3.7.3 Помехоустойчивость методов икм

Рис. 7.3.1 Помехоустойчивость различных методов цифрового представления: А — бласть нечувствительности к ошибкам; В — слабая чувствительность; С — потеря работоспособности.

На рис. 7.3.1, где приведены обобщенные кривые, характеризующие помехоустойчивость различных методов цифрового представления речи, кривая 1 соответствует ИКМ-представлению. Здесь Рош — вероятность ошибки на символ, а SNR — отношение сигнал/шум, рассчитанное через среднеквадратическую ошибку восстановления. ИКМ-кодеки имеют наихудшие показатели помехоустойчивости. На рисунке можно увидеть, что изо всех кривых (характеристик разных способов цифрового представления речи) самый короткий относительно других типов ЦПР участок А (нечувствительность к ошибкам в канале) имеет кривая 1. Кодеки могут потерять работоспособность, даже если вероятность ошибки равна 10-5, что соответствует параметрам канала среднего класса. Системы с ИКМ работают только в области нечувствительности к ошибкам в канале, но даже в этом случае вводятся специальные меры для устранения последствий возникновения одиночных ошибок. При использовании алгоритма ИКМ со скоростью передачи 64 кбит/с кодек имеет максимальную область нечувствительности к ошибкам в канале при высоком качестве восстановления. Поэтому данный алгоритм рекомендован для большинства систем цифровой передачи речи в качестве метода предварительного аналого-цифрового преобразования.

3.7.4 Методы эффективного кодирования речи

После того как аналоговый сигнал преобразован в цифровую форму, к нему можно применять различные способы обработки, которые невозможно использовать при работе с чисто аналоговым сигналом. В частности, оцифрованный сигнал перед передачей можно сжать, уменьшив таким образом пропускную способность, необходимую для передачи одного голосового соединения. Методы сжатия речи разрабатываются для достижения определенных целей — нужных скоростей битового потока, качества сигнала, задержки и сложности. Чтобы гарантировать взаимную совместимость устройств кодирования и декодирования, организации по стандартам, такие как ITU-Т, ISO и ETSI, определяют эти цели в соответствии с предназначением каждого метода. Но при этом выигрывая в одном, пользователь часто проигрывает в другом.

Во-первых, несмотря на то, что алгоритмы сжатия реализуются на аппаратном уровне, с использованием специализированных процессоров обработки цифрового сигнала (Digital Signal Processor — DSP), все-таки эта операция может привести к задержкам в передаче голоса. При разработке высококачественных методов сжатия речи для скоростей цифровых потоков ниже 10 Кбит/с возникают особенные трудности. Для простых алгоритмов задержка невелика — единицы миллисекунд, однако для сложных алгоритмов, обеспечивающих значительное сжатие, продолжительность задержки может составлять около сотни миллисекунд, что вполне ощутимо при разговоре. К счастью, недавние достижения в области обработки цифровых сигналов (digital signal processing — DSP) и сверхбольших интегральных схем (very large scale integration — VLSI) сделали реализацию таких кодирующих устройств возможной и экономически эффективной.

Вторая важная проблема состоит в том, что сжатие речи, как правило, снижает качество звука. Известно, что больших степеней сжатия цифровой информации можно достичь только при использовании алгоритмов, не допускающих полного восстановления сжимаемой информации.

Наконец, в-третьих, чем выше степень сжатия информации, тем сложнее (и соответственно дороже) оборудование требуется для осуществления этой операции. По мере усовершенствования технической базы сжатия речи это ограничение теряет свою жесткость, однако появляются все новые, более сложные алгоритмы, потребляющие большие вычислительные мощности.