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1、2015年3月27日 交通信息工程(四) 道路交通信息处理 交通信息处理： 预处理： （数字化、数据压缩、清洗修补、数据融合 ） 信息提取： （事件检测、状态判别、交通预测、号牌识别） 道路交通信息处理 地图匹配技术 样本过滤技术 数据融合技术 状态估计技术 状态预测技术 参数校准技术 交通模型实时交通状态 道路交通信息处理 道路交通信息处理 模拟信号数字化： 采样、量化、编码 采样：离散化 量化：有限取值 编码：转换为二进制序列 道路交通信息处理 采样(Nyquist)定理： 设连续信号X(t)的最高频率分量为Fm，以等间隔 Ts（Ts称采样间隔，fs=1/Ts称为采样频率）对X(t)进行
2、采样，得到Xs(t)。如果Fs=2Fm，则Xs(t)保留了X(t ) 的全部信息（从Xs(t)可以不失真地恢复出X(t)）。 道路交通信息处理 量化后的离散模拟信号，不仅在时间上离散的， 而且在数值上也是离散的。 量化过程将引入误差，量化精度取决于最小的量 化单位，即二进制数码最低有效位所对应的模拟信 号数值。例如=100mV，即数字量的最低有效位对应 100mV，显然越小，A/D转换的精度越高。 道路交通信息处理 量化精度的表示方法是量化信号噪声比，简称为量化信噪 比(signal-to-noise ratio,SNR) ： SNR 10 log (Vs)2 / (Vn)220 log (V
3、s/ Vn) (dB) 其中，Vs表示信号电压，Vn表示噪声电压； SNR的单位为分贝(dB)。 道路交通信息处理 每个量化后的离散模拟信号样值，用一组二进制 序列表示，因此编码速率取决于采样速率和量化级数 。 道路交通信息处理 数据压缩： 减少语音、图像等信息冗余，提高资源利用率。 语音信号压缩的主要依据： 一、语音信号的物理特征 声音信号的基本参数：频率和振幅。 声音按照频率分为三种类型：次声、可听声、超声。低于 20Hz的声音为次声，或称为亚音信号(subsonic)；可听声的声音 频率范围为2020000 Hz；高于20000 Hz的声音为超声，或称超 声波(ultrasonic)信号
4、，频率能反映出声音的声调。 语音信号压缩编码 声音信号的另一个基本参数是振幅，表示声音信号的强弱。 声音信号的强度相差很大，从可以听见的最弱声到最强声，其强 度相差1万亿倍。声音的强弱采用分贝作为量纲： 声音分贝数 = 10*log(P1/ P0 ) 一般情况下人说话的话音信号的频率范围在3003000 Hz， 称为话音(speech)信号，在这种频率范围里感知的声音幅度大约 在0120 dB之间。 在心理上，声音有两个最重要的要素，即响度和音调，其他 还有音色、和谐等。 语音信号压缩编码 振幅和频率不变的声音信号为单音，或称纯音。不同的振幅 和频率合成得到的声音信号称为复音。 基频是决定声音
5、音调的基本因素，基频和谐音合成复音，形成 了声音的不同音质和音色。 语音信号压缩编码 二、语音信息冗余度 1、语音信息（时域、频域短时功率谱密度）冗余度 2、幅度非均匀分布 3、相关性（样本之间、周期之间、基音之间） 4、静止系数（话音间隙） 5、长时自相关函数 语音信号压缩编码 三、人的听觉特性 1、人的听觉具有掩盖效应 2、对不同频率声音的敏感程度不同，对低频率比较敏感 3、对语音信号的相位变化不敏感 语音信号压缩编码 目前常用的话音编译码器可以分成以下三种类型：波形编 译码器(waveform codecs)，音源编译码器(source codecs)和混 合编译码器(hybrid co
6、decs)。通常，波形编译码器的话音质量 较高，但数据率也高；音源编译码器的数据率很低，产生的合 成话音的音质有待提高；混合编译码器使用音源编译码技术和 波形编译码技术，数据率和音质介于两者之间。 语音信号压缩编码 语音编译码器的音质与数据率 语音信号压缩编码 常见的音频数据压缩方法 无损压缩有损压缩 哈夫曼编码 算术编码 行程编码 波形编码 音源编码 混合编码 PCM DM、ADM DPCM、ADPCM 子带编码 失量编码 LPC MPE、RPE、CELP、MP-LPC 语音信号压缩编码 脉冲编码调制(pulse code modulation，PCM) 是使用 较为广泛，数据量较大的编码系
7、统。 量化方法可归纳成两类：一类称为均匀量化，另一类称 为非均匀量化。 非均匀量化常用两种压扩(companding)算法：律（北 美、日本标准），和A律（欧洲标准）。 语音信号压缩编码 增量调制(DM) 也称调制(delta modulation)，是 一种预测编码技术。PCM是对每个采样信号的整个幅度 进行量化编码，因此它具有对任意波形进行编码的能力； DM是对实际的采样信号与预测的采样信号之差的极性进 行编码，将极性变成“0”和“1”这两种可能的取值之 一。如果实际的采样信号与预测的采样信号之差的极性为 “正”，则用“1”表示；相反则用“0”表示。 语音信号压缩编码 语音信号压缩编码 自
8、适应增量调制(ADM) ： 根据输入信号斜率的变化自动调整量化阶的大小，以减小 斜率过载和粒状噪声。 基本方法是：如果连续可变斜率增量调制器的输出连续出 现三个相同的值，量化阶就加上一个大的增量，反之，就加一 个小的增量。 语音信号压缩编码 自适应脉冲编码调制(APCM)： 自适应脉冲编码调制(adaptive pulse code modulation， APCM)是根据输入信号幅度大小来改变量化阶大小的一种波形编 码技术。这种自适应可以是瞬时自适应，即量化阶的大小每隔几 个样本就改变，也可以是音节自适应，即量化阶的大小在较长时 间周期里发生变化。 改变量化阶大小的方法有两种：一种称为前向自
9、适应，另一 种称为后向自适应。前者是根据未量化的样本值的均方根值来估 算输入信号的电平，以此来确定量化阶的大小，并对其电平进行 编码作为边信息(side information)传送到接收端。后者是从量化 器刚输出的过去样本中来提取量化阶信息。由于后向自适应能在 发收两端自动生成量化阶，所以不需传送边信息。 语音信号压缩编码 前向自适应 语音信号压缩编码 后向自适应 语音信号压缩编码 差分脉冲编码调制(DPCM) ： 差分脉冲编码调制DPCM(differential pulse code modulation)是利用样本与样本之间存在的信息冗余度来进行编码 的一种数据压缩技术。其原理是根据过
10、去的样本去估算(estimate) 下一个样本信号的幅度大小，将其作为预测值，然后对实际信号值 与预测值之差进行量化编码，从而减少表示每个样本信号的位数。 与脉冲编码调制(PCM)不同的是，PCM是直接对采样信号进行量化 编码，而DPCM是对实际信号值与预测值之差进行量化编码，存储 或者传送的是差值而不是幅度绝对值，这就降低了传送或存储的数 据量，还能适应大范围变化的输入信号。 语音信号压缩编码 编码器 S(k) ek Xk 量化器 预测器 S(k) 解码器 预测器 发送端先发送一个起始值X0 接着只发送预测误差值： ek = Xk 如果信道传输没有误码，则在 接受端复原信号与发送信号的 误差
11、为： Xk = Xk （+） = Xk （ ） = ek = qk (量化误差） 预测编码的失真完全由发送端 量化器产生，与解码器无关。 语音信号压缩编码 ADPCM编译码： ADPCM是利用样本与样本之间的高度相关性和量化阶自适 应来压缩数据的一种波形编码技术，ITUT制定了G.721推荐标准 ，32 kb/s自适应差分脉冲编码调制，以及数据率可降低到40 kb/s和24 kb/s的扩充推荐标准G.723 。 语音信号压缩编码 语音信号压缩编码 子带编码： 音频信号、视频信号或其他信号在比较宽的频带中不同频率 段上的分量对信号的质量影响并不相同。通常，低频段分量对 信号的质量影响大而高频段要
12、影响小一些。 子带编码器，将输入的音频信号分成若干个连续的频段（ 子带），再分别对这些子带中的音频分量进行采集和编码。再 将各子带的编码信号组合，进行存储或传送。 在接收端，得到各子带编码的混合信号，首先将各子带的 编码分离，分别译码，产生各子带的音频分量。再将各子带的 音频分量组合在一起，恢复原始的音频信号。 语音信号压缩编码 带通滤波1 带通滤波n 带通滤波2 带通滤波1 带通滤波1 带通滤波1 编码器 编码器 编码器 综 合 器分 配 器 译码器 译码器 译码器 输出 输入 信 号 输 入 信 号 输 出 语音信号压缩编码 线性预测编码(linear predictive coding，
13、LPC) 是一种因音源 编码。LPC是通过分析话音波形来产生声道激励和转移函数的参数 ，对声音波形的编码实际就转化为对这些参数的编码，这就使声音 的数据量大大减少。在接收端使用LPC分析得到的参数，通过话音 合成器重构话音。合成器实际上是一个离散的随时间变化的时变线 性滤波器，它代表人的话音生成系统模型。时变线性滤波器既当作 预测器使用，又当作合成器使用。分析话音波形时，主要是当作预 测器使用，合成话音时当作话音生成模型使用。随着话音波形的变 化，周期性地使模型的参数和激励条件适合新的要求。 语音信号压缩编码 时变线性 滤波器（ 预测器） 时变线性 滤波器（ 合成器） 预测系数 音调 清音/浊音 信号的幅度 传输信道 话音波形 合成话音 语音信号压缩编码 预测器和合成器实际上是一个离散的随时间变化的时变线性 滤波器。分析话音波形时，作为预测器使用，对输入的音频信号 分帧（如每10ms为一帧）提取参数。合成话音时作为话音生成 模型系统使用。随着话音波形的变化，周期性地使模型的参数和 激励条件适合新的要求。 小结 1、数字化的目的 2、数字化的主要步骤 3、数字化的理论依据 4、量化噪声的度量 5、语声信号压缩的依据 6、语声信号压缩的方法
