Абрамов В.А., Мохов Г.М., Борисов А.А., Люкина Е.В. «Методы диагностики эмоциональной составляющей в сигналах звукового вещания» Технологии информационного общества. X Международная отраслевая научно-техническая конференция, Москва, 16–17 марта 2016 г. Сборник трудов, с. 83-84 (2016)

Эмоциональная информативность вещательного сигнала, относительная средняя мощность, ритмическая структура, интегральный спектр, формы нарастания (атаки и спады) сигнала, контроль трех и более параметров Известно, что человек может воспринимать, по крайней мере, три вида информации: смысловую (или семантическую), эмоциональную и инстинктивно-двигательную. Слушая эмоционально окрашенный голос, человек как бы входит через этот звук в резонанс с эмоциональным состоянием другого человека и начинает сам испытывать аналогичные эмоции. Возникает своеобразная эмоциональная синхронизация между источником получателем. Такая синхронизация выражается в частности в совпадении биоритмов мозга. Было выявлено, что каждая из эмоций проявляется не в изменении какого-то одного акустического параметра, но в изменении практически всех его параметров, таких как: громкость, высота, тембр, темпоритмические характеристики и т.д. Таким образом, акустические признаки различных эмоций имеют довольно сильные отличительные признаки, что позволяет достаточно надежно отделять их друг от друга и фиксировать с помощью соответствующей аппаратуры. Среди параметров ВС, позволяющих формализовать объективную оценку его эмоциональной информативности, предлагается использовать: энергетические, ритмические, мелодические, спектральные, гармонические параметры, а также параметры формы сигнала. Исследование уровнеграммы голоса Шаляпина, снятые при исполнении одного и того же музыкального отрывка с разным эмоциональным настроем показало, что в зависимости от характера эмоционального настроя великого певца меняется общий уровень сигнала, определяющий громкость, его перепады и параметры формы. Громкостные параметры ВС хорошо отображаются относительной средней мощностью (ОСМ) этого сигнала. В качестве параметра, служащего для обнаружения эмоциональной информативности ВС, может быть использована также его ритмическая структура. Еще одним параметром ВС, определяющим его эмоциональную информативность, является интегральный спектр. Спектрограммы показывают значительные различия в уровне и частотном положении высоких обертонов голоса при выражении эмоций радости, горя, гнева, страха. Кроме того, интегральный спектр сигнала, как известно, позволяет отличить наличие семантической информации от эмоциональной. Важнейшими параметрами ВС, определяющими его эмоциональную информативность, являются также формы нарастания (атаки и спады) сигнала. Существенные различия в значениях данных параметров позволяют считать данную методику перспективной для изучения эмоциональной информативности ВС. Анализ методов определения эмоциональной информативности ВС на основе контроля перечисленных выше параметров показывает, что эти методы оказываются эффективными в случае одновременного контроля трех и более параметров.

Литвин С.А., Мохов Г.М., Люкина Е.В., Борисов А.А. «Алгоритм формирования искусственной акустической обстановки» Технологии информационного общества. X Международная отраслевая научно-техническая конференция, Москва, 16–17 марта 2016 г. Сборник трудов, с. 94-95 (2016)

Искусственная акустическая обстановка, алгоритм на основе комплексного представления сигнала, аналитическая огибающая, мгновенная фаза, временные задержки, оконная функция и БПФ преобразование, формирование сигналов управления. Все более актуальной становиться задача создания искусственной акустической обстановки в неприспособленном для естественной акустике объеме (салон автомобиля, жилая комната и т.д.). Для создания качественной искусственной акустической обстановки предлагается алгоритм на основе комплексного представления сигнала и практически безынерционного регулирования аналитической огибающей, мгновенной фазы и временных задержек. Приводится алгоритм такого безынерционного регулирования многочисленных субполосных сигналов. Основные стадии выполнения алгоритма: аналого-цифровое преобразование сигнала; предварительная буферизация сигнала для определения пикового значения, среднего значения, пик фактора – для формирования сигнала управления; наложение оконной функции и БПФ преобразование с разделением на субполосные сигналы; формирование ортогонального входному сопряжённого по Гильберту сигнала; наложение оконной функции компенсирующей неравномерность коэффициента передачи; формирование огибающей и мгновенной фазы сигнала; деление огибающей на НЧ- и ВЧ-огибающие; регулирование НЧ-огибающей сигнала и пропорциональное изменение ВЧ-огибающей; восстановление общей огибающей; восстановление отрегулированного сигнала умножением огибающей на косинус мгновенной фазы; введение фиксированной временной задержки и микширование субполосных сигналов; введение пространственных предыскажений; введение временной задержки определяемой имитируемым помещением, комплексное представление для коррекции фазы и ограничение неискажающим пиковым ограничителем перед цифроаналоговым преобразованием. Одновременно производится непрерывное формирование сигналов управления регулированием огибающей сигнала и его фазовых и временных характеристик. Использование нескольких десятков излучателей для воспроизведения обработанных в соответствии с алгоритмом сигналов позволяет имитировать акустическую обстановку эталонного зала. Формирование искусственной акустической обстановки с помощью предлагаемого алгоритма стало возможным с реализацией комплексного представления сигнала и практически безынерционного регулирования аналитической огибающей, мгновенной фазы и временных задержек для каждого индивидуального сигнала. В основу алгоритма положен патент кафедры.

Люкина Е.В., Чернышева Т.В., Яновский А.С., Мохов Г.М. «Совершенствование методов акустического проектирования с прогнозированием» Технологии информационного общества. X Международная отраслевая научно-техническая конференция, Москва, 16–17 марта 2016 г. Сборник трудов, с. 98-99 (2016)

Сигнал, распространяющийся в помещении, чисто акустический или воспроизводимый акустическими системами, должен дойти до слушателя без сильных искажений и обогащенный призвуками свойственными помещению. Но даже лучшие программы акустического проектирования обеспечивают только 10% точность расчета и не гарантируют приближения к акустическим эталонам. В то же время возможность формирования модели излучаемого сигнала в проектируемом помещении позволяет провести анализ объективных характеристик, определяющих оценку качества звучания слушателем. Громкость (или энергия) сигнала. В звукорежиссерской практике используется термин оценки – энергичность. Громкость и энергичность объективно фиксируется изменением относительной средней мощности сигнала (ОСМ). При этом, относительной средней мощностью называется отношение измеренной мощности сигнала P, за заданный отрезок времени к мощности синусоидального сигнала Р₀ с напряжением, равным наибольшему значению напряжения вещательного сигнала (ОСМс) или номинальному для канала (ОСМк) на длительности соответствующей времени интеграции по громкости, около 200 мс. Р(к, с) = Р/Р₀. Полнота передачи эмоций объективно оценивается, прежде всего, изменением распределений ОСМс. Ясность звучания определяется по разборчивости речи, разделению голосов, детальности, передачи характера звукоизвлечения, передаче интонации, разделенности связанных звуков. Искажение процесса нарастания сигнала, атаки в звуковом тракте приводит к неправильной передаче тембра. В то же время, к изменениям параметров затухания ухо малочувствительно. Ясность звучания опосредованно определяется совокупностью интегральных параметров оценки: крутизной нарастания и крутизной спада огибающей звукового сигнала. Аналитическая огибающая звукового сигнала, формируется с использованием колебания, сопряженного с исходным по Гильберту. Трудности формирования аналитической огибающей для широкополосного звукового сигнала преодолены как делалось ранее. Спектральные искажения приводят к изменению тонального баланса, ненатуральности, нарушению индивидуальности тембров, их красоты и естественности. Трудность выявления этих искажений определяется возможностями спектрального анализа, разрешающая способность и точность которого на порядки ниже возможностей слухового анализатора человека. Спектральное разрешение БПФ, т.е. ширина полосы, в пределах которой оценивается энергия каждым коэффициентом, определяется формулой: df = bF_s/N, где: df – cпектральное разрешение; F_s – частота дискретизации; b – коэффициент, характеризующий увеличение ширины полосы оценки в зависимости от окна. Реально анализ идет в полосах нескольких сот Гц, а человек замечает смещение частоты на 1,5 Гц. Для анализа спектра использован алгоритм приближенный по точности к возможностям слухового анализатора. Тональная чистота определяется как характером последовательно следующих звучаний, так и характером созвучий. Нарушения тональной чистоты субъективно воспринимаются как «грязь» в звучании и хорошо выявляются при кепстральном анализе сигнала, в процессе которого, БПФ оценке подвергается трансформированная огибающая амплитудного спектра ЗС.

Попов О.Б., Борисов А.А., Касьянов А.А., Мохов Г.М. «Субполосная обработка сигнала звукового вещания в системах спрс вещания» Технологии информационного общества. X Международная отраслевая научно-техническая конференция, Москва, 16–17 марта 2016 г. Сборник трудов, с. 100-101 (2016)

Передача сигналов звукового вещания (СЗВ) по каналам сотовой подвижной радиосвязи приводит к необходимости повышения качества передачи. Такое повышение возможно за счет повышения скорости передачи и дополнительной обработки СЗВ в канале передачи. На кафедре ТиЗВ был разработан алгоритм обработки СЗВ, представленного тремя, с высокоскоростной аудиопроцессорной трансформацией аналитической огибающей для каждого субполосного сигнала. Введение задержки низкочастотного сигнала относительно среднечастотного, а среднечастотного относительно высокочастотного приводит к повышению субъективной оценки качества передачи и повышению относительной средней мощности сигнала за счет разрушения корреляционных связей между спектральными составляющими. Определены оптимальные величины временных сдвигов и частот раздела для сигналов разных жанров. Проведенное моделирование на сигналах программ различной жанровой направленности показало (по предпочтительности качества звучания по ССИ и результатам оценки эффективности алгоритма), что наилучшими положениями частот раздела полос являются: для 3-х полосной системы – 120–180 Гц и 1200–1600 Гц, а для 2-х полосной – 200–300 Гц. Видно, что наиболее предпочтительной для слушателя является задержка в 8–9 мс. Исследования подтвердили увеличение относительной средней мощности, поддержание постоянство выходного уровня, повышение разборчивости и эффекта «присутствия» слушателя. Структурные изменения сигнала в процессе обработки позволяют сместить положение максимума плотности распределения в сторону больших значений ОСМк. Это свидетельствует о фактическом расширении громкостного динамического диапазона при неизменном электрическом диапазоне. Таким образом, предлагаемый способ обработки вещательного сигнала на основе использования аналитической огибающей этого сигнала, трансформируемой с помощью адаптивной амплитудной характеристики в нескольких частотных полосах с задержкой низкочастотных и среднечастотных составляющих относительно высокочастотных, позволяет повысить качество передачи сигнала, как по объективным, так и субъективным параметрам.

Рихтер С.Г., Касьянов А.А., Абрамов В.А., Попов О.Б. «Повышение эффективности использования канала СПРС при передаче сигнала звукового вещания» Технологии информационного общества. X Международная отраслевая научно-техническая конференция, Москва, 16–17 марта 2016 г. Сборник трудов, с. 104 (2016)

Повысить число несущих вдвое и избежать необходимости использования оконных функций позволяет использование дискретного косинусного преобразования (ДКП). Недостатком ДКП является сложность оценки фазы колебания, так как она отображается только знаком плюс или минус. Предлагается, формировать оценку комплексного ОФДМ сигнала, анализируя одновременно исходный и ортогональный сигнал. Для формирования ортогонального сигнала используется алгоритм на основе дискретного преобразования Фурье (ДПФ). Для устранения боковых лепестков используется их зеркальное сложение с оценкой инверсного по частоте сигнала. Приводится оценка спектральной составляющей в соответствии с разработанным алгоритмом. На верхней шкале ДКП исходного сигнала, на средней ортогонального, внизу итоговая оценка. Приводится методика компенсации боковых лепестков за счет зеркального сложения исходного и инверсного спектров. Использование инверсного спектра приводит к необходимости расширения спектра анализируемого сигнала, повышения частоты дискретизации без внесения искажений в сигнал звукового вещания которое осуществляется с помощью. Для устранения боковых лепестков используется их зеркальное сложение с оценкой инверсного по частоте сигнала. Разработанный алгоритм и ПО для его реализации подтвердили возможность увеличения объема передаваемой информации по каналу СПРС и возможности повышения качества передачи сигнала звукового вещания.