TIỂU LUẬN MÔN XỬ LÝ TÍN HIỆU NÂNG CAO 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

 

Hà nội, tháng 5 năm 2013
Nhóm 9
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.
3
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
5
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

7
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:
y(n)  s(n)  v(n)
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 của
mỗi đoạn trên toàn bộ khung thoại.
9
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

-2.1 7

1.8 91

Tín hiệu thoại sau khi lọc

1.96

2.073

3.62

2.350
Kết quả lọc Kalman cho các mẫu tín hiệu khác nhau


Tín hiệu thoại có lẫn nhiễu
trên tàu

-4.50


1.60

-1.6 9

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
11
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

2.42 5
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 lượng tín hiệu thoại
trong các hệ thống thông tin. Kỹ thuật trừ phổ sẽ phác họa một thủ
tục để loại bỏ một lượng đáng kể nhiễu trắng ra khỏi tín hiệu thu
được.
13
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!

15