TIỂU LUẬN MÔN XỬ LÝ TÍN HIỆU NÂNG CAO ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN TRONG VIỆC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN HIỆU THOẠI

TIỂU LUẬN MÔN XỬ LÝ TÍN HIỆU NÂNG CAO ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN TRONG VIỆC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN HIỆU THOẠI. NỘI DUNG TRÌNH BÀY BỘ LỌC KALMAN ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN TRONG VIỆC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN HIỆU THOẠI

HỌC VIỆN BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG KHOA QUỐC TẾ VÀ SAU ĐẠI HỌC

====o0o====

TIỂU LUẬN MÔN XỬ LÝ TÍN HIỆU NÂNG CAO

“Đề tài :ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN TRONG VIỆC NÂNG CAO

CHẤT LƯỢNG TÍN HIỆU THOẠI

Học viên Ngô Tuấn Anh

Nguyễn Hải Hòa Phan Đình Trung Hoàng Quốc Tuấn

NỘI DUNG TRÌNH BÀY

1 BỘ LỌC KALMAN

2 ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN

TRONG VIỆC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN HIỆU THOẠI

2

1 BỘ LỌC KALMAN

 Khái niệm:

Bộ lọc Kalman là một tập hợp các phương trình toán học

mô tả một phương pháp tính toán truy hồi hiệu quả cho phép ước đoán trạng thái của một quá trình (process) sao cho

trung bình phương sai của độ lệch (giữa giá trị thực và giá trị ước đoán) là nhỏ nhất Bộ lọc Kalman rất hiệu quả trong việc ước đoán các trạng thái trong quá khứ, hiện tại và

tương lai thậm chí ngay cả khi tính chính xác của hệ thống

mô phỏng không được khẳng định.

1 BỘ LỌC KALMAN

Mô hình hoạt động của mạch lọc Kalman

1 BỘ LỌC KALMAN

- Ước đoán trạng thái tiên nghiệm, và sau đó

- Dựa vào kết quả đo để hiệu chỉnh lại ước đoán

2 ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN TRONG

VIỆC NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN HIỆU THOẠI

2.1 Mô hình hoá tín hiệu thoại có lẫn nhiễu trắng và

bộ lọc Kalman

2.2 Mô hình nhiễu màu tín hiệu thoại và bộ lọc

Kalman

2.3 Quá trình mô phỏng bộ lọc Kalman

2.4 So sánh thuật toán Kalman với thuật toán trừ phổ trong xử lý tín hiệu thoại

6

2.1 Mô hình hóa tín hiệu thoại có lẫn nhiễu trắng và bộ lọc Kalman

Từ các đặc điểm của mã hoá và các tính chất của bộ lọc người ta đã chứng minh được rằng việc sử dụng bộ lọc Kalman để nâng cao chất lượng tín hiệu thoại là rất hiệu quả Tín hiệu thoại có thể được xây dựng như một

mô hình tự hồi quy AR như sau:

yk  a1 yk 1  a2 yk 2   aN yk  N  wk

2.2 Mô hình nhiễu màu tín hiệu thoại và bộ lọc Kalman

Tín hiệu bị lẫn nhiễu được đo từ một micro được mô tả bằng phương

trình sau:

Ở đây s(n) là mẫu của tín hiệu thoại, v(n) là nhiễu nền, nhiễu này không tương quan với tín hiệu thoại.

Bộ lọc Kalman là một bộ ước lượng đệ quy Điều này có nghĩa là chỉ

những trạng thái được ước lượng từ bước trạng thái trước đó sẽ kết hợp với giá trị đo hiện tại để tạo ra một giá trị ước lượng hiện tại Bộ lọc Kalman có hai quá trình riêng biệt: Quá trình ước đoán và quá trình cập nhật Quá trình ước đoán sử dụng ước lượng quá khứ để tạo ra ước lượng hiện tại Quá trình cập nhật sử dụng các thông tin từ đo đạc hiện tại để hiệu chỉnh ước lượng của quá trình dự đoán để đua ra một giá trị ước lượng chính xác.

8

2.3 Quá trình mô phỏng bộ lọc Kalman

Phương pháp đo phân đoạn SNR là một trong những phương pháp được sử dụng một cách

rộng rãi nhất trong việc kiểm tra chất lượng tín hiệu thoại Phương pháp này sẽ thực hiện chia

khung thoại thành nhiều đoạn ngắn (mỗi một

đoạn khoảng 20ms) và đo chất lượng thoại trên đoạn đó, kết quả cuối cùng là giá trị trung bình

2.3.1 Khảo sát chất lượng của bộ lọc

Kalam với tín hiệu vào là nhiễu trắng

10

0 dB

5 dB

SNR

PESQ

SNR

PESQ

Tín hiệu thoại có lẫn

nhiễu trắng

-5.08

1.539

-2.33

1.79

Tín hiệu thoại sau khi lọc

3.17

2.345

4.86

2.625

Tín hiệu thoại có lẫn

nhiễu

trong ôtô

-4.96

1.634

-2.17

1.891

Tín hiệu thoại sau khi lọc

1.96

2.073

3.62

2.350

Tín hiệu thoại có lẫn

nhiễu

trên tàu

-4.50

1.60

-1.69

1.859

Tín hiệu sau khi lọc

2.45

2.20

4.36

2.515

Tín hiệu thoại có lẫn

nhiễu đám đông

-4.63

1.705

-1.78

2.006

Tín hiệu thoại sau khi lọc

1.58

2.068

3.34

2.352

2.3.2 Khảo sát bộ lọc Kalman với tín

hiệu thoại có lẫn nhiều màu

Tín hiệu thoại sau khi lọc

với hệ số q=2

2.26

2.130

3.88

2.398

Tín hiệu thoại sau khi lọc

với hệ số q=4

2.35

2.162

3.99

2.435

Tín hiệu thoại sau khi lọc

với hệ số q=6

2.34

2.154

3.99

2.431

Tín hiệu thoại sau khi lọc

với hệ số q=8

2.30

2.149

3.96

2.430

Tín hiệu thoại sau khi lọc

với hệ số q=10

2.28

2.146

3.93

2.425

12

Kết quả chất lượng thoại trong trường hợp có lẫn nhiễu trong ôtô.

2.4 So sánh thuật toán Kalman với thuật

toán trừ phổ trong xử lí tín hiệu thoại

Trong các hệ thống truyền thông, nhiễu là nguyên nhân chính làm giảm chất lượng của hệ thống, do vậy việc làm thế nào để

cho nhiễu không làm ảnh hưởng đến chất lượng của hệ thông

đóng một vai trò rất quan trọng Có rất nhiều phương pháp để

giải quyết vấn đề này Trong khuôn khổ tiểu luận sẽ trình bày

khái quát về kỹ thuật trừ phổ và so sánh nó với bộ lọc Kalman Trừ phổ là một kỹ thuật được xây dựng nhằm giảm tác động của nhiễu âm đến tín hiệu thoại Kỹ thuật trừ phổ thường được kết

hợp với hệ thống nhận dạng tiếng nói (ARS) để nâng cao chất

Kết luận

Bộ lọc Kalman là kỹ thuật ước

lượng, nó được sử dụng rông rãi trong nhiều lĩnh vực Bộ lọc Kalman sẽ phù hợp nhất trong việc giảm nhiễu trắng.

14

EM XIN CHÂN THÀNH CẢM ƠN!