1. PUHEEN KOODAUS... 2

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "1. PUHEEN KOODAUS... 2"

Transkriptio

1 SISÄLLYSLUETTELO 1. PUHEEN KOODAUS Puheen koodauksen lähtökohta Puhesignaalin ominaisuudet Muita puheen koodauksessa huomioon otettavia tekijöitä Koodaustekniikoita Aaltomuotokoodaus Vokoodaus Hybridikoodaus VoIP:ssa käytettäviä puheenkoodausstandardeja G G G G G.729A MPEG1 audio Lähdeluettelo:

2 Sanna Lähde 1. PUHEEN KOODAUS Puheen koodauksen perusperiaate on hyvin yksinkertainen. Analoginen puhesignaali suodatetaan, näytteistetään, kvantisoidaan ja koodataan. Koodaus voi kuitenkin tapahtua useilla eri tavoilla käyttötarpeesta riippuen. Siirtotien nopeus ja siirrettävän puheen laatuvaatimukset määräävät, kuinka tehokasta koodausta on käytettävä. Teoriassa on mahdollista päästä hyvinkin alhaisiin bittinopeuksiin puheen pysyessä vielä ymmärrettävänä. Teoreettisena alarajana voidaan pitää 50 bit/s, jos puheen normaaliksi nopeudeksi oletetaan 10 foneemia (symbolia) sekunnissa ja kunkin foneemin informaatiosisällön tallentamiseen katsotaan riittävän 5 bittiä. [1] Tällaisen puheen laatu ei tietenkään vastaa nykyaikaisilta puheensiirtojärjestelmiltä vaadittavaa laatua. Tehokkaimmat koodekit toimivat nykyään vähintään 2 kbit/s nopeudella. Ymmärtämällä paremmin puhesignaalin rakennetta voidaan tehostaa puheen koodausta. Puhesignaalin ominaisuuksia hyödyntämällä voidaan päästä jopa 50:1 kompressioon.[2] Koodekkien suunnittelussa on tämän lisäksi otettava huomioon mm. puheelta vaadittava laatu, kaistanleveys ja koodekin aiheuttama viive. Eri koodaustekniikoita ja tarpeita yhdistämällä kehitetään jatkuvasti uusia koodekkeja, joista parhaiksi koetut on myös standardoitu. H.323 ja SIP tukevat useita koodekkiratkaisuja, joista yleisimmät on kuvattu myöhemmin tässä dokumentissa. 1.1 Puheen koodauksen lähtökohta Puheen koodauksen tavoite on siirtää puhetta paikasta toiseen mahdollisimman tehokkaasti ottaen huomioon puheen laadulle ja muille ominaisuuksille asetetut vaatimukset. Puhesignaalin hienorakenteen tunteminen on tässä tärkeää. Samoin on ymmärrettävä ihmisen korvan toimintaa sekä sen kykyä tunnistaa ja ymmärtää puhetta Puhesignaalin ominaisuudet Puheen tunnistaminen ja kielellisen viestin ymmärtäminen on monimutkainen prosessi. Tutkijat eivät ole vielä päässeet selvyyteen siitä, miten ihmisen korva käsittelee puhesignaalia. Tiedetään kuitenkin, että ihmisen kuuloelin pystyy suorittamaan sekä spektri- että aika-analyysin kuulemastaan puheesta. [3] Tämä antaa syyn analysoida myös puhesignaalia niin taajuus- kuin aika-alueessa. Toinen tärkeä näkökulma on soinnillisten ja soinnittomien äänteiden esiintyminen puheessa. Soinnillisilla äänteillä kuten vokaaleilla spektrin huiput esiintyvät säännöllisin välein taajuusasteikolla ja äänen hienorakenne on siis harmoninen. Tätä voidaan käyttää hyväksi puheen koodauksessa tallentamalla tieto vain tärkeimmistä taajuuskomponenteista. 2

3 Äänteitä, joiden spektrillä ei ole harmonista rakennetta, kutsutaan soinnittomiksi. Monet konsonantit kuten f ja k ovat soinnittomia äänteitä. Voisi luulla, että tällaisen kohinaa muistuttavan äänen koodaus vaatisi paljon enemmän bittejä kuin soinnillisilla äänteillä. Yllättävää kyllä, päättely on virheellinen. On nimittäin todettu ihmisen korva tunnistaa soinnittomat äänteet vain spektrin verhokäyrän perusteella eikä signaalin tarkka tallentaminen muilta osin ole tarpeellista. Näin soinnittomien äänteiden tallentaminen on itse asiassa mahdollista alemmalla bittinopeudella kuin soinnillisten. Luonnollisessa puheessa soinnilliset ja soinnittomat komponentit esiintyvät monesti toisiinsa sekoittuneina. Äänteiden rajat eivät ole selviä, ja soinnillisissakin segmenteissä voi esiintyä paljon soinnitonta kohinaa puhujan puhetyylistä riippuen. Esimerkiksi kuiskaus on lähes kokonaan soinnitonta, vaikka mukana olisi periaatteessa soinnillisia äänteitä. Pelkkää soinnillinen-soinniton -jakoa käyttävät koodekit eivät tämän takia pysty koodaamaan luonnollista puhetta kovin tehokkaasti. [1] Muita puheen koodauksessa huomioon otettavia tekijöitä Kuten edellä todettiin, puhekoodekit suunnitellaan usein tiettyä käyttötarkoitusta varten. Koodekeilla on tiettyjä ominaisuuksia, joita voidaan muuttaa kuhunkin sovellukseen sopiviksi. Tällaisia ominaisuuksia ovat bittinopeus, subjektiivinen äänen laatu, laskennan vaatima kapasiteetti, viive, herkkyys siirtovirheille sekä signaalin kaistanleveys. [1] Bittinopeus ja subjektiivinen äänen laatu Bittinopeus on valittava sellaiseksi, että äänen laatu on riittävä systeemin sallimissa kapasiteettirajoissa. Bittinopeuden riittävyyttä voidaa arvioida parhaiten subjektiivista äänen laatua mittaamalla. Mittaamista varten on laadittu useita testejä, joissa koehenkilöt arvioivat puheen ymmärrettävyyttä ja virheettömyyttä. Ehkä tärkein näistä testeistä on MOS (mean opinion score), joka pyrkii kuvaamaan puheen laatua kokonaisuutena. Tässä yhteydessä on myös tehtävä päätös siitä, halutaanko vain puheen toistuvan kunnolla vai otetaanko myös muun tyyppiset äänet huomioon. Esimerkiksi musiikin siirtäminen asettaa koodekille aivan toisenlaisia vaatimuksia kuin puhe.[1] Laskennan monimutkaisuus ja muistin koko Koodekin laskennan monimutkaisuus ja muistin koko vaikuttavat merkittävästi sen hintaan ja tehonkulutukseen. Puhekoodekin on pystyttävä toimimaan reaaliajassa, joten yksittäisen ääninäytteen vaatima laskenta on suoritettava sitä vastaavan ajan kuluessa. Taloudellisuussyistä koodekin vaatima algoritmi pitäisi siitä huolimatta saada mahtumaan yhdelle DSPsirulle. Tämä asettaa selvän rajan algoritmien monimutkaisuudelle. Koodekin suorituskykyä kuvataan käsitteen MIPS (million instructions per second) avulla. Se kertoo, kuinka monta miljoonaa käskyä sekunnissa koodekki tai oikeastaan sen sisältämä DSP-siru pystyy suorittamaan. 3

4 Sanna Lähde Tyypillisesti koodekkien MIPS-arvot vaihtelevat muutamasta MIPS:stä muutamiin kymmeniin.[1] Viive Koodekin viive muodostuu algoritmiviiveestä, laskentaviiveestä, multipleksointiviiveestä sekä siirtoviiveestä. Algoritmiviive johtuu kehyksen varastoimisesta ennen prosessoinnin aloittamista. Algoritmiviive on vähän yli yhden kehyksen vaatima aika. Laskentaviive on varsinaisen laskennan vaatima aika, yleensä vähän alle yhden kehyksen kesto.laskentaviive vaihtelee jonkin verran käytettävän algoritmin mukaan.[11] Multipleksointiviive ja siirtoviive ovat yleensä yhteensä yhden kehyksen pituisia. Kokonaisviive vaihtelee melko paljon eri koodekkiratkaisujen välillä, sillä kehyksen pituus vaihtelee suuresti ratkaisusta riippuen. ITU:n 16 kbit/s standardi G.728 esimerkiksi on suunniteltu ympäristöihin, joissa kaikua ei ole kokonaan poistettu; sen kehyksen pituus on vain 0,625 ms. Sen sijaan 13 kbit/s GSM-standardissa kaiku on oletettu poistetuksi ja kehyksen pituus on 20 ms. Näin myös kokonaisviive vaihtelee muutamasta millisekunnista kymmeniin millisekunteihin.[1] Taulukko. VertailuG.728-standardin ja GSM-standardin kokonaisviiveestä. G.728-standardi GSM-standardi Algoritmiviive noin 0,625 ms Noin 20 ms Laskentaviive Alle 0,625 ms Alle 20 ms Multipleksointi- ja siirtoviiveet Noin 0,625 ms Noin 20 ms Viiveet yhteensä Noin 2 ms Noin 60 ms Herkkyys siirtovirheille Koodekin herkkyys siirtovirheille on hyvin kriittinen ominaisuus monissa systeemeissä. Puhe ei ole herkkä pienille virheille, mutta datan siirrossa yksikin bitti voi merkitä paljon. Tämän takia siirretyt bitit luokitellaan yleensä kahteen luokkaan virheherkkyyden mukaan, siis puhe- ja datasiirto omiksi luokikseen[1] Kaistanleveys Puhesignaalin kaistanleveys voidaan rajoittaa noin 10 khz:iin vaikuttamatta sen havaitsemiseen. Yleensä puhesignaalin kaistanleveys on kuitenkin paljon kapeampi, tyypillisesti 4 khz. Vaikka laajakaistaisia puhekoodekkeja määritelty (esim. ITU:n G.722), ne eivät ole vielä päässeet yleistymään, sillä koodekit ovat monesti yhteydessä kapeakaistaiseen, tavalliseen puhelinverkkoon.[1] 4

5 1.2 Koodaustekniikoita Puheenkoodausalgoritmit voidaan jakaa kolmeen luokkaan: [4] aaltomuotokoodaus vokoodaus hybridi-koodausalgoritmit Aaltomuotokoodaus Aaltomuotokoodauksessa pyritään koodaamaan alkuperäinen aaltomuoto niin tarkasti kuin mahdollista. Aaltomuotokoodekit eivät käytä hyväkseen tietoa puhesignaalin ominaisuuksista vaan koodaavat kaikkea ääntä samalla tavalla. Tästä monipuolisuudesta seuraa, että bittinopeudet ovat monesti suuria. Yksinkertaisin aaltomuotokoodaustekniikka on PCM. Kun PCM:ssä käytetään hyväksi epätasavälistä 8-bittistä kvantisointia (A-laki tai µ-laki) 8 khz:n näytteistyksellä, päästään hyvään puheen laatuun bittinopeudella 64 kbit/s. PCM-koodauksessa kukin näyte koodataan itsenäisesti seuraavista tai edeltävistä näytteistä välittämättä. DPCM (differential pulse code modulation) käyttää hyväksi peräkkäisten näytteiden korrelaatiota. Suurella todennäköisyydellä peräkkäisten näytteiden ero on pieni ja näytteen arvo voidaan ennustaa jollakin tarkkuudella edellisestä näytteestä. Voidaan esimerkiksi ennustaa, että seuraava näyte on sama kuin edellinen. Seuraavassa näytteessä koodataan vain näytteiden välinen ero. Näin tarvitaan vähemmän bittejä kuin koodattaessa koko näyte, tavallisesti 4 bittiä riittää. [5]. ADPCM (adaptive differential PCM) on kuten DPCM, mutta siinä kvantisointiaskeleen koko muuttuu puheen tehon mukaan. ADPCM saavuttaa tyypillisesti 2:1 kompression A- ja µ-lakiin verrattuna. [5] Ennustetun näytearvon laskeminen ja kvantisointiaskeleen adaptoituminen signaalin mukaan vaihtelee eri koodekeissa. ADPCM on tärkeä puheenkoodaustekniikka, jonka pohjalle on luotu useita standardeja. Esimerkiksi ITU-T:n suositukset G.721, G.722, G.723, G.726 ja G.727 perustuvat ADPCM:ään. [4] Vokoodaus Jotkin koodausmetodit on suunniteltu varta vasten puheen koodaamiseen. Käyttämällä puhesignaalin rakennetta kuvaavia malleja voidaan saavuttaa hyviä tuloksia puheen koodauksessa. Tällaiset koodausmetodit eivät kuitenkaan toimi hyvin muille kuin puhesignaaleille. Vokoodauksessa (voice + coding) puhe koodataan puhesignaalia tai ääntöväylää kuvaavien parametrien avulla. Parametrien koodaus ei vaadi 5

6 Sanna Lähde niin paljon kapasiteettia kuin aaltomuodon koodaus, joten vokooderit toimivat melko pienillä bittinopeuksilla. Kuvassa 1 on esitetty vokooderien käyttämä yksinkertainen puheentuottomalli. Soinnilliset äänteet mallinnetaan vastaavina perustaajuuksina, ja soinnittomien äänteiden esittämisessä käytetään kohinageneraattoria. Kytkin valitsee sopivan herätteen ja ajan mukaan parametrejaan muuttava suodatin kuvaa ääntöväylää. Soinnillisiin ja soinnittomiin jakautuvassa mallissa on heikkoutensa. Puhetta ei aina voida jaotella soinnilliseen ja soinnittomaan. Äänen korkeus soinnillisissa äänteissä ei myöskään ole puheessa vakio, vaan vaihtelee jonkin verran ajan funktiona. Tämä ominaisuus saa joskus vokooderien välittämän puheen kuulostamaan keinotekoiselta. [4] Ääntöväylän ominaisuuksia voidaan kuvata useilla eri tavoilla. Se voidaan esittää taajuusspektrinä (kanavavokooderi), kuvaamalla vain tärkeimmät spektrikomponentit (formanttivokooderi) tai käyttämällä hyväksi lineaariprediktion (LPC) avulla laskettuja kertoimia (LPC-vokooderi). [4] Soinnilliset herätteet Ääntöväylää kuvaava suodatin Puhe Soinnittomat herätteet Soinnillinen /soinniton -kytkin Kuva 1: Vokooderin puheentuottomalli Lineaariprediktiota käyttävä koodekki (LPC) johtaa ääntöväylää kuvaavan suodattimen ajan mukana muuttuvat parametrit mallintamalla ääntöväylän spektrin muotoa eri syötteillä. Parhaiten mallia noudattavat parametrit siirretään, ja dekooderi generoi niiden perusteella alkuperäistä puhesignaalia jäljittelevän signaalin. Suodattimen parametrit päivitetään tavallisesti ms välein. [4] Lineaariprediktio mallintaa signaalin aaltomuotoa nimensä mukaan lineaarisesti. M:nnen asteen lineaariprediktiossa näyte esitetään M:n edeltävän näytteen x(n-i) kombinaationa. Ennustettu arvo x (n) saadaan yhtälöstä 6

7 M x ( n) = α x( n i) i= 0 jossa α i on summan painokerroin. [6] i Hybridikoodaus Hybridikoodekit yhdistävät aaltomuotokoodekkien ja vokoodereitten ominaisuuksia ja pyrkivät koodaamaan puhetta yhä tehokkaammin. Monimutkaisempien algoritmien avulla päästään varsin korkealaatuiseen puheen koodaukseen. Hybridikoodekit käyttävät hyväkseen samankaltaista puheentuottomallia kuin vokooderitkin. Mallin herätesignaali ei kuitenkaan hybridikoodauksessa ole yksinkertaisesti soinnillinen tai soinniton, vaan puheen kuvaamisessa käytetään tarkempaa mallia. Hybridikoodekkien bittinopeus asettuu vokoodereiden hyvin alhaisen bittinopeuden ja aaltomuotokoodekkien suuren bittinopeuden välille. Tavallisessa LPC-koodauksessa ääntöväylää kuvataan suodattimella, jossa on pelkkiä napoja. Hybridikoodauksessa käytetään tämän käänteissuodatinta, suodattimessa on siis pelkkiä nollia. Kun puhesignaalia suodatetaan tällaisella käänteisellä LPC-suodattimella, lyhyen aikavälin korrelaatiot puhesignaalin sisällä saadaan tehokkaasti poistettua, ja jäljelle jää kohinaa muistuttava signaali, ns jäännössignaali. Jos puhe on soinnillista, jäännössignaalissa on piikit formanttitaajuuksilla, mutta soinnittoman puheen jäännössignaalissa ei ole nähtävissä mitään rakennetta. Tällaisen koodauksen perusidea on esitetty kuvassa 2. Jos tällä tavalla muodostettu jäännössignaali suodatetaan alkuperäisellä (pelkkiä napoja sisältävällä) LPC-suodattimella, saadaan alkuperäinen puhesignaali. Vaikka jouduttaisiin käyttämään kvantisointia, puhesignaalista saadaan silti lähes alkuperäisen kaltainen. Tällä menetelmällä saadaankin suunniteltua korkealaatuisia puhekoodekkeja, kun kvantisointi on tehokasta. [4] Input Käänteinen Käänteinen suodatin suodatin Jäännössignaalin Jäännössignaalin Erosignaali kvantisointi kvantisointi Kvantisoitu jäännössignaali Kvantisoidut kertoimet Kertoimien Kertoimien määritys määritys Suodattimen kertoimet Kertoimien Kertoimien kvantisointi kvantisointi Kuva 2. LPC-algoritmiin ja jäännössignaalin kvantisointiin perustuva hybridikoodausmalli 7

8 Sanna Lähde Erilaisia hybridikoodausratkaisuja Yksinkertaisin tapa suunnitella hybridikoodekki on käsitellä jäännössignaalia tavallisena aaltomuotona ja kvantisoida se suoraan. Tällaista koodaustapaa kutsutaan nimellä APC (adaptive predictive coding). Koska jäännössignaali on kohinan kaltaista, peräkkäisten näytteiden välillä ei ole korrelaatiota ja koodaus on varsin tehotonta. APC:n variaatio on RELP (residual excited linear predictive coding). Siinä jäännössignaali alipäästösuodatetaan ennen koodausta. Näin näytteiden määrä vähenee, ja koodauksessa tarvitaan vähemmän bittejä. Kun APC:n tai RELP:n bittinopeutta vähennetään lähelle 8 kbit/s, jäännössignaalin esittäminen käy epätarkaksi ja puheen laatu huononee nopeasti. Tätä pienemmillä bittinopeuksilla tarvitaan erittäin monimutkaista ja tarkkaa esitystä herätesignaalille, jotta puheen dekoodaus olisi tehokasta. MPLPC (multipulse LPC) koodekki käyttää epäsäännöllistä vaihtelevaamplitudisten pulssien sarjaa puheentuottomallin suodattimen herätteenä. Soinnillisten ja soinnittomien herätteiden välille ei tehdä eroa, vaan samantyyppistä herätettä käytetään kuvaamaan kaikkia puhesegmenttejä. Kuvasta 3 nähdään MPLPC-koodekin perusrakenne. Heräte johdetaan analysis-by-synthesis proseduurilla, jossa sisäänmenoa ja syntetisoitua puhetta verrataan ja heräte johdetaan minimoimalla virhe kahden signaalin välillä. Minimointi tapahtuu etsimällä ne pulssien paikat ja amplitudit, jotka tuottavat pienimmän kokonaisvirheen kussakin tutkittavassa näytejaksossa (pituus yleensä näytettä). Optimaalisten pulssin paikkojen ja amplitudien laskeminen on erittäin monimutkainen matemaattinen ongelma. Tästä syystä on kehitetty vähemmän optimaalisia metodeja, jotka laskevat paikan ja amplitudin kullekin pulssille erikseen. MPLPC-koodekit toimivat varsin laajalla nopeusalueella, tyypillisesti välillä 8 kbit/s ja 16 kbit/s. Puhe Virheen Virheen minimointi minimointi Puhetta kuvaavan pulssisarjan parametrit Siirrettävät parametrit LPC-kertoimet LPCsuodatin LPCsuodatin LPCanalyysi LPCanalyysi LPCkertoimet Herätteen Herätteen muodostus muodostus Monipulssiheräte Kuva 3. MPLPC-koodekin perusrakenne MPLPC-koodekkia voidaan parantaa ottamalla huomioon puheessa esiintyvät pitkän aikavälin korrelaatiot ja optimoimalla havaittavaa puheen laatua. LPC-suodattimen kertoimia painotetaan puhesignaalissa pitkällä aikavälillä todettujen korrelaatioiden perusteella. Virheen minimoinnissa 8

9 otetaan huomioon havaittu puhesignaalin särö pelkän mekaanisen laskennan asemesta. Näin puheen parametrit voidaan kuvata pienemmällä bittimäärällä kuin alkuperäisessä koodekissa. Säännöllisellä pulssiherätteellä toimiva RPE-LPC-koodekki (regular-pulseexcited) on variaatio MPLPC-koodekista. Siinä herätesignaalin pulssit sijaitsevat tasavälein. Koodauksessa valitaan kullekin pulssille sopiva herätevektori kvantisoituine apmlitudiarvoineen. Nämä tiedot välitetään dekooderille, joka generoi niiden perusteella alkuperäisen puhesignaalin. CELP- (code-excited linear prediction) ja SELP- (stochastic excited linear prediction) koodekit perustuvat MPLPC:n tavoin analysis-by-synthesis - tekniikkaan. LPC-suodatin, pitkän aikavälin ennustaminen ja havaitsemiseen perustuva painottaminen toimivat kuten MPLPCkoodekissa. Ero monipulssikoodekin ja CELP-koodekkien välillä on herätefunktio. Monipulssikoodekin pulssit korvataan koodekin sisältämästä koodikirjastosta saatavalla herätesekvenssillä. Koodekki valitsee koodikirjaston sekvensseistä optimaalisen; siis sen sekvenssin joka tuottaa pienimmän virheen alkuperäisen puhesignaalin ja syntetisoidun signaalin välille. Koodikirjasto on tallennettuna myös dekooderiin, joten pelkän kirjaston tiettyä herätettä vastaavan indeksin ja herätesignaalin vahvistuskertoimen siirtäminen riittää puhesignaalin dekoodaamiseen. CELP-koodekki kuten monipulssikoodekkikaan ei tee eroa soinnillisen ja soinnittoman puheen välille, vaan kaikkia puhesegmenttejä kuvaava herätesignaali määritetään samalla tavalla. ITU-T:n suositus G.728, joka on yksi H.323:n hyväksymistä suosituksista, käyttää muunnelmaa CELP:stä. CELP-koodekin perusrakenne käy ilmi kuvasta 4. Puhe + - Havaintoon perustuva Havaintoon perustuva painotus painotus Virheen Virheen minimointi minimointi Koodikirjaston indeksi LPC-kertoimet Ennustusparametrit LPCsuodatin LPCsuodatin Pitkän aikavälin Pitkän aikavälin ennuste ennuste Koodikirjasto Koodikirjasto Pitkän aikavälin Pitkän aikavälin kertoimien määritys kertoimien määritys LPCanalyysi LPCanalyysi LPCkertoimet Ennustusparametrit Kuva 4. CELP-koodekin perusrakenne Aika-alueessa toimivien koodausalgoritmien lisäksi on olemassa myös taajuusalueen algoritmeja. Esimerkkeinä mainittakoon SBC (subband coding), ATC (adaptive transform coding) ja MBE (multiband excitation). 9

10 Sanna Lähde Taajuusaluekoodekkeja käytetään yleensä laajakaistaisissa audiokoodekeissa. Yksi tärkeimmistä standardeista tällä alueella on ITU- T:n suositus G.722. [4] 1.3 VoIP:ssa käytettäviä puheenkoodausstandardeja Kaikissa H.323-terminaaleissa pitää olla audiokoodekki. Niiden pitää pystyä koodaamaan ja dekoodaamaan puhetta ITU-T:n suosituksen G.711 mukaan. Niiden täytyy ymmärtää sekä A-lakia että µ-lakia. Tämän lisäksi terminaalit voivat tukea suosituksia G.722, G.728, G. 729, MPEG1 audio ja G.723. [7] Seuraavassa esitellään lyhyesti kaikki edellämainitut audiokoodekkisuositukset. Näiden lisäksi SIP tukee monia suosituksia, kuten G.711, GSM ja DVI G.711 ITU-T:n suositus G.711 on pulssikoodimodulaatioon (PCM) perustuva puheenkoodaussuositus taajuuksille 300 Hz 3400 Hz. Sitä käytetään digitaalisessa puhelinverkossa. Näytteenottotaajuus on 8 khz ja 8-bitin koodekin siirtonopeus on siten 64 kbit/s. G.711 määrittelee kaksi erilaista logaritmista koodauslakia, jotka tunnetaan nimillä A-laki ja µ-laki. A-laki on käytössä Euroopassa ja µ-laki Amerikassa sekä Japanissa. Näiden paloittain lineaaristen lakien avulla 14 bitin puhenäyte voidaan koodata 8 bitillä. Logaritmista kvantisointia käyttämällä saavutetaan alhaisempi signaali-kohinasuhde kuin lineaarisella kvantisoinnilla noin 35 db. [9] G.711 on ensimmäinen standardoitu digitaalinen audiokoodausratkaisu. A- laki ja µ-laki ovat helppoja toteuttaa, mutta kompressiosuhde on heikko. Tehokkaampi audiokoodausratkaisu on esitetty suosituksessa G.728. [8], [6] G.728 Suosituksen G.728 tarkoituksena on siirtää puhetta yhtä korkealaatuisesti kuin G.711 käyttämällä vain neljännes sen siirtonopeudesta, siis 16 kbit/s. Toinen tavoite oli pystyä käytämään sitä maailmanlaajuisesti, mikä johti vaatimukseen alhaisesta viiveestä. Ensimmäinen G.728-sovellus oli käytössä videopuhelimessa. [9] G.728 perustuu melko monimutkaiseen LD-CELP-algoritmiin taajuusalueella Hz. G.728-koodekki analysoi A- tai µ-lailla koodattua puhetta viiden näytteen ryhmissä. Analysis-by-synthesis tekniikalla optimoidaan alkuperäisen puhesignaalin ja syntetisoidun signaalin välinen virhe mahdollisimman pieneksi. Koodikirjasto sisältää 1024 erilaista vektoria, joista valitaan paras kuvaamaan alkuperäistä puhesignaalia. [6] G.728:n suorituskykyä on tutkittu laajasti. Se pystyy toistamaan tehokkaasti myös signaaleja, jotka sisältävät paljon taustamelua. Se kestää hyvin satunnaisia bittivirheitä, paremmin kuin G.711. [9] 10

11 1.3.3 G.722 Ymmärrettävän puheen siirtämiseen riittää suosituksen G.711 tarjoama taajuuskaista Hz, mutta korkealaatuiselle audiosignaalille tämä ei ole tarpeeksi. ITU-T:n suositus G.722 määrittelee laajakaistaisen 50 Hz 7 khz koodaussuosituksen korkealaatuisen puheen ja äänen siirtämiseen. Siirtonopeus on 64 kbit/s. Suosituksen G.722 laajakaistakoodekkia käytetään ensisijaisesti tele- ja videokonfferensseissa. Kun laajakaistakoodekkia on testeissä verrattu puhelinkaistalla toimiviin koodekkeihin, 7 khz:n kaistaa on aina pidetty parempana. [9] G.722 käyttää jaetun kaistan adaptiivista differentiaalista kvantisointialgoritmia, joka perustuu ADPCM:ään. 8 khz:n taajuuskaista on jaettu kahteen yhtä leveään alikaistaan. Alikaistojen koodauksessa käytetään erilaisia adaptiivisia differentiaalisia kvantisointilakeja. Korkeampi kaista koodataan aina käyttämällä 2 bittiä/näyte, siis 16 bit/s. Siirtomuodosta riippuen alempi kaista koodataan joko 4, 5 tai 6 bitillä/näyte. Vastaavat bittinopeudet ovat 32, 40 ja 48 kbit/s.tällainen koodaus on mahdollista, koska puhesignaalin informaatiosisältö (energia) alemmilla taajuuksilla on suurempi kuin suurilla taajuuksilla. [8], [6] G G luotiin 1990-luvun alussa ja perustuu ADPCM-tekniikkaan. Se on tarkoitettu matalabittinopeuksisiin videopuhelimiin, ja toimii bittinopeuksilla 5,3 ja 6,4 kbit/s. G on hyvä esimerkki niistä valinnoista, joita joudutaan tekemään bittinopeuden, laadun, kompleksisuuden ja viiveen välillä. G.723.1:n kehyksen pituudeksi valittiin 30 ms, joten sen viive on myös korkea. Noin 16 MIPS ja 2200 sanaa RAM:ia tarvitaan toteuttamaan G koodekki. G koodekin objektiivinen laatutaso on hyvä. Se saavuttaa kaikki äänen laadulle asetetut vaatimukset, musiikin ja hyvin paljon hälyä sisältävän äänen siirtoa lukuunottamatta. [11] G.729A Suosituksen G.729 tarkoituksena oli luoda 8 kbit/s laadukas puhekoodekki langattomia sovelluksia varten. Koska langattomaan käyttöön tarkoitetun koodekin piti olla yksinkertainen, päädyttiin lopulta 10 ms kehyskokoon. Näin koodekin kokonaisviiveeksi tuli 25 ms.alkuperäiset G.729-toteutekset käyttivät 20 MIPS ja 300 sanaa RAM:ia. MIPS-arvo on noin prosenttia pienempi kuin G.728, mutta RAM:n käyttö on noin 1000 sanaa suurempi. Langattomuuden takia koodekin täyty kestää hyvin myös satunnaisia bittivirheitä sekä kehyksen menetyksiä. Testien mukaan tässä on onnistuttu. G.729 Annex A eli lyhyesti G.729A sisältää joitakin parannuksia alkuperäiseen G.729-koodekkiin verrattuna. Kuten G.729, se perustuu CS- ACELP-algoritmiin (conjugate structure algebraic code excited linear prediction). Algoritmimuutoksilla on kompleksisuutta saatu vähennettyä 11

12 Sanna Lähde jopa 50 %. Annex A suunniteltiinkin alun perin sovelluksiin, joissa G.729:n ja G.923.1:n monimutkaisuus toisi lisäongelmia.[11], [12] MPEG1 audio Noin kymmenen vuotta sitten alettiin pohtia, miten saataisiin aikaan koodekki, joka ymmärtäisi samanaikaisesti sekä puhetta että kuvamuotoista dataa. Marraskuussa 1992 ISO:n alaisuudessa toimiva MPEG (Moving Pictures Expert Group) onnistui luomaan yhteisen standardin äänelle ja videolle. Syntyi IS eli MPEG1-standardi. MPEG1-Audio-standardi on osa MPEG1-standardia. Sen avulla on mahdollista koodata 1-2 kanavaa bittinopeuksilla 32 kbit/s (mono) 448 kbit/s (stereo). Koodaamisessa voidaan käyttää kolmea eritasoista algoritmia, joiden näytteenottotaajuudet ovat 32, 44,1 ja 48 khz. Koodauksessa otetaan huomioon havaittu äänen laatu, mikä tehostaa koodausta.[13] 12

13 1.4 Lähdeluettelo: [1] P. Kroon and W.B. Kleijn, Speech coding and Synthesis, Chapter 1 An Introduction to Speech Coding (editors: W.B. Kleijn and K.K. Paliwal), pp. 1-44, Elsevier Science Publ., Amsterdam, the Netherlands 1995 [2] I.G. Moffat, A.G. Davis, A.W. O Neill, The Internet telephone a new paradigm, Advances in Interactive Voice Technologies for Telecommunication Services, 1997 [3] B. C. J. Moore, An Introduction to the Psychology of Hearing. London: Academic Press, [4] I. Boyd, Speech coding for telecommunications, Electronics & Communication Engineering Journal, Vol. 4, Issue 5, pp , [5] Igor Tesija, An overview of video conferencing technology, standards and applications, [6] Kalle Palomäki, Master s Thesis Warped linear predictive audio coding in a video conferencing application, Helsinki University of Technology, Faculty of Electrical and Communications Engineering, [7] Equivalence, The Open H323 Project, 1998, 1999, [8] ITU-T Recommendation G.711, Pulse code modulation (PCM) of voice frequencies. [9] P. Kroon and W.B. Kleijn, Speech coding and Synthesis, Chapter Speech coding standards (editor: R.V. Cox), pp , Elsevier Science Publ., Amsterdam, the Netherlands 1995 [10] ITU-T Recommendation G.728, Coding of speech at 16 kbit/s using low-delay code exited linear prediction (LD-CELP). [11] Richard V. Cox, Three New Speech Coders from the ITU Cover a Range of Applications, IEEE Communications Magazine, pp , [12] R. Salami, C. Laflamme, B. Bessette, J.-P. Adoul, Description of ITU- T Recommendation G.729 Annex A: reduced complexity 8 kbit/s CS- ACELP coder, IEEE international conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 1997 [13] J.B. Rault, Y.F. Dehery, M. Lever, The ISO/MPEG Audio MISICAM family, IEEE Colloquium on MPEG-2 What it is and What it isn t,

Puheenkoodaus. Olivatpa kerran iloiset serkukset. PCM, DPCM ja ADPCM

Puheenkoodaus. Olivatpa kerran iloiset serkukset. PCM, DPCM ja ADPCM Puheenkoodaus Olivatpa kerran iloiset serkukset PCM, DPCM ja ADPCM PCM eli pulssikoodimodulaatio Koodaa jokaisen signaalinäytteen binääriseksi (eli vain ykkösiä ja nollia sisältäväksi) luvuksi kvantisointitasolle,

Lisätiedot

T-61.246 DSP: GSM codec

T-61.246 DSP: GSM codec T-61.246 DSP: GSM codec Agenda Johdanto Puheenmuodostus Erilaiset codecit GSM codec Kristo Lehtonen GSM codec 1 Johdanto Analogisen puheen muuttaminen digitaaliseksi Tiedon tiivistäminen pienemmäksi Vähentää

Lisätiedot

puheen laatu kärsii koodauksesta mahdollisimman vähän. puhe pakkautuu mahdollisimman pieneen määrään bittejä.

puheen laatu kärsii koodauksesta mahdollisimman vähän. puhe pakkautuu mahdollisimman pieneen määrään bittejä. Luku 1 Puheen koodaus Puheen koodauksella tarkoitetaan puhesignaalin esittämiseen tarvittavan bittimäärän pienentämistä sillä tavalla, että puhesignaalin laatu ja ymmärrettävyys kärsivät mahdollisimman

Lisätiedot

Alla olevassa kuvassa on millisekunnin verran äänitaajuisen signaalin aaltomuotoa. Pystyakselilla on jännite voltteina.

Alla olevassa kuvassa on millisekunnin verran äänitaajuisen signaalin aaltomuotoa. Pystyakselilla on jännite voltteina. TT12S1E Tietoliikenteen perusteet Metropolia/A. Koivumäki 1 Kirjan lukuun 3 liittyvää lisäselitystä ja esimerkkejä Kirjan luvussa 3 (Signals Carried over the Network) luodaan katsaus siihen, minkälaisia

Lisätiedot

AV-muotojen migraatiotyöpaja - ääni. KDK-pitkäaikaissäilytys 2013 -seminaari 6.5.2013 / Juha Lehtonen

AV-muotojen migraatiotyöpaja - ääni. KDK-pitkäaikaissäilytys 2013 -seminaari 6.5.2013 / Juha Lehtonen AV-muotojen migraatiotyöpaja - ääni KDK-pitkäaikaissäilytys 2013 -seminaari 6.5.2013 / Juha Lehtonen Äänimuodot Ääneen vaikuttavia asioita Taajuudet Äänen voimakkuus Kanavien määrä Näytteistys Bittisyvyys

Lisätiedot

Kuulon malleihin perustuva audiokoodaus, osa II

Kuulon malleihin perustuva audiokoodaus, osa II Kuulon malleihin perustuva audiokoodaus, osa II Lähteet: Kahrs, Brandenburg, (Editors). (1998). Applications of digital signal processing to audio and acoustics Kluwer Academic. Bernd Edler. (1997). Low

Lisätiedot

Laskuharjoitus 4 ( ): Tehtävien vastauksia

Laskuharjoitus 4 ( ): Tehtävien vastauksia TT12S1E Tietoliikenteen perusteet Metropolia/A. Koivumäki Laskuharjoitus 4 (2.10.2013): Tehtävien vastauksia 1. Tutkitaan signaalista näytteenotolla muodostettua PAM (Pulse Amplitude Modulation) -signaalia.

Lisätiedot

Synteesi-analyysi koodaus

Synteesi-analyysi koodaus Luku 2 Synteesi-analyysi koodaus Tärkein koodausmenetelmä puheenkoodausstandardeissa 9-luvulta alkaen on ollut synteesi-analyysi koodaus (engl. analysis-by-synthesis). Tässä lähestymistavassa optimaaliset

Lisätiedot

Digitaalinen audio & video I

Digitaalinen audio & video I Digitaalinen audio & video I Johdanto Digitaalinen audio + Psykoakustiikka + Äänen digitaalinen esitys Digitaalinen kuva + JPEG 1 Johdanto Multimediassa hyödynnetään todellista ääntä, kuvaa ja videota

Lisätiedot

Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons, 2008. Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons, 2002.

Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons, 2008. Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons, 2002. Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons, 2008. Zölzer (ed. DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons, 2002. Sisältö:! Johdanto!! Ajallinen käyttäytyminen! oteutus!

Lisätiedot

Johdanto tieto- viestintäteknologian käyttöön: Äänitystekniikka. Vfo135 ja Vfp124 Martti Vainio

Johdanto tieto- viestintäteknologian käyttöön: Äänitystekniikka. Vfo135 ja Vfp124 Martti Vainio Johdanto tieto- viestintäteknologian käyttöön: Äänitystekniikka Vfo135 ja Vfp124 Martti Vainio Akustiikka Äänityksen tarkoitus on taltioida paras mahdo!inen signaali! Tärkeimpinä kolme akustista muuttujaa:

Lisätiedot

Digitaalinen audio & video, osa I. Johdanto. Digitaalisen audion sovellusalueet. Johdanto. Taajuusalue. Psykoakustiikka. Johdanto Digitaalinen audio

Digitaalinen audio & video, osa I. Johdanto. Digitaalisen audion sovellusalueet. Johdanto. Taajuusalue. Psykoakustiikka. Johdanto Digitaalinen audio Digitaalinen audio & video, osa I Johdanto Digitaalinen audio + Psykoakustiikka + Äänen digitaalinen esitys Digitaalinen kuva +JPEG Petri Vuorimaa 1 Johdanto Multimediassa hyödynnetään todellista ääntä,

Lisätiedot

Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä?

Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä? Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä? 2012-2013 Lasse Lensu 2 Ongelma 2: Voidaanko dataa tai informaatiota tallettaa tiiviimpään tilaan koodaamalla se uudelleen? 2012-2013 Lasse

Lisätiedot

Puhesynteesin perusteet Luento 4: difonikonkatenaatio

Puhesynteesin perusteet Luento 4: difonikonkatenaatio Puhesynteesin perusteet Luento 4: difonikonkatenaatio Nicholas Volk 7.2.2008 Käyttäytymistieteellinen tiedekunta Idea Äänteet ovat stabiileimmillaan keskellä äännettä, joten mallinnetaan siirtymät äänteestä

Lisätiedot

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa Vierailuluento IMA-kurssilla Heikki Huttunen Lehtori, TkT Signaalinkäsittely, TTY heikki.huttunen@tut.fi Department of Signal Processing Fourier-muunnos

Lisätiedot

Puheenkoodaus. koodekki toimii hyvin myös kohinaiselle puheelle (ja mielellään vielä musiikille ja muille yleisille signaaleille)

Puheenkoodaus. koodekki toimii hyvin myös kohinaiselle puheelle (ja mielellään vielä musiikille ja muille yleisille signaaleille) Puheenkoodaus Puheenkoodauksella tarkoitetaan puhesignaalin esittämiseen tarvittavan bittimäärän pienentämistä sillä tavalla, että puhesignaalin laatu ja ymmärrettävyys kärsivät mahdollisimman vähän. Puheenkoodauksella

Lisätiedot

Digitaalinen audio & video, osa I

Digitaalinen audio & video, osa I Digitaalinen audio & video, osa I Johdanto Digitaalinen audio + Psykoakustiikka + Äänen digitaalinen esitys Digitaalinen kuva +JPEG Petri Vuorimaa 1 Johdanto Multimediassa hyödynnetään todellista ääntä,

Lisätiedot

Digitaalitekniikan matematiikka Luku 1 Sivu 1 (19) Johdatus digitaalitekniikkaan

Digitaalitekniikan matematiikka Luku 1 Sivu 1 (19) Johdatus digitaalitekniikkaan Digitaalitekniikan matematiikka Luku 1 Sivu 1 (19) Digitaalitekniikan matematiikka Luku 1 Sivu 2 (19) Johdanto Tässä luvussa esitellään tiedon lajeja ja tiedolle tehtävää käsittelyä käsitellään tiedon

Lisätiedot

1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille:

1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille: TL61, Näytejonosysteemit (K00) Harjoitus 1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille: a) 1 (t) = cos(000πt) + sin(6000πt) + cos(00πt) ja ) (t) = cos(00πt)cos(000πt).

Lisätiedot

Digitaalinen Audio & Video I

Digitaalinen Audio & Video I Digitaalinen Audio & Video I Johdanto Digitaalinen audio Psykoakustiikka Äänen digitaalinen esitys Monikanavaääni ja äänen digitaalinen siirto Digitaalinen kuva Diskreetti kosiinimuunnos JPEG 1 Johdanto

Lisätiedot

Äänen laadun parantaminen puheensiirrossa keinotekoisella taajuuskaistan laajennuksella

Äänen laadun parantaminen puheensiirrossa keinotekoisella taajuuskaistan laajennuksella Teknillinen Korkeakoulu Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto Jutta Katariina Mahkonen Äänen laadun parantaminen puheensiirrossa keinotekoisella taajuuskaistan laajennuksella Diplomityö, joka on jätetty

Lisätiedot

Spektri- ja signaalianalysaattorit

Spektri- ja signaalianalysaattorit Spektri- ja signaalianalysaattorit Pyyhkäisevät spektrianalysaattorit Suora pyyhkäisevä Superheterodyne Reaaliaika-analysaattorit Suora analoginen analysaattori FFT-spektrianalysaattori DFT FFT Analysaattoreiden

Lisätiedot

KAISTANLEVEYDEN JA TEHON KÄYTÖN KANNALTA OPTIMAALINEN MODULAATIO TRELLISKOODATTU MODULAATIO (TCM)

KAISTANLEVEYDEN JA TEHON KÄYTÖN KANNALTA OPTIMAALINEN MODULAATIO TRELLISKOODATTU MODULAATIO (TCM) 1 KAISTANLEVEYDEN JA TEHON KÄYTÖN KANNALTA OPTIMAALINEN MODULAATIO TRELLISKOODATTU MODULAATIO (TCM) CPM & TCM-PERIAATTEET 2 Tehon ja kaistanleveyden säästöihin pyritään, mutta yleensä ne ovat ristiriitaisia

Lisätiedot

Puhetie, PCM järjestelmä, johtokoodi

Puhetie, PCM järjestelmä, johtokoodi Puhetie, PCM järjestelmä, johtokoodi PCM~PulseCodeModulation Näytteenotto Kvantisointi ÿ Lineaarinen ÿ Epälineaarinen Kvantisointisärö TDM-kanavointi PCM-kehysrakenne, CRC -ylikehys PCM, PCM, PCM 8, PCM

Lisätiedot

SGN-4200 Digitaalinen audio

SGN-4200 Digitaalinen audio SGN-4200 Digitaalinen audio Luennot, kevät 2013, periodi 4 Anssi Klapuri Tampereen teknillinen yliopisto Kurssin tavoite Johdanto 2! Tarjota tiedot audiosignaalinkäsittelyn perusteista perusoperaatiot,

Lisätiedot

Muuntavat analogisen signaalin digitaaliseksi Vertaa sisääntulevaa signaalia referenssijännitteeseen Sarja- tai rinnakkaismuotoinen Tyypilliset

Muuntavat analogisen signaalin digitaaliseksi Vertaa sisääntulevaa signaalia referenssijännitteeseen Sarja- tai rinnakkaismuotoinen Tyypilliset Muuntavat analogisen signaalin digitaaliseksi Vertaa sisääntulevaa signaalia referenssijännitteeseen Sarja- tai rinnakkaismuotoinen Tyypilliset valintakriteerit resoluutio ja nopeus Yleisimmät A/D-muunnintyypit:

Lisätiedot

ELEC-C5340 - Sovellettu digitaalinen signaalinkäsittely. Äänisignaalien näytteenotto ja kvantisointi Dither Oskillaattorit Digitaalinen suodatus

ELEC-C5340 - Sovellettu digitaalinen signaalinkäsittely. Äänisignaalien näytteenotto ja kvantisointi Dither Oskillaattorit Digitaalinen suodatus L1: Audio Prof. Vesa Välimäki ELEC-C5340 - Sovellettu digitaalinen signaalinkäsittely Luennon sisältö Äänisignaalien näytteenotto ja kvantisointi Dither Oskillaattorit Digitaalinen suodatus Lyhyt FIR-suodin

Lisätiedot

Kuvan pakkaus JPEG (Joint Photographic Experts Group)

Kuvan pakkaus JPEG (Joint Photographic Experts Group) Kuvan pakkaus JPEG (Joint Photographic Experts Group) Arne Broman Mikko Toivonen Syksy 2003 Historia 1840 1895 1920-luku 1930-luku Fotografinen filmi Louis J. M. Daguerre, Ranska Ensimmäinen julkinen elokuva

Lisätiedot

1 Johdanto. Tiedonsiirron kaistanleveys kasvaa jatkuvasti, mutta kaistan tarve kasvaa vielä enemmän tarve kompressiotekniikoille

1 Johdanto. Tiedonsiirron kaistanleveys kasvaa jatkuvasti, mutta kaistan tarve kasvaa vielä enemmän tarve kompressiotekniikoille Kuulon malleihin perustuva audiokoodaus Lähteet: Kahrs, Brandenburg, (Editors). (1998). Applications of digital signal processing to audio and acoustics. Kluwer Academic. Bernd Edler. (1997). Low bit rate

Lisätiedot

Flash AD-muunnin. Ominaisuudet. +nopea -> voidaan käyttää korkeataajuuksisen signaalin muuntamiseen (GHz) +yksinkertainen

Flash AD-muunnin. Ominaisuudet. +nopea -> voidaan käyttää korkeataajuuksisen signaalin muuntamiseen (GHz) +yksinkertainen Flash AD-muunnin Koostuu vastusverkosta ja komparaattoreista. Komparaattorit vertailevat vastuksien jännitteitä referenssiin. Tilanteesta riippuen kompraattori antaa ykkösen tai nollan ja näistä kootaan

Lisätiedot

1 Todellisia koodausjärjestelmiä: MPEG Audio 1 ja 2. 1.1 MPEG ensimmäinen sukupolvi. MPEG Audio 1 ja 2. Sisältö:

1 Todellisia koodausjärjestelmiä: MPEG Audio 1 ja 2. 1.1 MPEG ensimmäinen sukupolvi. MPEG Audio 1 ja 2. Sisältö: Kuulon malleihin perustuva audiokoodaus, osa II Lähteet: Kahrs, Brandenburg, (Editors). (1998). Applications of digital signal processing to audio and acoustics Kluwer Academic. Bernd Edler. (1997). Low

Lisätiedot

3 Ikkunointi. Kuvio 1: Signaalin ikkunointi.

3 Ikkunointi. Kuvio 1: Signaalin ikkunointi. 3 Ikkunointi Puhe ei ole stationaarinen signaali, vaan puheen ominaisuudet muuttuvat varsin nopeasti ajan myötä. Tämä on täysin luonnollinen ja hyvä asia, mutta tämä tekee sellaisten signaalinkäsittelyn

Lisätiedot

Virheen kasautumislaki

Virheen kasautumislaki Virheen kasautumislaki Yleensä tutkittava suure f saadaan välillisesti mitattavista parametreistä. Tällöin kokonaisvirhe f määräytyy mitattujen parametrien virheiden perusteella virheen kasautumislain

Lisätiedot

Paavo Alku Aalto-yliopisto, Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos 1. PUHESIGNAALIN OMINAISUUDET. 1.1 Johdanto

Paavo Alku Aalto-yliopisto, Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos 1. PUHESIGNAALIN OMINAISUUDET. 1.1 Johdanto Paavo Alku Aalto-yliopisto, Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos 1. PUHESIGNAALIN OMINAISUUDET 1.1 Johdanto Puhe on aina ollut kaikissa kulttuureissa ihmisen tärkein kommunikaatiomuoto. Se on niin

Lisätiedot

5 Akustiikan peruskäsitteitä

5 Akustiikan peruskäsitteitä Puheen tuottaminen, havaitseminen ja akustiikka / Reijo Aulanko / 2016 2017 14 5 Akustiikan peruskäsitteitä ääni = ilmapartikkelien edestakaista liikettä, "tihentymien ja harventumien" vuorottelua, ilmanpaineen

Lisätiedot

Åbo Akademi 3.5.2011 klo 12-16. Mietta Lennes mietta.lennes@helsinki.fi. Nykykielten laitos Helsingin yliopisto

Åbo Akademi 3.5.2011 klo 12-16. Mietta Lennes mietta.lennes@helsinki.fi. Nykykielten laitos Helsingin yliopisto Åbo Akademi 3.5.2011 klo 12-16 Mietta Lennes mietta.lennes@helsinki.fi Nykykielten laitos Helsingin yliopisto Praat-puheanalyysiohjelma Mikä on Praat? Mikä on Praat? Praat [Boersma and Weenink, 2010] on

Lisätiedot

ELEC-C5070 Elektroniikkapaja (5 op)

ELEC-C5070 Elektroniikkapaja (5 op) (5 op) Luento 5 A/D- ja D/A-muunnokset ja niiden vaikutus signaaleihin Signaalin A/D-muunnos Analogia-digitaalimuunnin (A/D-muunnin) muuttaa analogisen signaalin digitaaliseen muotoon, joka voidaan lukea

Lisätiedot

Helsinki University of Technology Laboratory of Telecommunications Technology

Helsinki University of Technology Laboratory of Telecommunications Technology Helsinki University of Technology Laboratory of Telecommunications Technology S-38.211 Signaalinkäsittely tietoliikenteessä I Signal Processing in Communications (2 ov) Syksy 1998 1. Luento: Johdanto prof.

Lisätiedot

Laskuharjoitus 2 ( ): Tehtävien vastauksia

Laskuharjoitus 2 ( ): Tehtävien vastauksia TT12S1E Tietoliikenteen perusteet Metropolia/A. Koivumäki Laskuharjoitus 2 (11.9.2013): Tehtävien vastauksia 1. Eräässä kuvitteellisessa radioverkossa yhdessä radiokanavassa voi olla menossa samanaikaisesti

Lisätiedot

Ohjelmistoradio tehtävät 4. P1: Ekvalisointi ja demodulaatio. OFDM-symbolien generoiminen

Ohjelmistoradio tehtävät 4. P1: Ekvalisointi ja demodulaatio. OFDM-symbolien generoiminen Ohjelmistoradio tehtävät 4 P: Ekvalisointi ja demodulaatio Tässä tehtävässä dekoodata OFDM data joka on sijotetty synknonontisignaalin lälkeen. Synkronointisignaali on sama kuin edellisessä laskutehtävässä.

Lisätiedot

Ryhmätyö. Kalle Palomäki Signaalinkäsi5elyn ja akus8ikan laitos

Ryhmätyö. Kalle Palomäki Signaalinkäsi5elyn ja akus8ikan laitos Ryhmätyö Kalle Palomäki Signaalinkäsi5elyn ja akus8ikan laitos Aikataulu Viikko Luento Ope-ajat Harjoitus 5: 5.10.- Ryhmätyöohjaus, suunnitelman iteroin8a Emilio, Jaakko, Jussi, Niklas, Kalle 6: 12.10-

Lisätiedot

5 Lineaarinen ennustus

5 Lineaarinen ennustus 5 Lineaarinen ennustus Lineaarinen ennustus (linear prediction, LP) on yksi tärkeimmistä puheenkäsittelyn työkaluista Sitä voidaan eri tilanteessa käyttää eri tavoilla, mutta puheenkäsittelyn kannalta

Lisätiedot

SGN-4051 Puheenkoodaus

SGN-4051 Puheenkoodaus SGN-4051 Puheenkoodaus Konsta Koppinen konsta.koppinen@tut.fi 23. helmikuuta 2009 Sisältö 1 Aaltomuotokoodaus 1 1.1 Pulssikoodimodulaatio eli PCM.................. 2 1.1.1 Epätasavälinen kvantisointi.................

Lisätiedot

Puheen akustiikan perusteita Mitä puhe on? 2.luento. Äänet, resonanssi ja spektrit. Äänen tuotto ja eteneminen. Puhe äänenä

Puheen akustiikan perusteita Mitä puhe on? 2.luento. Äänet, resonanssi ja spektrit. Äänen tuotto ja eteneminen. Puhe äänenä Puheen akustiikan perusteita Mitä puhe on? 2.luento Martti Vainio Äänet, resonanssi ja spektrit Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto Puheen akustiikan perusteita p.1/37 S-114.770 Kieli kommunikaatiossa...

Lisätiedot

Juha Henriksson. Digitaalinen äänentallennus. 5.12.2005 Dr. Juha Henriksson Finnish Jazz & Pop Archive

Juha Henriksson. Digitaalinen äänentallennus. 5.12.2005 Dr. Juha Henriksson Finnish Jazz & Pop Archive Juha Henriksson Digitaalinen äänentallennus 1 Äänen korkeus Ääni on värähtelyä, joka etenee ilmassa ilmamolekyylien harventumina ja tiivistyminä Äänen korkeutta kutsutaan äänen taajuudeksi Taajuuden yksikkö

Lisätiedot

Tietoliikennesignaalit & spektri

Tietoliikennesignaalit & spektri Tietoliikennesignaalit & spektri 1 Tietoliikenne = informaation siirtoa sähköisiä signaaleja käyttäen. Signaali = vaihteleva jännite (tms.), jonka vaihteluun on sisällytetty informaatiota. Signaalin ominaisuuksia

Lisätiedot

Älypuhelinverkkojen 5G. Otto Reinikainen & Hermanni Rautiainen

Älypuhelinverkkojen 5G. Otto Reinikainen & Hermanni Rautiainen Älypuhelinverkkojen 5G Otto Reinikainen & Hermanni Rautiainen Johdanto [1][2] Viimeisen 30 vuoden aikana mobiiliverkkojen markkinaosuus on kasvanut merkittävästi Langattomia laitteita on joillain alueilla

Lisätiedot

Digitaalinen audio

Digitaalinen audio 8003203 Digitaalinen audio Luennot, kevät 2005 Tuomas Virtanen Tampereen teknillinen yliopisto Kurssin tavoite Johdanto 2 Tarjota tiedot audiosignaalinkäsittelyn perusteista perusoperaatiot, sekä niissä

Lisätiedot

1 Diskreettiaikainen näytteistys. 1.1 Laskostuminen. Laskostuminen

1 Diskreettiaikainen näytteistys. 1.1 Laskostuminen. Laskostuminen AD/DA muunnos Lähteet: Pohlman. (1995). Principles of digital audio (3rd ed). Zölzer. (008). Digital audio signal processing (nd ed). Reiss. (008), Understanding sigma-delta modulation: The solved and

Lisätiedot

SGN-4010, Puheenkäsittelyn menetelmät Harjoitus 6, 18. ja

SGN-4010, Puheenkäsittelyn menetelmät Harjoitus 6, 18. ja SGN-4010, Puheenkäsittelyn menetelmät Harjoitus 6, 18. ja 21.2.2010 1. (Matlab, 2 pistettä) Vokaalit ja soinnilliset konsonantit ovat lähes jaksollisia ja niillä on äänihuulten värähtelystä johtuva perustaajuus.

Lisätiedot

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät Laskuharjoitus 8 - ratkaisut 1. Tehtävässä on taustalla ajatus kantoaaltomodulaatiosta, jossa on I- ja Q-haarat, ja joka voidaan kuvata kompleksiarvoisena kantataajuussignaalina.

Lisätiedot

Mediaanisuodattimet. Tähän asti käsitellyt suodattimet ovat olleet lineaarisia. Niille on tyypillistä, että. niiden ominaisuudet tunnetaan hyvin

Mediaanisuodattimet. Tähän asti käsitellyt suodattimet ovat olleet lineaarisia. Niille on tyypillistä, että. niiden ominaisuudet tunnetaan hyvin Mediaanisuodattimet Tähän asti käsitellyt suodattimet ovat olleet lineaarisia. Niille on tyypillistä, että niiden ominaisuudet tunnetaan hyvin niiden analysointiin on olemassa vakiintuneita menetelmiä

Lisätiedot

S-114.2720 Havaitseminen ja toiminta

S-114.2720 Havaitseminen ja toiminta S-114.2720 Havaitseminen ja toiminta Heikki Hyyti 60451P Harjoitustyö 3 puheen havaitseminen Mikä on akustinen vihje (acoustic cue)? Selitä seuraavat käsitteet ohjelman ja kirjan tietoja käyttäen: Spektrogrammi

Lisätiedot

Sisältö. Työn lähtökohta ja tavoitteet Lyhyt kertaus prosessista Käytetyt menetelmät Työn kulku Tulokset Ongelmat ja jatkokehitys

Sisältö. Työn lähtökohta ja tavoitteet Lyhyt kertaus prosessista Käytetyt menetelmät Työn kulku Tulokset Ongelmat ja jatkokehitys Loppuraportti Sisältö Työn lähtökohta ja tavoitteet Lyhyt kertaus prosessista Käytetyt menetelmät Työn kulku Tulokset Ongelmat ja jatkokehitys Työn lähtökohta ja tavoitteet Voimalaitoskattiloiden tulipesässä

Lisätiedot

Pianon äänten parametrinen synteesi

Pianon äänten parametrinen synteesi Pianon äänten parametrinen synteesi Jukka Rauhala Pianon akustiikkaa Kuinka ääni syntyy Sisält ltö Pianon ääneen liittyviä ilmiöitä Pianon äänen synteesi Ääniesimerkkejä Akustiikan ja äänenkäsittelytekniikan

Lisätiedot

Kanavointi ja PCM järjestelmä

Kanavointi ja PCM järjestelmä Kanavointi ja PCM järjestelmä Kanavointi PCM ~ Pulse Code Modulation ƒ Näytteenotto ƒ Kvantisointi y Lineaarinen y Epälineaarinen ƒ Kvantisointisärö TDM-kanavointi ƒ PCM 0, PCM 0, PCM 80, PCM 90 Rka/ML

Lisätiedot

LARI KUMPU ADPCM:N KÄYTTÖ ÄÄNEN HÄVIÖTTÖMÄSSÄ PAKKAUKSESSA

LARI KUMPU ADPCM:N KÄYTTÖ ÄÄNEN HÄVIÖTTÖMÄSSÄ PAKKAUKSESSA LARI KUMPU ADPCM:N KÄYTTÖ ÄÄNEN HÄVIÖTTÖMÄSSÄ PAKKAUKSESSA Kandidaatintyö Tarkastaja: lehtori Konsta Koppinen Työ jätetty tarkastettavaksi 19. joulukuuta 2010 ii TIIVISTELMÄ TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO

Lisätiedot

Signaalien datamuunnokset. Digitaalitekniikan edut

Signaalien datamuunnokset. Digitaalitekniikan edut Signaalien datamuunnokset Datamuunnosten teoriaa Muunnosten taustaa Muunnosten teoriaa Muunnosten rajoituksia ja ongelmia Petri Kärhä 09/02/2009 Signaalien datamuunnokset 1 Digitaalitekniikan edut Tarkoituksena

Lisätiedot

Signaalien datamuunnokset

Signaalien datamuunnokset Signaalien datamuunnokset Datamuunnosten teoriaa Muunnosten taustaa Muunnosten teoriaa Muunnosten rajoituksia ja ongelmia Petri Kärhä 06/02/2004 Luento 4a: Signaalien datamuunnokset 1 Digitaalitekniikan

Lisätiedot

Kapeakaistainen signaali

Kapeakaistainen signaali Tiedonsiirrossa sellaiset signaalit ovat tyypillisiä, joilla informaatio jakautuu kapealle taajuusalueelle jonkun keskitaajuuden ympäristöön. Tällaisia signaaleja kutustaan kapeakaistaisiksi signaaleiksi

Lisätiedot

Radioamatöörikurssi 2016

Radioamatöörikurssi 2016 Radioamatöörikurssi 2016 Modulaatiot Radioiden toiminta 8.11.2016 Tatu Peltola, OH2EAT 1 / 18 Modulaatiot Erilaisia tapoja lähettää tietoa radioaalloilla Esim. puhetta ei yleensä laiteta antenniin sellaisenaan

Lisätiedot

S-38.118 Teletekniikan perusteet

S-38.118 Teletekniikan perusteet S-38.118 Teletekniikan perusteet Laskuharjoitus 3 Paketoinnin hyötysuhde 1 Harjoitus 3 koostuu: Demoluento (45 min) Datan siirtäminen Internetissä yleensä Laskuesimerkki datan siirtämisestä Äänen siirtäminen

Lisätiedot

ATTE VIRTANEN PUHEKOODEKKIEN ÄÄNENLAADUN MITTAAMINEN. Kandidaatintyö

ATTE VIRTANEN PUHEKOODEKKIEN ÄÄNENLAADUN MITTAAMINEN. Kandidaatintyö ATTE VIRTANEN PUHEKOODEKKIEN ÄÄNENLAADUN MITTAAMINEN Kandidaatintyö Tarkastaja: Heikki Huttunen Toimitettu tarkastettavaksi 14. joulukuuta 2015 i TIIVISTELMÄ TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO Sähkötekniikan

Lisätiedot

SISÄLLYS - DIGITAALITEKNIIKKA

SISÄLLYS - DIGITAALITEKNIIKKA SISÄLLYS - DIGITAALITEKNIIKKA Digitaalitekniikan perusteita...2 Bitti (bit)...2 Tavu (bytes)...2 Sana (word)...2 Yksiköt...2 Binääri järjestelmän laskutapa...2 Esimerkki: Digikuvan siirron kestoaika...2

Lisätiedot

Dynaamiset regressiomallit

Dynaamiset regressiomallit MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, Lauri Viitasaari Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016 Tilastolliset aikasarjat voidaan jakaa kahteen

Lisätiedot

Koodausteoria, Kesä 2014

Koodausteoria, Kesä 2014 Koodausteoria, Kesä 2014 Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 6. Ryöppyvirheitä korjaavat koodit Topi Törmä Matemaattisten tieteiden laitos 2 / 34 6.1 Peruskäsitteitä Aiemmin on implisiittisesti

Lisätiedot

1. Perusteita. 1.1. Äänen fysiikkaa. Ääniaalto. Aallonpituus ja amplitudi. Taajuus (frequency) Äänen nopeus

1. Perusteita. 1.1. Äänen fysiikkaa. Ääniaalto. Aallonpituus ja amplitudi. Taajuus (frequency) Äänen nopeus 1. Perusteita 1. Äänen fysiikkaa 2. Psykoakustiikka 3. Äänen syntetisointi 4. Samplaus ja kvantisointi 5. Tiedostoformaatit 1.1. Äänen fysiikkaa ääni = väliaineessa etenevä mekaaninen värähtely (aaltoliike),

Lisätiedot

1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava:

1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava: Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava: Päästökaistan maksimipoikkeama δ p =.5. Estokaistan maksimipoikkeama δ s =.. Päästökaistan rajataajuus pb = 5 Hz. Estokaistan rajataajuudet sb = 95 Hz Näytetaajuus

Lisätiedot

Jukka Pätynen. Jukka, Jussi, Niklas, aiheassistenat 5: Tilaääni Prof. Ville Pulkki, Juhani Paasonen

Jukka Pätynen. Jukka, Jussi, Niklas, aiheassistenat 5: Tilaääni Prof. Ville Pulkki, Juhani Paasonen Puheenkoodaus Jukka Pätynen Aikataulu Viikko Luento Ope-ajat Harjoitus 0: 12.9- Johdanto Jukka, Jussi, Niklas OhjelmoinAympäristöt 15.9. Palautus: Vastaa ryhmätyökyselyyn 1: 19.9- Audio 1, ryhmäjako Jukka

Lisätiedot

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA 1

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA 1 SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA 1 1 (26) Fourier-muunnos ja jatkuva spektri Spektri taajuuden funktiona on kompleksiarvoinen funktio, jonka esittäminen graafisesti edellyttää 3D-kuvaajan piirtämisen. Yleensä

Lisätiedot

THE audio feature: MFCC. Mel Frequency Cepstral Coefficients

THE audio feature: MFCC. Mel Frequency Cepstral Coefficients THE audio feature: MFCC Mel Frequency Cepstral Coefficients Ihmiskuulo MFCC- kertoimien tarkoituksena on mallintaa ihmiskorvan toimintaa yleisellä tasolla. Näin on todettu myös tapahtuvan, sillä MFCC:t

Lisätiedot

1 Määrittele seuraavat langattoman tiedonsiirron käsitteet.

1 Määrittele seuraavat langattoman tiedonsiirron käsitteet. 1 1 Määrittele seuraavat langattoman tiedonsiirron käsitteet. Radiosignaalin häipyminen. Adaptiivinen antenni. Piilossa oleva pääte. Radiosignaali voi edetä lähettäjältä vastanottajalle (jotka molemmat

Lisätiedot

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 2 (ver 1.0) Jyrki Laitinen

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 2 (ver 1.0) Jyrki Laitinen TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 2 (ver 1.0) Jyrki Laitinen TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op), K2005 1 Suorita oheisten ohjeiden mukaiset tehtävät Matlab-ohjelmistoa käyttäen. Kokoa erilliseen

Lisätiedot

KOHINA LÄMPÖKOHINA VIRTAKOHINA. N = Noise ( Kohina )

KOHINA LÄMPÖKOHINA VIRTAKOHINA. N = Noise ( Kohina ) KOHINA H. Honkanen N = Noise ( Kohina ) LÄMÖKOHINA Johtimessa tai vastuksessa olevien vapaiden elektronien määrä ei ole vakio, vaan se vaihtelee satunnaisesti. Nämä vaihtelut aikaansaavat jännitteen johtimeen

Lisätiedot

Kuvan- ja videontiivistys. Mikko Nuutinen 14.2.2013

Kuvan- ja videontiivistys. Mikko Nuutinen 14.2.2013 Kuvan- ja videontiivistys Mikko Nuutinen 14.2.2013 Oppimistavoitteet Redundanssi kuvissa: esimerkkitapauksina koodaus-, pikseleiden välinen sekä psykovisuaalinen redundanssi Kuvantiivistys: JPEG-koodauksen

Lisätiedot

Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 1 (10) Virheen havaitseminen ja korjaus

Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 1 (10) Virheen havaitseminen ja korjaus Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 1 (10) Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 2 (10) Johdanto Tässä luvussa esitetään virheen havaitsevien ja korjaavien koodaustapojen perusteet ja käyttösovelluksia

Lisätiedot

PL 9/Siltavuorenpenger 5 A, 00014 Helsingin yliopisto etunimi.sukunimi@helsinki.fi

PL 9/Siltavuorenpenger 5 A, 00014 Helsingin yliopisto etunimi.sukunimi@helsinki.fi HMM-POHJAISEN PUHESYNTEESIN LAADUN PARANTAMINEN GLOTTISPULSSIKIRJASTON AVULLA Tuomo Raitio 1,AnttiSuni 2,HannuPulakka 1, Martti Vainio 2,PaavoAlku 1 1 Aalto-yliopisto, Signaalinkäsittelyn ja akustiikan

Lisätiedot

ÄÄNISYNTEESI TYÖKONESIMULAATTOREISSA

ÄÄNISYNTEESI TYÖKONESIMULAATTOREISSA Ville Mäntyniemi ja Vesa Välimäki Aalto-yliopisto Sähkötekniikan korkeakoulu Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos Otakaari 5A, 215 Espoo v.mantyniemi@gmail.com, vesa.valimaki@aalto.fi Tiivistelmä Tässä

Lisätiedot

Signaalien generointi

Signaalien generointi Signaalinkäsittelyssä joudutaan usein generoimaan erilaisia signaaleja keinotekoisesti. Tyypillisimpiä generoitavia aaltomuotoja ovat eritaajuiset sinimuotoiset signaalit (modulointi) sekä normaalijakautunut

Lisätiedot

JATKUVAN AWGN-KANAVAN KAPASITEETTI SHANNON-HARTLEY -LAKI

JATKUVAN AWGN-KANAVAN KAPASITEETTI SHANNON-HARTLEY -LAKI 1 JATKUVAN AWGN-KANAVAN KAPASITEETTI SHANNON-HARTLEY -LAKI Miten tiedonsiirrossa tarvittavat perusresurssit (teho & kaista) riippuvat toisistaan? SHANNONIN 2. TEOREEMA = KANAVAKOODAUS 2 Shannonin 2. teoreema

Lisätiedot

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Audiosignaalit (ver 1.0) Jyrki Laitinen

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Audiosignaalit (ver 1.0) Jyrki Laitinen TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Audiosignaalit (ver 1.0) Jyrki Laitinen TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op), K2005 1 Suorita oheisten ohjeiden mukaiset tehtävät Matlab- ja SPDemo-ohjelmistoja käyttäen. Kokoa

Lisätiedot

Matlab-tietokoneharjoitus

Matlab-tietokoneharjoitus Matlab-tietokoneharjoitus Tämän harjoituksen tavoitteena on: Opettaa yksinkertaisia piirikaavio- ja yksikkömuunnoslaskuja. Opettaa Matlabin perustyökaluja mittausten analysoimiseen. Havainnollistaa näytteenottotaajuuden,

Lisätiedot

nykyään käytetään esim. kaapelitelevisioverkoissa radio- ja TVohjelmien

nykyään käytetään esim. kaapelitelevisioverkoissa radio- ja TVohjelmien 2.1.8. TAAJUUSJAKOKANAVOINTI (FDM) kanavointi eli multipleksointi tarkoittaa usean signaalin siirtoa samalla siirtoyhteydellä käyttäjien kannalta samanaikaisesti analogisten verkkojen siirtojärjestelmät

Lisätiedot

Kohina. Havaittujen fotonien statistinen virhe on kääntäen verrannollinen havaittujen fotonien lukumäärän N neliö juureen ( T 1/ N)

Kohina. Havaittujen fotonien statistinen virhe on kääntäen verrannollinen havaittujen fotonien lukumäärän N neliö juureen ( T 1/ N) Kohina Havaittujen fotonien statistinen virhe on kääntäen verrannollinen havaittujen fotonien lukumäärän N neliö juureen ( T 1/ N) N on suoraan verrannollinen integraatioaikaan t ja havaittuun taajuusväliin

Lisätiedot

Tietotekniikan valintakoe

Tietotekniikan valintakoe Jyväskylän yliopisto Tietotekniikan laitos Tietotekniikan valintakoe 2..22 Vastaa kahteen seuraavista kolmesta tehtävästä. Kukin tehtävä arvostellaan kokonaislukuasteikolla - 25. Jos vastaat useampaan

Lisätiedot

11. kierros. 1. Lähipäivä

11. kierros. 1. Lähipäivä 11. kierros 1. Lähipäivä Viikon aihe AD/DA-muuntimet Signaalin digitalisointi Kvantisointivirhe Kvantisointikohina Kytkinkapasitanssipiirit Mitoitus Kontaktiopetusta: 6 tuntia Kotitehtäviä: 4 tuntia Tavoitteet:

Lisätiedot

Uuden sukupolven HF-kommunikaatiotekniikka

Uuden sukupolven HF-kommunikaatiotekniikka MATINE tutkimusseminaari 16.11.2017 Uuden sukupolven HF-kommunikaatiotekniikka Lauri Anttila 1, Mika Korhonen 1, Juha Yli-Kaakinen 1, Markku Renfors 1, Hannu Tuomivaara 2 1 Elektroniikan ja tietoliikennetekniikan

Lisätiedot

Signaalien datamuunnokset. Näytteenotto ja pito -piirit

Signaalien datamuunnokset. Näytteenotto ja pito -piirit Signaalien datamuunnokset Muunnoskomponentit Näytteenotto ja pitopiirit Multiplekserit A/D-muuntimet Jännitereferenssit D/A-muuntimet Petri Kärhä 26/02/2008 Signaalien datamuunnokset 1 Näytteenotto ja

Lisätiedot

Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. (1997). Digital audio signal processing. Wiley & Sons.

Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. (1997). Digital audio signal processing. Wiley & Sons. Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. (1997. Digital audio signal processing. Wiley & Sons. Sisältö: Johdanto Stereosignaalit 1 Johdanto Dynamiikan hallinnan sovelluksia Dynamiikka 2 äänittäessä pyritään

Lisätiedot

Helsinki University of Technology

Helsinki University of Technology Helsinki University of Technology Laboratory of Telecommunications Technology S-38.211 Signaalinkäsittely tietoliikenteessä I Signal Processing in Communications (2 ov) Syksy 1997 1. Luento: Johdanto prof.

Lisätiedot

Algebralliset menetelmät virheenkorjauskoodin tunnistamisessa

Algebralliset menetelmät virheenkorjauskoodin tunnistamisessa Algebralliset menetelmät virheenkorjauskoodin tunnistamisessa Jyrki Lahtonen, Anni Hakanen, Taneli Lehtilä, Toni Hotanen, Teemu Pirttimäki, Antti Peltola Turun yliopisto MATINE-tutkimusseminaari, 16.11.2017

Lisätiedot

Luku 8. Aluekyselyt. 8.1 Summataulukko

Luku 8. Aluekyselyt. 8.1 Summataulukko Luku 8 Aluekyselyt Aluekysely on tiettyä taulukon väliä koskeva kysely. Tyypillisiä aluekyselyitä ovat, mikä on taulukon välin lukujen summa tai pienin luku välillä. Esimerkiksi seuraavassa taulukossa

Lisätiedot

AV-muotojen migraatiotyöpaja - video. KDK-pitkäaikaissäilytys seminaari / Juha Lehtonen

AV-muotojen migraatiotyöpaja - video. KDK-pitkäaikaissäilytys seminaari / Juha Lehtonen AV-muotojen migraatiotyöpaja - video KDK-pitkäaikaissäilytys 2013 -seminaari 6.5.2013 / Juha Lehtonen Elävän kuvan muodot Videoon vaikuttavia asioita Kuvamuotojen ominaisuudet Audiomuotojen ominaisuudet

Lisätiedot

Vaatimusmäärittely Ohjelma-ajanvälitys komponentti

Vaatimusmäärittely Ohjelma-ajanvälitys komponentti Teknillinen korkeakoulu 51 Vaatimusmäärittely Ohjelma-ajanvälitys komponentti Versio Päiväys Tekijä Kuvaus 0.1 21.11.01 Oskari Pirttikoski Ensimmäinen versio 0.2 27.11.01 Oskari Pirttikoski Lisätty termit

Lisätiedot

HUUDETUN PUHEEN ANALYYSI JA SYNTEESI

HUUDETUN PUHEEN ANALYYSI JA SYNTEESI Tuomo Raitio 1, Antti Suni 2, Jouni Pohjalainen 1, Manu Airaksinen 1, Martti Vainio 2 ja Paavo Alku 1 1 Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos, Aalto-yliopisto, Espoo Otakaari 5 A, PL 13000, 00076 AALTO

Lisätiedot

Kytkentäkentän teknologia

Kytkentäkentän teknologia Kytkentäkentän teknologia Kertaus kentän rakenteeseen vaikuttavat teknologiset tekijät Huom. tätä ei löydy kirjasta! Rka/ML -k000 Tiedonvälitystekniikka I 9 - Kertaus - Tilaporras - esimerkki Tilakytkin

Lisätiedot

Tuntematon järjestelmä. Adaptiivinen suodatin

Tuntematon järjestelmä. Adaptiivinen suodatin 1 1 Vastaa lyhyesti seuraaviin a) Miksi signaaleja ylinäytteistetään AD- ja DA-muunnosten yhteydessä? b) Esittele lohkokaaviona adaptiiviseen suodatukseen perustuva tuntemattoman järjestelmän mallinnus.

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 4 Jatkuvuus Jatkuvan funktion määritelmä Tarkastellaan funktiota f x) jossakin tietyssä pisteessä x 0. Tämä funktio on tässä pisteessä joko jatkuva tai epäjatkuva. Jatkuvuuden

Lisätiedot

Signaalit ja järjestelmät aika- ja taajuusalueissa

Signaalit ja järjestelmät aika- ja taajuusalueissa Signaalit ja järjestelmät aika- ja taajuusalueissa Signaalit aika ja taajuusalueissa Muunnokset aika ja taajuusalueiden välillä Fourier sarja (jaksollinen signaali) Fourier muunnos (jaksoton signaali)

Lisätiedot

Modulaatio. f C. amplitudimodulaatio (AM) taajuusmodulaatio (FM)

Modulaatio. f C. amplitudimodulaatio (AM) taajuusmodulaatio (FM) Lähetelajit Modulaatio Modulaatio: siirrettävän informaation liittämistä kantoaaltoon Kantoaalto: se radiotaajuinen signaali, jota pientaajuinen signaali moduloi Kaksi pääluokkaa moduloinnille: P amplitudimodulaatio

Lisätiedot