст. / Ю. А. Ковалгин. М. : Радио и связь, 1989. -272 с. : ил.

50. Ковалгин, Ю. А. Формат Dolby АС-3. Алгоритмы компрессии цифровых аудиоданных Текст. : ч. 1 / Ю. А. Ковалгин // Звукорежиссер. 2001. - № 3. - С. 68-73.

51. Ковалгин, Ю. А. Формат Dolby АС-3. Алгоритмы компрессии цифровых аудиоданных Текст. : ч. 2 / Ю. А. Ковалгин // Звукорежиссер. 2001. - № 4. - С. 66-69.

52. Ковалгин, Ю. А. Цифровые системы радиовещания и звукосопровождения телевидения Текст. : ч. 2 / Ю. А. Ковалгин // Broadcasting : Телевидение и радиовещание. 2002. — №4.-С. 60-63.

53. Ковалгин, Ю. А. Цифровые системы радиовещания и звукосопровождения телевидения Текст. : ч. 3 / Ю. А. Ковалгин // Broadcasting : Телевидение и радиовещание. 2002. -№ 6. - С. 82-87.

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

55. Козюренко, Ю. И. Высококачественное звуковоспроизведение Текст. / Ю. И. Козюренко. М. : Радио и связь, 1993. - 144 с. : ил. - (Массовая радиобиблиотека ; вып. 1191).

56. Корн, Г. Моделирование случайных процессов на аналоговых и аналого-цифровых машинах Текст. / Г. Корн ; пер. с англ.: Е. В. Доброва, И. Б. Гуревича ; под ред. В. П. Яковлева. М. : Мир, 1968. - 315 с. : ил.

57. Корнейчук, Н. П. Экстремальные свойства полиномов и сплайнов Текст. / Н. П. Корнейчук, В. Ф. Бабенко, А. А. Лигун. Киев : Наук, думка, 1992. - 304 с.

58. Косякин, А. А. Статистическая теория квантования по уровню Текст. / А. А. Косякин // Автоматика и телемеханика. — 1961. № 6. — С. 722-729.

59. Кочетков, М. Е. Компрессия цифровых изображений с использованием векторного квантования в области дискретных ортогональных преобразований Текст. : дис. . канд. техн. наук : 05.13.01 / М. Е. Кочетков. М., 1999. - 191 с.: ил.

60. Крошьер, Р. Е. Интерполяция и децимация цифровых сигналов Текст. : метод, обзор / Р. Е. Крошьер, Л. Р. Рабинер // ТИИЭР. 1981. - Т. 69, № 3. - С. 14-40.

61. Куприянов, М. С. Цифровая обработка сигналов: процессоры, алгоритмы, средства проектирования Текст. / М. С. Куприянов, Б. Д. Матюшкин. СПб. : Политехника, 1998. -592 с.

62. Лагода, Д. П. Метод синтеза цифровых фильтров с конечной импульсной характеристикой Текст. / Д. П. Лагода, Е. Г. Жиляков // Функционально-ориентированные вычислительные системы : тез. докл. науч-техн. конф. Харьков, 1990. - С. 71-72.

63. Ланнэ, А. А. Передача информации о состоянии фильтра-предсказателя с помощью спектральных пар Текст. / А. А. Ланнэ, Д. А. Улахович // Радиоэлектроника и связь. -1991. -№1.- С. 43-47.

64. Ланцош, К. Практические методы прикладного анализа Текст. : справ, рук. / К. Ланцош ; пер. с англ. М. 3. Кайнера. М. : Физматгиз, 1961. - 524 с.

65. Мак-Кракен, Д. Численные методы и программирование на Фортране Текст. / Д. Мак-Кракен, У. Дорн ; пер. с англ. Б. Н. Казака ; под ред. и с доп. Б. М. Наймарка. -2-е изд., стереотип. М. : Мир, 1977. - 584 с. : ил.

66. Макс, Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях Текст. : в 2-х т. / Ж. Макс ; пер. с фр. Ю. В. Пяткова ; под ред. Н. Г. Волкова. М. : Мир, 1983. - Т. 2. Техника обработки сигналов. Применения. Новые методы. - 256 с. : ил.

67. Марпл, С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения Текст. / С. Л. Марпл ; пер. с англ.: О. И. Хабарова, Г. А. Сидоровой ; под ред. И. С. Рыжака. М. : Мир, 1990. - 584 с. : ил.

68. Методы сжатия данных: устройство архиваторов, сжатие изображений и видео Текст. / Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин. М. : ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. - 384 с.

69. Мишенков, С. Л. Сертификация услуг звукового вещания Текст. : учеб. пособие / С. Л. Мишенков, С. Г. Рихтер, В. И. Прилипко. М. : Изд-во Моск. техн. ин-та связи и информатики, 1997.-63 с.

70. Моисеев, М. Н. К вопросу о выборе интервала анализа при кодировании звуковых сигналов в частотной области Текст. / М. Н. Моисеев // Техника средств связи. 1989. - Вып. 2. - С. 51-57. - (Сер. ТРПА).

71. Моисеев, М. Н. Кодирование высококачественных звуковых сигналов в частотной области Текст. / М. Н. Моисеев, А. Н. Синильников // Электросвязь. 1988. - № 9. — С. 34-36.

72. Назаров, М. В. Методы цифровой обработки и передачи речевых сигналов Текст. / М. В. Назаров, Ю. Н. Прохоров. М. : Радио и связь, 1985. - 176 с.: ил.

73. Никольский, С. М. Квадратурные формулы Текст. / С. М. Никольский. М. : Наука, 1988.- 256 с. : ил.

74. Нуссбаумер, Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток Текст. / Г. Нуссбаумер ; ред.: В. М. Амербаев, Т. Э. Кренкель ; пер. с англ.: Ю. Ф. Касимов, И. П. Пчелинцев. М. : Радио и связь, 1985. - 248 с. : ил., табл., граф.

75. Оберхеттингер, Ф. Преобразование Фурье распределений и их обращения Текст. : табл. / Ф. Оберхеттингер ; пер. с англ. М. С. Никулина. М.: Наука, 1979. - 248 с.

76. Оппенгейм, А. Цифровая обработка сигналов = Digital signal processing / Текст. / А. Оппенгейм, Р. Шафер ; ред. С. Я. Шац ; пер. с англ.: В. А. Лексаченко, В. Г. Челпанов. -М.: Связь, 1979. -416с.: рис.

77. Основы цифровой обработки сигналов Текст. : курс лекций : учеб. пособие / А. И. Солонина, Д. А. Улахович, С. М. Арбузов и др. СПб. : БХВ-Петербург, 2003. - 608 с. : ил.- (Учеб. пособие).

78. Применение цифровой обработки сигналов Текст. / С. Л. Фрини, Дж. Ф. Кайзер, X. С. Макдональд и др. ; пер. с англ. А. М. Рязанцева ; под ред. Э. Оппенгейма. М. : Мир, 1980.- 552 с.

79. Попов, О. Б. К вопросу формирования объективной оценки качества звучания по субъективным критериям Текст. / О. Б. Попов, С. Г. Рихтер // Тез. докл. науч.-техн. конф. / МТУ СИ. М., 1997. - С. 143-144.

80. Пытьев, Ю. П. Методы анализа и интерпретации эксперимента Текст. / Ю. П. Пытьев. — М.: Изд-во Моск. гос. ун-та, 1990. 286 с.

81. Рабинер, Л. Р. Теория и применение цифровой обработки сигналов Текст. / Л. Рабинер, Г. Гоулд ; пер. с англ. А. Л. Зайцева ; под ред. Ю. Н. Александрова. М. : Мир, 1978. — 848 с. : ил.

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

83. Радченко, М. Ю. Исследование алгоритмов сжатия, обработки и восстановления сигналов и изображений Текст. : дис. . канд. физ.-мат. наук : 01.04.03 / М. Ю. Радченко ; Воронеж, гос. ун-т. Воронеж, 2000. - 143 с.: ил., табл.

84. Ратушняк, О. А. Методы сжатия данных без потерь с помощью сортировки параллельных блоков Текст. : дис. . канд. физ.-мат. наук : 05.13.11 / О. А. Ратушняк. Новосибирск, 2002. - 87 с.

85. Рихтер, С. Г. Об энергетическом выигрыше за счет естественной избыточности цифровых сигналов ЗВ Текст. / С. Г. Рихтер // Электросвязь. 1998. - № 5. - С. 28-30.

86. Розенберг, Е. А. Построение аппаратуры адаптивного кодирования спектральной области Текст. / Е. А. Розенберг, А. М. Синильников, Б. И. Шехтман // Техника средств связи. — 1989. Вып. 1. - С. 9-16. - (Сер. ТРПА).

87. Саванов, В. JI. Влияние квантования на точность вычисления моментов случайных величин Текст. / В. Л. Саванов // Автоматика и телемеханика. 1972. - № 10. — С. 74-81.

88. Сборник научных программ на Фортране Текст. : рук. для программиста / пер. с англ. С. Я. Виленкина. М.: Статистика, 1974. - Вып. 1. Статистика : Нью-Йорк, 1960-1970. — 316 с. : ил.; Вып. 2. Матричная алгебра и линейная алгебра. - 223 с.

89. Сергиенко, А. Б. Цифровая обработка сигналов Текст. : учеб. пособие для студ. вузов / А. Б. Сергиенко. СПб.: Питер, 2002. - 603с.: ил. - (Учебник для вузов).

90. Синильников, А. М. Полосное кодирование звуковых сигналов с ортогональным преобразованием Текст. / А. М. Синильников // Электросвязь. 1991. - № 8. - С. 35-37.

91. Синильников, А. М. Цифровое радиовещание Текст. / А. М. Синильников // Техника средств связи. — 1993. Спец. вып. - С. 37-56. - (Сер. ТРПА).

92. Смирнов, В. И. Курс высшей математики Текст. : учеб. пособие для мех.-мат. и физ.-мат. фак. ун-тов : в 5-ти т. / В. И. Смирнов. 6-е изд., перераб. и доп. - М. : Наука, 1974. — Т. 4, ч. 1.-336 с.

93. Солонина, А. И. Алгоритмы и процессоры обработки сигналов Текст. : учеб. пособие / А. И. Солонина, Д. А. Улахович, Л. Яковлев. СПб. : БХВ-Петербург, 2001. - 464 с. : ил., табл., схем.

94. Спектральные методы сокращения избыточности высококачественных звуковых сигналов Текст. / В. М. Колесников, М. У. Банк, А. М. Синильников, В. А. Сучилин // Радио и телевидение ОИРТ. 1989. -№ 1. - С. 36 - 39 ; № 2. - С. 35 - 39.

95. Титчмарш, Е. Введение в теорию интеграла Фурье Текст. / Е. Титчмарш ; пер. с англ. Д. А. Райкова. М.; Л. : ОГИЗ : Гостехиздат, 1948. - 479 с.

96. Тихонов, В. И. Статистическая радиотехника Текст. / В. И. Тихонов. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1982. - 624 с.: ил.

97. Тихонов, В. И. Оптимальный прием сигналов Текст. / В. И. Тихонов. М. : Сов. радио, 1983.-320 с. : ил.

98. Толстов, Г. П. Ряды Фурье Текст. / Г. П. Толстов. 3-е изд., испр. - М. : Наука, 1980. - 382 с. : ил. — (Физ.-мат. б-ка инженера).

99. Уидроу, Б. Адаптивная обработка сигналов Текст. : пер. с англ. / Б. Уидроу, С. Стирнз. -М. : Радио и связь, 1989. 440 с. : ил.

100. Фалькович, С. У. Оптимальный прием пространственно-временных сигналов в радиоканалах с рассеянием Текст. / С. У. Фалысович, В. И. Пономарев, Ю. В. Шкварко ; под ред. С. Е. Фалысовича. М.: Радио и связь, 1989. - 295 с. : ил.

101. Френке, Л. Теория сигналов Текст. / JI. Френке ; пер. с англ.: М. Р. Краевской, Р. М. Седлецкого ; под ред. Д. Е. Вакмана. М. : Сов. радио, 1974. - 343 с. : ил.

102. Хургин, Я. И. Финитные функции в физике и технике Текст. / Я. И. Хургин, В. П. Яковлев. М. : Наука, 1971. - 408 с. : ил.

103. Цвикер, Э. Ухо как приемник информации Текст. / Э. Цвикер, Р. Фельдкельлер ; пер. с нем. и под общ. ред. Б. Г. Белкина. 2-е изд., доп. и перераб. - М. : Связь, 1971. - 256 с. : ил.

104. Цикин, И. А. Дискретно-аналоговая обработка сигналов Текст. / И. А. Цикин. М. : Радио и связь, 1982. - 161 с. : ил.

105. Цифровая и вычислительная техника Текст. : учеб. для вузов / Э. В. Евреинов, Ю. Т. Бутыльский, И. А. Мамзелев и др. ; под ред. Э. В. Евреинова. М. : Радио и связь, 1991.-464 с. : ил.

106. Чижов, И. И. О сжатии аудиоданных Текст. / И. И. Чижов // Современные инструментальные системы, информационные технологии и инновации : Материалы II Междунар. науч.-техн. конф. Курск, 2004. - С. 11-15.

107. Чижов, И. И. Об обратимом сжатии аудиоданных Текст. / И. И. Чижов // Радиоэлектроника и молодежь в 21 веке : тез. докл. 8-го Междунар. молод, форума. — Харьков, 2004. С. 74.

108. Чижов, И. И. Синтезатор речевых сигналов в среде Интернет Текст. / И. И. Чижов // Вестник НТУ (ХПИ) : сб. науч. тр. Харьков, 2003. - № 26. - С. 45-52. - (Тем. вып. «Информатика и моделирование»).

109. Шеломов, Е. А. Эффективность оптимальных фильтров Винера Текст. / Е. А. Шеломов, Е. Г. Жиляков // Компьютерные методы в теории и технике информационных систем : тез. докл. Всесоюз. науч.-техн. конф. Харьков, 1991. - С. 63-64.

110. Шелухин, О. И. Цифровая обработка и передача речи Текст. / О. И. Шелухин, Н. Ф. Лукъянцев ; под ред. О. И. Шелухина. М. : Радио и связь, 2000. - 456 с.

111. Blessen, В. An inrestigation of quantization noise Text. / B. Blessen // S. Andto Bng. Soc. — 1974. Vol. 22, № 1. - P. 20-22.

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

113. Brandenburg, K. OCF: Coding High Quality Audio with Data Rates if 64kbit/sec Text. / K. Brandenburg // Proc.85th Conf. Aud. Ehg. Soc. 1988. - Mar.

114. Brandenburg, K. ASPEC: Adaptive Spectral Entropy Coding if High Quality Music Signals Text. / K. Brandenburg et. al. // Proc. 90th Conf. Aud. Ehg. Soc. 1991. - Feb.

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

116. Church, S. ISDN and ISO/MPEG Layer 111. Audio Coding: Powerful New Tools for Broadcast Audio Production Text. : The 95th Convention / S. Church // AES an audio engineering society. -New-York, 1993. October. - P. 7-10.

117. Church, S. ISDN and ISO/MPEG Layer 111. Audio Coding: Powerful New Tools for Broadcast Audio Production Text. : The 96th Convention / S. Church, B. Grill, H. Popp // AES. -Amsterdam, 1994. 26 February-1 March. - P. 10.

118. Digital Audio Compression Standard (AC-3) Electronic resource. : 1995-12-20 : Revision A/52 / Advanced Television Systems Committee. Access mode: http://www-koi.compression.ru/download/audio.html.

119. Eberlein, E. MPEG-Audio-Layer 111 System Text. / E. Eberlein // 17 Tonmeistertagung : Bericht. - Karlsruhe, 1992. - S. 60-70.

120. Fielder, L. D. AC-1: A Family of Low complexity Transform-Based Music Coders Text. / L. D. Fielder, G. A. Davidson // Proceedings of the 10th International AES Conference. 1991. - P. 5770.

121. Freyer, U. DAB-Digitaler Hhoerfunk Text. / U. Freyer. Berlin: Verlag Technik GmBH, 1997. -132 s.

122. Goldstein Lawrens, N. Quantization error and step-size distributions in ADPCM. Text. / N. Goldstein Lawrens // IEEE Trans In for Theory. 1977. - Vol. 23, № 2. - P. 216-223.

123. Johnston, J. D. Estimation of Perceptual Entropy Using Noise Criteria Text. / J. D. Johnston // IEEE Transactions on Communications. 1988. - № 9. - P. 2524-2527.

124. Johnston, J. D. Transform Coding of Audio Signals Using Perceptual Noise Criteria Text. / J. D. Johnston // IEEE J. Sel. Areas in Comm. 1988. - Feb. - P. 314-323.

125. Kapust, R. Qualitaetsbeurteilung codierter Audiosignale mittels einer Bark-Transformation Text. / R. Kapust; Der Technischen Fakultaet der Universitaet Erlangen-Nuernberg, zur Erlangen des Grades. Erlangen, 1993. - 166 s.

126. Mahieux, Y. Transform Coding of Audio Signals at 64 kbit/s Text. / Y. Mahieux, J. Petit // Proc. Globecom 1990. - Nov. - P. 405.2.1-405.2.5

127. Musman, H. G. Kompressionsalgoritmen fuer interactive Multimedia-Systeme Text. / H. G. Musman, O. Werner, H. Fuch // Informationstechnik und Technische Informatik. 1993. -№2.-S. 4-18.

128. Oliveria, A. J. A Design Method for High-Audio-Quality FM Multiplex Encoders Text. / A. J. Oliveria // J. of the Audio Engineering Society 1992. - Vol. 40, № 3. -P. 130-141.

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

130. Radio communication Study Groups. Draft New Recommendation Text. / International Telecommunication Union I I Low Bit-Rate Audio Coding : Document 10/52 (Rev.l)-E. 1993. — November 18.-P. 12.

131. Richardson, E. B. Coding with adaptive prediction for 56 kbit/s audio Text. / E. B. Richardson, N. S. Jayant // IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing. 1986. — Vol. ASSP-34 (April.). - P. 691 -696.

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

133. Stoll, G. High quality audio bitrate reduction system family for different applications Text. / G. Stoll, Y. F. Deheri // Proc. of the Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing ICASSP. 1990.-P. 322.3.1-322.3.5.

134. Theile, G. MUSICAM Surround: The universal multi-channel coding system Text. / G. Theile, G. Stoll // 17 Tonmeistertagung : Bericht. Karlsruhe, 1992. - S. 96-108.

135. Theile, G. MUSICAM-Surround: A Universal Multichannel Coding System Compatible with ISO 11172-3 Text. / G. Theile, G. Stoll // AES 93 RD Convention the Moscone Convention Centr. -San-Francisco, 1992. № 3403 (1-4 October). - P. 8.

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

137. Vaidyanathan, P. P. Multirate Systems and Filter Banks / P. P. Vaidyanathan // Englewood Cliffs. -NY.: Prentice Hall, 1993.

138. Widrow, B. Study of Rough amplitude Quantization by mean of Niguist Sampling Theory / B. Widrow // Trans. IRE. 1956. - Vol. PGCT-3, № 4 (December).

139. Wiener, N. The Extrapolation, Interpolation and Smoothing of Stationary Time Series with Engineering Applications / N. Wiener // John Wiley & Soon, Inc. New-York, 1949.