Means of analyzing parameters of speech signal transmission and reproduction

• Autorzy: Azarov Oleksiy , Azarova Larysa , Krak Iurii , Krupelnitskyi Leonid , Azarova Angzhelika , Azarova Veronika

Identyfikatory

DOI

10.35784/iapgos.6118

Warianty tytułu

PL

Sposoby analizy parametrów transmisji i odtworzenia sygnału mowy

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article explores the design and use of the analyzer developed by the authors for investigating the quality of compression, recording, transmission, and reproduction of speech signals in audio communication channels. The peculiarities of the construction of measurement channels of a self-adjusting system are studied. Parameters for assessing the quality of channels are selected, and methods for their calculation are determined. An example of determining the quality of compression-decompression in satellite channels for transmitting audio speech is provided. A polyharmonic signal, consisting of the sum of many harmonic components with the same amplitude and phase, is proposed as the input test signal for the compressor. Such a signal approximates real speech and music signals transmitted through the channel. The actual frequency characteristic is determined at the output of the decompressor by analyzing the spectrum, which, for the MPEG Layer3 compression method, significantly depends on the bit rate of compressed data transmission. Another characteristic application of the analyzer is experiments to study the structural organization of connecting possibilities of elements in complex nominations at the phonetic level in the concept of the "golden" ratio. A hypothesis is put forward about the harmony of these words at the acoustic level. It is proved that the harmonious structure of juxtapositions should be considered as the arrangement of components of such nominations by a system of perfect relationships, among which the proportion corresponding to the division of the whole into two parts and called the "golden" ratio plays a fundamental role.

PL

W artykule omówiono budowę i zastosowanie opracowanego przez autorów analizatora do badania jakości kompresji, rejestracji, transmisji i odtwarzania sygnałów mowy w kanałach komunikacji audio. Badano specyfikę budowy kanałów pomiarowych układu samoregulacji. Wybrano parametry do oceny jakości kanałów i określono metody ich obliczania. Podano przykład określenia jakości kompresji-dekompresji w kanałach satelitarnych do transmisji mowy. Jako wejściowy sygnał testowy dla kompresji zaproponowano sygnał harmoniczny, składający się z sumy wielu składowych harmonicznych o tej samej amplitudzie i fazie. Sygnał taki jest zbliżony do rzeczywistych sygnałów mowy i muzyki przesyłanych kanałem. Rzeczywista charakterystyka częstotliwościowa jest określana na wyjściu po dekompresji poprzez analizę widma, które w przypadku metody kompresji MPEG Layer3 w istotny sposób zależy od szybkości transmisji skompresowanych danych. Kolejnym charakterystycznym zastosowaniem analizatora są eksperymenty mające na celu badanie strukturalnej organizacji możliwości łączenia elementów w złożonych zespołach na poziomie fonetycznym w koncepcji „złotego” podziału. Postawiono hipotezę o harmonii tych słów na poziomie akustycznym. Udowodniono, że za harmonijną strukturę zestawień należy rozumieć uporządkowanie składników poprzez system doskonałych relacji, wśród których istotną rolę odgrywa proporcja odpowiadająca podziałowi całości na dwie części, zwana „złotym” podziałem.

Słowa kluczowe

EN

sound signal analysis; analog-to-digital conversion; sound signal compression; acoustic phonetics

PL

analiza sygnału dźwiękowego; konwersja sygnału analogowo-cyfrowego; kompresja sygnału dźwiękowego; fonetyka akustyczna

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
• Rocznik: 2024
• Tom: T. 14, nr 2
• Strony: 11--16
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., wykr.

Twórcy

autor

Azarov Oleksiy

• Vinnytsia National Technical University, Vinnytsia, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0002-8501-1379

autor

Azarova Larysa

• Vinnytsia National Technical University, Vinnytsia, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0002-2631-8151

autor

Krak Iurii

• Taras Shevchenko National University of Kyiv, Kyiv, Ukraine
• Glushkov Cybernetics Institute, Kyiv, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0002-8043-0785

autor

Krupelnitskyi Leonid

• Vinnytsia National Technical University, Vinnytsia, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0001-7370-9772

autor

Azarova Angzhelika

• Vinnytsia National Technical University, Vinnytsia, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0003-3340-5701

autor

Azarova Veronika

• Borys Grinchenko Kyiv University, Kyiv, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0001-7441-5725

Bibliografia

• [1] Azarov A. D. et al.: Selection of the calculus system base for ADC and DAC with weight redundancy. Proc. SPIE 11176, 2019, 1117662 [https://doi.org/10.1117/12.2537197].
• [2] Azarov O. D. et al.: AD systems for processing of low frequency signals based on selfcalibrate ADC and DAC with weight redundancy. Przegląd Elektrotechniczny 93(5), 2017, 125–128 [https://doi.org/10.15199/48.2017.05.26].
• [3] Azarov O. D. et al.: Polyharmonic methods for measuring frequency characteristics of audio channels and tracts. Information Technologies and Computer Engineering 2, 2015, 23–29.
• [4] Azarov O. et al.: Reconstruction of Acoustic Surfaces from Incomplete Data as an Identification Problem Based on Fuzzy Relations. CEUR Workshop Proceedings 3101, 2021, 208–226.
• [5] Azarov O., Krupelnitskyi L., Rakytyanska H.: Sound field reconstruction from incomplete data by solving fuzzy relational equations. Advances in Intelligent Systems and Computing 1246 AISC, 2021, 547–566 [https://doi.org/10.15199/48.2017.05.2610.1007/978-3-030-54215-3_35].
• [6] Azarova L. Ye.: Features of using computer technologies in the study of noun juxtapositions at the phonetic level. Linguistic Studies of Donetsk National University 36, 2018, 136–141.
• [7] Azarova L. Ye.: Research of two-component complex nomination sat the phonetic level in the concept of the "golden" ratio. Scientific notes of Taurida National V. I. Vernadsky University. Series: Philology. Journalism 33(72), 6, Part 1, 2022, 1–6.
• [8] Bispo B., Borges R.: A Cepstral Method to Estimate the Stable Optimal Solution for Feedforward Occlusion Cancellation in Hearing Aids. Journal of Communication and Information Systems 35, 2020, 113–123 [https://doi.org/10.14209/jcis.2020.12].
• [9] Cherry C.: On Human Communication. A Review, a Survey, and a Criticism. Cambridge (Mass.). John Wiley & Sons, New York, London, 1972.
• [10] de Lima A. A. et al.: On the quality assessment of sound signals. Proc. IEEE International Symposium on Circuits and Systems, 2008, 416–419 [https://doi.org/10.1109/ISCAS.2008.4541443].
• [11] Kates J., Arehart K.: The hearing-aid audio quality index (HAAQI). IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 24, 2015 [https://doi.org/10.1109/TASLP.2015.2507858].
• [12] Kyryichuk D. L., Bolotin O. A., Liashenko O. M.: Development of a software for testing the quality of analog and digital paths of sound equipment. Scientific notes of Taurida National V. I. Vernadsky University. Series: Technical Sciences 5, 2022, 100–106 [https://doi.org/10.32782/2663-5941/2022.5/14].
• [13] Schubert L.: Computational Linguistics. Edward N. Zalta (ed.): The Stanford Encyclopedia of Philosophy, 2020.
• [14] State Standard of Ukraine ITU-R BS.644-1:2005 Audio Broadcasting. Quality indicators of audio signal in the chain of high-quality broadcasting of speech programs. General technical requirements and measurement methods (ITU-R BS.644-1:1990, IDT). State Standard of Ukraine, Kyiv 2007.
• [15] Strods D., Smeaton A.: Enhancing Gappy Speech Audio Signals with Generative Adversarial Networks. 34th Irish Signals and Systems Conference – ISSC, 2023, 1–6 [https://doi.org/10.1109/ISSC59246.2023.10161997].