Поэтому в последнее время используется альтернативный подход к решению этой задачи, одним из вариантов которого является вейвлет анализ.
Вейвлет-анализ осуществляет многомасштабный анализ, который представляет собой последовательное представление исследуемой функции через иерархические вложенные подпространства Vm, которые не пересекаются и дают в пределе L2(R) - пространство квадратично суммированных последовательностей бесконечной длинны [1]
Одним из важных моментов вейвлет-анализа является произвольный выбор базисной функции.
Для анализа дискретной временной последовательности хорошо подходит вейвлет Хаара. Но его применение эффективно в том случае, если дискретная временная последовательность обладает резкими переходами или скачками. По мимо вейвлетов Хаара существует еще ряд дискретных вейвлетов, описанных в [2]. Но каждому из них присущ ряд своих специфических недостатков и они не позволяют реализовывать целочисленные вычисления, что приводит к возникновению неизбежных ошибок округления при вычислении вейвлет-коэффициентов. Использование целочисленных вейвлет-преобразований, описанных в [1], позволяет лишь уменьшить общую ошибку округления, но не всегда дает возможность получить точную реконструкцию сигнала. Поэтому необходимы такие преобразования, которые бы с одной стороны обеспечивали эффективность анализа дискретной временной последовательности как с резкими перепадами, так и с плавными изменениями, а с другой стороны могли бы обеспечить точную реконструкцию сигнала и были бы целочисленными.
В качестве таких преобразований можно использовать модулярные преобразования, а именно перевод чисел из системы остаточных классов [3] в позиционную систему счисления.
Пусть имеется СОК с основаниями p1, p2 .....pn,. Для этой системы НОД (p1, p2 .....pn) = 1, с ортогональными базисами B1, B2, .... Bn и весами m1, m2, ..... mn. Пусть в этой системе своими остатками заданно число остатками А=(α1, α2, ... αn). Определим следующие константы
q1 = p1m2, q2 = p2m1; ; pn = pn mn-(-1)n;
;...;
(3)
Тогда позиционное представление числа А можно вычислить следующим образом
; (4)
(5)
Доказательство этого утверждения основано на следующем обстоятельстве. Развернем первое слагаемо выражения (6)
(6)
а величина есть первый ортогональный базис. Остальные слагаемые имеют аналогичную структуру.
Для случая, когда n нечетно, константы и
имеют следующий вид
;
(7)
По аналогии с выражением (1) можно считать, что каждое выражение в (4,5) аппроксимирует положение набора остатков из пространства
через пространство
на пространство меньшей размерности, определяемое функцией y = x mod p.
Требования, предъявляемые к базисным функциям вейвлет-преобразований [4] для функции y = x mod p p формально выполняются в кольце по модулю с учетом особенностей выполнения операций в кольце.
Улучшение чувствительности к малым изменениям сигнала для такого преобразования обеспечивается за счет значительного изменения величины Si,j для близких в смысле евклидового расстояния участков двух разных сигналов, и величины Ai для участков двух разных сигналов для которых отличие Si,j минимально.
Среднеквадратичная ошибка (дисперсия), рассчитанная для векторов
X = (6, 4, 13, 5, 9 11, 14, 12, 10, 8, 4, 6, 13, 10, 9, 8)
Xиск = (6, 4, 13, 5, 9 13, 14, 12, 10, 8, 4, 6, 13, 10, 9, 8)
при различных методах анализа сигналов приведена в таблице 3.
Таблица 3. Дисперсия для различных методов анализа
Метод анализа |
ДПФ |
Преобразование Хаара |
Модулярные преобразования |
σ |
0.401 |
0.308 |
4.54 |
Таким образом, применение модулярных преобразований позволяет повысить точность анализа речевых сигналов, представленных в цифровом виде.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. Интернет: http://www.autex.spb.ru
- Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. - М.: СОЛОН-Р, 2002 - 446 с.
- Акушский И.Я., Юдицкий Д.М., Машинная арифметика в остаточных классах. - М.: Советское радио, 1968 - 440 с.
- Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Интернет: http://books.forcesite.ru
Библиографическая ссылка
Червяков Н.И., Ремизов С.Л. МОДУЛЯРНЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ В ВЕЙВЛЕТ-ОБРАБОТКЕ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ // Успехи современного естествознания. – 2005. – № 2. – С. 31-33;URL: https://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=7983 (дата обращения: 17.08.2024).