TSIJean-Marie Gorce Télécommunications, services & usages Traitement de la parole -Introduction-

Télécommunications, services & usages

TSI Jean-Marie Gorce

Traitement de la parole

-Introduction-

Analyse-synthèse-modélisation physique-modélisation électrique-analyse spectrale-prédiction linéaire

Codage-quantification-codage par modèles-transmission

Reconnaissance-modélisation du langage-théorie de la décision-intelligence artificielle

Com. Multimodale-multimédia-son-image-les 5 sens

Compréhension-base de données

-grammaire, analyse sémantique

Identification‘speaker specific’

Restauration-analyse SNR-filtrage

La paroleidée,

niveau cognitif,pensée.

Locuteur

compréhension

Auditeur

constructiongrammaticale.

commandemusculaire.

signalacoustique

=vecteur de la

parolesystème

phonatoire

prétraitementsensoriel

systèmeauditif

traitementcognitif

?????????

objectif : la communication

‘la parole aux télécoms’

microphone

signal acoustiqueLocuteur Auditeur

problème : limité dans l’espace

signalélectrique

signalnumérique

écouteur

signalélectriquetransmission

électromagnétique

câble

hertzien

Le codage de la paroledegré de complexité

-analogique RE

-numérique quantification échantillonnage

RE CAN CNA

Normes de communication

-codage modélisation compression

RE CAN CNAcodeur décod.

Aspects abordés dans ce cours

• modélisation du signal de parole

• le codage direct (PCM, DPCM, APCM, ADPCM)

• la prédiction linéaire (APC,LPC,RPE-LTP)

• la quantification vectorielle (VSELP, CELP,

ACELP)

• transformée en sous-bande (MBE,MELP)

• signal audio musical : HD, (MPEG, MIDI)

-Etude du signal de parole-

production naturelle de la parole

modélisation physique

modélisation spectrale, analyse de Fourier

modélisation paramétrique autorégressive

I-Production naturelle de la parole1) un peu de physiologie

oesophage

Trachée artère

glotte

langue

narines

lèvres

Caviténasale

ynx C. buccale

larynx

Le larynx : - voisé ou non voisé - fréquence fondamentale (pitch)

glotte

épiglotte

Cordesvocales

muqueuse

Un son voisé est défini par :- sa fréquence fondamentale (=hauteur) - son timbre = rapport entre fondamental et harmonique

2) Le rôle des cordes vocales : sons voisés

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35-0.3

de ‘e’

PharynxCavitébuccale E

souffle

cordesvocales

Cavité nasale E

3) Représentation simplifiée :

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

amplitude

b on j ou r

4) Les différents types de sons (phonèmes)

Les voyelles (voisées)

Orales

Nasales

cordesvocales

souffle

Cavité nasale E

cordesvocales

souffle

[A, E, I, O, U, OU...]

[IN, UN, AN, ON]

0 50 100-0.2

t (ms)

0 50 100-0.2

t (ms)

0 1 2 3 4 50

50PSD [e]

f (kHz)

0 1 2 3 4 50

50PSD [on]

f (kHz)

Les consonnes

Liquides

Nasales

cordesvocales

souffle

Cavité nasale E

cordesvocales Pharynx

Cavitébuccale E

souffle

[M,N,GN]

Fricatives non voisées

Fricatives voisées

souffle

cordesvocales

[F, S, CH]

[V, Z, J] PharynxCavitébuccale E

souffle

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-0.1

t (ms)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10-20

30PSD [ch]

f (kHz)

Occlusives non voisées

Occlusives voisées

souffle

cordesvocales

[P, T, K]

[B, D, G] PharynxCavitébuccale E

souffle

Cavité nasale E

0 50 100 150-1

t (ms)

0 50 100 150-0.1

t (ms)

II-Modélisation physique

III-Modélisation harmonique

Modèle de Dudley (VOCODER) également développé en 1930

Bandpass filter 1

Bandpass filter Q

Non-linearity

Lowpassfilter

Samplingrate

reduction

Samplingrate

reduction

AmplitudeCompression

speech

0 50 100-0.2

t (ms)

0 1 2 3 4 50

50PSD [e]

f (kHz)

Transformée de Fourier = décomposition spectrale

Quelques propriétés spectrales

•Sons voisés Fondamental (pitch)

0 1 2 3 4 50

50PSD [e]

f (kHz)

Harmoniques

Formants

•Sons non voisésBruit blanc

(souffle)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10-20

30PSD [ch]

f (kHz)

Non stationnarité : le spectrogramme

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

bonjour

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1-0.1

sachez parler

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10

Signal aléatoire :

Densité spectrale de puissance

SignalTransformée de Fourier

Processus stationnaire, ergodiquePlusieurs réalisations,Energie finie DSP=mean(TSF)

Processus gaussien non corrélé

Signal

Fourier

Signal

IV-Modélisation paramétrique

La modélisation paramétrique présentée repose sur les propriétésde la transformée en z et de la modélisation ARMA (filtres IIR; FIR).

Quelques rappels :

- transformée en z

-modélisation ARMA

-les différentes représentations des modèles AR

1) La transformée en z

la transformée en Z est aux signaux échantillonnés ce que la transformée de Laplace est aux signaux continus (automatisme)

X z x k z k( )

•déf.X(z) est définie comme lasomme d’une série relativeaux échantillons temporels x[k]

étude du domaine de convergence en fonction de z

•prop. linéaritédécalage temporelconvolution temporelle

cf. cours TSI

•liens avec la transformée de Fourier discrète

si on restreint l’espace de z au cercle unité, z=e(j) , on retrouvela transformée de Fourier :

fk2jjd e]k[x)ez(X)f(X

la périodicité du spectreapparaît naturellement, enfonction de la fréquence d’échantillonnage

•Fonction de transfert numérique H(z)

h[k] x[k] y[k]=(x*h)|k

X(z) H(z) Y(z)=X(z).H(z)

Xd(f) Hd(f) Yd(f)

z=exp(j2f) z=exp(j2f)

Comme pour la TFD, le passage dans le domaine des z, permetde remplacer l’opération de convolution par une opération demultiplication => mathématiquement très intéressant

•cas spécifique où H(z) est un polynôme du type

H zb b z b z

a z a zq

( ). . .

remarques : a0=1 pour unicité du modèleai, bi réels si signal réelfactorisation numérateur => q zérosfactorisation dénominateur => p pôles

Tous les pôles dans le cercle unité => stabilité du filtreTous les zéros dans le cercle unité =>phase minimale

•intérêt de cette structure

Y(z)=X(z).H(z)

expression dans le domaine temporel

y k a y k a y k p b x k b x k b x k pp p( ) ( ) . . . ( ) ( ) ( ) . . . ( ) 1 0 11 1

expression dans le domaine spectral

ea...ea1

eb...ebb)ez(H)f(H

•problème de filtrage :

•problème de modélisation:

H (z) x[k] y[k]

def. d’un gabarit

H (z) u[k] y[k]

2) Modélisation ARMA

•modélisation AR (autorégressive)

- modèle ’tout pôles’- algorithmes d’estimation très rapides.- spectres présentant des pics.

•modélisation ARMA (moving average autoregressive)

- les zéros caractérisent la partie ‘moyenne ajustée’.- les pôles caractérisent la partie ‘autorégressive’.

•modélisation MA (moyenne ajustée)

- modèle ’tout zéros ’spectres doux

MA AR ordre infini

•Exemple de modèles AR, 1 pôle réel

-0.5 0 0.5-5

réponse spectrale

position des pôles

0.5-0.5

réponse impulsionnelle

p=0.85p=0.6p=0.3

TSI Jean-Marie Gorce-0.5 0 0.5-5

réponse spectraleposition des pôles

0.5-0.5

0 50-1

•Exemple de modèles AR, 2 pôles conjuguésp=0.85; 0.3

p=0.85 exp(j/4)p=0.3 exp(j/2)

3) Modélisation ARMA de la parole

•représentation shématique du signal de parole :

Canal 1 Canal n Esource

la source peut être un bruit blanc (sons non voisés ou chuchotés)ou 1 train périodique pour les sons voisés.

le conduit vocal peut être représenté par une succession de tubes acoustiques,(pharynx, cavité buccale, nasale) modélisés par des résonateurs.

l’émetteur, lèvres ou narines, représente une charge acoustique pour l’onde sonore qui y arrive.

•source pour les sons voisésG(z)

z z( )

1 11 1

0 100 200 300 400 5000

0 1 2 3 40

f (kHz)

réponse spectrale

=0.97, =0.85, fE=44kHz

0 500 1000 1500 2000 25000

fE=44kHz

Source (sortie de G(z) ) pour les sons voisés

•source pour les sons non voisés

•canal ou tube acoustique

La réponse acoustique d’un tube est caractérisée par un résonateur.

La réponse d’un résonateur est donnée par

a z a zi

( ), ,

2modèle AR d’ordre 2

Chaque résonateur est un ‘formant’ dont la fréquence centrale est :

Le conduit vocal est donc bien modélisé par un modèle AR, ordre 2n

a z a zi ii

0 50 100-1

f (kHz)

position des pôles

-11kHz

22kHz 0

réponse spectrale

•L’émetteur (lèvres ou narines)

La pression observée à une certaine distance des lèvres est proportionnelleà la dérivée du volume des lèvres :

R z C z( ) 1 1modèle MA d’ordre 1

•Son voisé

V1(z) Vn(z) R(z)G(z)

T zT z

z z a z a zi ii

qui tend vers 1 modèle AR d’ordre 2n+1, si un des pôles de G(z) est proche de l’unité

•Son nasalisé

les sons nasalisés font intervenir simultanément les cavités nasale et bucale.

V1(z) Vn(z) R(z)G(z)

A zA z T A z T

A z A z( )

( ) ( )( ) ( )

( ) ( )

2 1 1 2

V’ (z) R’(z)

modèle ARMA

4) En résumé

•complexité de la production de la parole (sons voisés, occlusifs etc...).

•principales propriétés spectrales du signal de parole (électrique ou acoustique) : fondamentale, harmonique, formants, bande passante vocale, non stationnarité, stationnarité locale (20ms), signal stochastique

•modèles ARMA d’un processus physique (intérêt pour le codage)

•un modèle AR pouvait suffire dans certains cas.

-Le codage de la parole-

Compression

Problématique du codage

qualité

débit

complexité coût

Exemple :

norme CCITT G.711Échantillonnage : 8kHzQuantification : non uniforme (A-law ou µ-law) sur 8 bitsDébit : 64kb/s

A-La quantification scalaire(quantization)

L’échantillonnage

La quantification uniforme

La quantification non uniforme

La quantification différentielle

La quantification adaptative

I-L’échantillonnage(sampling)

Fréquence d ’échantillonnage ???

Recouvrement spectral

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10-20

30PSD [ch]

f (kHz)

Théorème de Shannon : fmax=Fe/2•filtre anti-repliement (anti-aliasing)

Initial aliased prefiltered

II-La quantification

Exemple : quantification sur 3 bits

•La quantification

Q(x)x y D D q qq q n ; , ,1

- L : nombre de valeurs quantifiées- b : nombre de bits de codage; L = 2b

- x(0) ... x(L) : niveaux de décision- x(0),x(L) : seuils- (i)=x(i)-x(i-1) : pas de quantification- y(1) ... y(L) : valeurs quantifiées

1° quelques définitions

•L’erreur de quantification : q(x)=Q(x)-x- granulation : erreur liée au nombre de valeurs choisies (e

- saturation : erreur liée au dépassement des seuils (d2).

•signaux aléatoiresle signal de parole est considéré comme un signal aléatoire à moyenne nulle et variance x

2. l’erreur de quantification sera donc appelée bruit dequantification, en général à moyenne nulle (0,e

x(n) y(n)+ +

q(n) q(n)

[sachez parler]VS ???

-0.1 0 0.1histogramme

•Rapport Signal-Bruit (RSB ou SNR)

log10de

•facteur de charge =xs/x

)log(2077.402.6 bRSB

2° la quantification uniforme

définition : - y(i)=1/2 ( x(i-1)+x(i) )-(i)= qlqsoit i -valeurs seuils : -xs, xs

propriétés : - =2 xs /L- erreur de granulation |e|< /2

3° la quantification non-uniforme

Transformation non-linéaire préalable

x(n) y(n)+

Compressiondes

amplitudes

Dilatationdes

amplitudes

Signal de distribution uniforme

Norme: Modulation par Impulsions Codées (MIC, 64kbits/s)(Pulse Code Modulation, PCM)

Filtre 100-3400Hz

Éch.fE=8kHz

Compressiond ’amplitude

Quantification8bits

xA);x(sgn

)Aln(1

Aln(1x)x(F

x0);x(sgn

)Aln(1

xA)x(F

1maxmax

Norme européenne

Représentation de la loi de compression

III-La quantification différentielle(differential quantization)

1° Principe

x(n) y(n)+

z-1x(n-1)

)1(12 22xxr Décorrélation >>>

2° Gain RSB

))1(12

1log(10

Si x(1)>0.5, r2 < x

A nombre de niveaux constant, on peut réduire le pas de quantification

et améliorer le RSB dans un rapport r2/x

3° Mise en œuvre codage-décodage

x(n) +

z-1x(n-1)

r(n) y(n)

z-1y(n-1)

Intégration de l ’erreur !!!!

y(n)=x(n)+e(n); e(n)=q(n)+e(n-1)

Idée : coder la différence par rapport à la sortie

x(n) +

-y(n-1)

r(n) y(n)

z-1y(n-1)

Remarque : OK si le signal est correctement codé ; quantification suffisante

Délocalisation du décodage

x(n) +

-y(n-1)

r(n) t(n)

z-1y(n-1)

4° Prédiction linéaire

r(n)=x(n)-x(n-1)

r(n)=x(n)-a1.x(n-1) - a2.x(n-2) - … - ap.x(n-p)

•Quel ordre p ?•Quels paramètres AR ?•Quel gain ?

•Variance de l ’erreur faible.•Erreur = bruit blanc•Justification de ce modèled’après la théorie de la parole

Modélisation AR

x(n) +

-y(n-1)

r(n) t(n)

P(z)y(n-1)

P(z)=a1z-1 + a2z-2 + ... + apz-p

2° Système DPCM (MICD)

20ms (160 ech);8kHzARMA(6,2);2-5 bits/ech. (16-64 kb/s)

IV-La quantification adaptative(adaptive quantization)

1° Principe : adapter au fur et à mesure les paramètres (AR, gain)du signal de parole

couplée avec la quantification différentielle

Modulation par Impulsions Codées Différentielle Adaptative (MICDA)Adaptive Differential Pulse Code Modulation (ADPCM)

Disponible sur le site Texas Instrumenthttp://www.ti.com/sc/docs/psheets/abstract/apps/bpra053.htm

4) En résumé

•système PCM : fe=8kHz, 8pts/ech. 64kb/sec,

•Système ADPCM : fe=8kHz, 4<.<8pts/ech. 16-64kb/sec

Objectif :<16 kb/sec Moins de

2bits/point !!!!!!!!

B-La quantification vectorielle

Principe de la quantification vectorielle

Quantification vectorielle prédictive (CELP).

1 exemple de codeur utilisé en téléphonie cellulaire : GSM.

I-La quantification vectorielle(vectorial quantization)

1° Principe : Regrouper les échantillons pour les transmettre.Mieux rentabiliser chaque bit utilisé.

Nm1N1mx)m(V

V(m) Règle du plus proche

voisin

V’1…V’ L

Inspectiondans une

V’1…V’ L

V’(m)

Exemple pour M=2 : le codage vectoriel permet d ’adapter la répartition des codes.

2° Algorithmie : Comment choisir le dicitonnaire ??

algorithme de Lloyd-Max

1- Initialiser le ‘dictionnaire’ >> niveaux

2- Appliquer la règle du plus proche voisin(minimiser l’erreur de codage) >> seuils implicites

3- Appliquer la règle du centroïde (minimiser l’erreur de décodage) >> niveaux

4- Refaire 2 et 3 jusqu’à convergence...

II-LPC (linear predictive coding)1° Principe : Minimiser la corrélation entre échantillons codés simultanément pour simplifier le travail du ‘ dictionnaire ’.

Coder l ’erreur après modélisation AR

R(m)A(z)

i(m)V(m)

Optimisation des paramètres AR

pour chaque vecteur

Règle du plus proche

voisin

R’1…R’ L

V’(m)1/A(z)

Inspectiondans une

R’1…R’ L

R’(m)

V(z) = Bruit(z)/A(z)

2° Codeur prédictif excité par des codes (Code ExcitedLinear Predictive Coding, CELP) :

Minimiser les distorsions en minimisant l ’erreur relative au signal initial.

1/A(z)

i(m)V(m) Règle du

plus prochevoisin

V’1…V’ L

V’(m)Inspectiondans une

R’1…R’ L

1/A(z)

R’1…R’ L

3° Prédiction long terme (long terme prediction, LTP) :

Ajouter un 2ième étage de prédiction pour prendre en comptela périodicité des sons voisés....

4° Introduction d ’un facteur perceptuel (préfiltrage W(z)) :

Utiliser les principes de ‘masquage du son’ pour concentrerl ’erreur dans les zones non perceptuelles (cf. cours sons audio).

III-Codeurs GSM

passe-haut(>80Hz)

EstimationAR

Prédictionà long terme

Modélisationdu bruit

Paramètres AR

Paramètres b,Q

Index du dictionnaire

Norme GSM, FR (Full Rate) (RPE-LTP, Regular Pulse Excitation with Long Term Prediction)

1- Pré-accentuation H(z)=(1-0.86z-1 )2- LPC ordre 8, algorithme de Schur sur N=160échantillons.

Codage des coefficients sur 36bits/fen160ech 1.8kbit/s3- Prédiction à long terme (2 coefs b et Q) sur fenêtres N=40éch. Codage des coefficients (7+2)bits/fen40ech 1.8kbit/s4- Sous échantillonnage par 3 =>4 signaux de 13 éch. On garde seulement le plus énergétique (2bits). Quantification non uniforme sur 3bits des 13 éch. Quantification non uniforme du facteur d’échelle sur 6bits. Codage (2+3*13+6)bits /fen40ech 9.4kbit/s

13kbit/s

Norme GSM, EFR (Enhanced Full Rate) (CELP Code Excited Linear Prediction)(GSM 06.60 version 6.0.1, release 1997)

http://www.etsi.org/

1- Pré-filtrage (passe-haut, 80Hz)2- LPC ordre 10, par fenêtres pondérées, N=160 échantillons

Codage des coefficients sur 38bits/fen160ech 1.9kbit/s

3- Prédiction à long terme (2 coefs b et Q) sur fenêtres N=40éch. Codage des coefficients (9;6 +4)bits/fen 40ech 2.3kbit/s

4- Dictionnaire à structure algébrique.Codage des coefficients 35 bits/fen 40ech 7 kbit/sCodage du gain statique 5bits/fen 40 ech 1 kbit/s

12.2kbit/s

P:/gorceGSM_juillet2000

2- LPC ordre 10, par fenêtres pondérées, N=160 échantillons

Estimation d ’un modèle AR ordre 10 après fenêtrage WI(n) et WII(n) :- directement modèles pour les sous-fenêtres f2 et f4.

- par interpolation modèles pour les sous-fenêtres f1 et f3.

f1 f2 f3 f4

Codage des coefficients AR (2 vecteurs) sous forme d ’une matrice, pour les 2 fenêtres.(on code ensemble les modèles des 4 sous fenêtres d ’un ‘ frame ’

Rem : on ne code pas directement les coefficients AR, mais des coefficientséquivalents dans un espace fréquentiel équivalent. (LSF, linear spectral frequencies)

Filtre de synthèse quantifié

On obtient en sortie un bruit

zA)z(H

Filtre de blanchiment

2b- filtrage ‘perceptuel’

)z(A)z(W

|S(z)|

|W(z)|

Limiter le bruit de quantification dans les zones fréquentiellesà haute énergie (formants)

Paramètres AR définis pour des fenêtres de 40 éch. (5ms)Â(z)=1+ a1.z-1 + a2.z-2 + …+a10.z-10

160 éch.

w’(n)A(z)/A(z/)

Résumé de la phase de prédiction linéaire

Transmission et codage des paramètres d ’une fenêtre sur 2 regroupement par 2 : codage sur 38bits pour 160 échantillons (20ms), de la différence avec les vecteursprécédents.

w’(n)

Reste une certaine périodicité >>> Prédiction long terme

3- Prédiction à long terme

QLT bz1

y(n)=e(n)+b.y(n-Q)

« pitch synthesis filter »

i.e. périodicité de période Q.

FiltrageFiltrage

B(z)w’(n)

160 éch.

w’’(n)

Paramètres b,Q définis pour des fenêtres de 40 éch. B(z)=1-bz-Q

Pour b : 4bits / sous-fenêtrePour Q, codage sur les sous-fenêtres - codage f1 et f3 (9bits x2) - codage de la différence pour f2 et f4 (6bits x2).

4- Codage Par dictionnaire algébrique

Mot Code Impulsions Positions

1 i0, i5 0,5,10,15,20,25,30,35

2 i1, i6 1,6,11,16,21,26,31,36

3 i2, i7 2,7,12,17,22,27,32,37

4 i3, i8 3,8,13,18,23,28,33,38

5 i4, i9 4,9,14,19,24,29,34,39

Dans une fenêtre, codage des 10 / 40 échantillons les plus forts10 ech = 5 mots de 2 impulsions

Codage de l ’erreur W’’(n) par mots codes : c1+c2+c3+c4+c5Codage de l ’erreur W’’(n) par mots codes : c1+c2+c3+c4+c5

Mot Code i : 2 impulsions => - position de chaque impulsion (8 positions) sur 3bits.- signe de la première sur 1 bit (l ’autre signe est déduit).

code Gray 000 001 011 010 110 111 101 100

Code à transmettre : 1 101 0117 bits par mot code => 35 bits / ssfen

Codage d ’un coefficient de gain statique :Codage d ’un coefficient de gain statique :5 bits /ssfenConservation de l ’énergie du signal

Minimisation de l ’erreur de synthèse

En résumé

•Codage de base (PCM) 64kbit/s. qualité téléphonique (pas audio).

•Codage adaptatif différentiel (ADPCM), même qualité à 32kbit/s. Acceptable jusqu’à 16kbit/s.

•Codage vectoriel : regrouper les valeurs à coder pour diminuer la redondance. Autour de 10kbit/s. (militaire : 4.kbit/s).

•Complexité des méthodes hybrides. Augmentation des performances. Codage en sous-bandes???

-Le codage du son-

Compression

Problématique du codage

qualité

débit

complexité coût

A-Qu ’est-ce qu ’un son ?

La parole (cf. cours précédent)

La musique

Les autres sons

I-La parole(résumé)

Propriétés connues :

- fmax=3,4kHz (=> Fe=8kHz)- Processus de formation (formants, pitch, harmoniques)- Modélisation AR performante.- Loi de distribution ~ Laplace (=>A-law, µ-law)

Mise en œuvre de codeurs spécifiques très performants

Objectif :transmission d ’unmessage compréhensibleet reconnaissance du locuteur

II-La musique(naturelle ou synthétique)

1° Les notespitch, fondamental, tonalité…do, re….

440HzLa

220HzLa

110Hzf

même note, octave différente

1 octave = x2

2° Les harmoniques

0 5 10 15 20 25-1

3° Le timbre (forme d ’onde; waveform)

4° Musique :

- Somme de plusieurs notes (pitch)- Différentes formes d ’ondes (les instruments)+ chant =parole modulée.

IL FAUT COUVRIR TOUT LE SPECTRE AUDIBLE

III-Les autres sons

Applications : TVHD, Vidéo, Multimédia ….

Les bruits ambiants, les onomatopées, etc….Bruits sourds (chute d ’eau…)Bruits brusques (bris de glace…)

= transmettre tout ce qui est susceptible d ’être perçupar l ’auditeur.

B-Codage ‘ Audio ’

codeur décodeur

Récepteur

Émetteur

N ’autoriser que les pertes non perceptibles

I-Modèle psychoacoustique1° Bande passante : Seuil d’audibilité d’une sinusoïde

BP=[20Hz ; 20kHz] fE>40kHz

3° Masquage fréquentiel

(f1,P1=80 dB) : sinusoïde masquante(f2,P2) : P2 à émettre pour entendre f2

2° Bandes critiques fréquentielles (critical bands)

Détection de f+df ??

10 100 1k 10k

flog6fB

Passage des Hertz au Bark

Courbes de masquage >> segments de droite indépendante de f1

20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000

Exemple de bande critique en BF (120Hz)

1 bark

32 bandes critiques de 20 Hz à 20 kHz, f : 80-3500 Hz

4° Masquage temporel

Après un son relativement fort, masquage de la bande critique(et voisines…) pendant un certain délai.

4° Masquage fréquentiel et temporel

5° Nouvelle approche de compression :utilisée dans MPEG

Principe : utiliser les propriétés de masquage de certaineszones de fréquence pour réduire le débit nécessaire.

Pertes non perceptibles

Passage dans le domaine de Fourier nécessaire

Codage en sous-bandes

II-norme MPEG Audio

1°) Etat des lieux

Qualité Audio Numérique44.1kHz16bit (96dB relativement au seuil d ’audibilité)loi de distribution inconnue (pas de A-law)stéréo

Débit de 1,4Mbit/s

2°) Objectifs

•Stockage (CD) : morceau de musique de 50 ’1.4Mbit/s*50*60=5.05Gbit=630MO

•Transmission (TVHD, multimedia) : temps réel diminuer le débit pour améliorer les capacités de transmission.

Compression sans pertes audiblesNormalisation nécessaire

3°) MPEG Audio

Moving Pictures Coding Experts Group

Janvier 1988 : naissance, groupe mandaté par ISO/EICMPEG = normalisation vidéo / audio / system

MPEG-1 : qualité VHS sur CD-rom(352x288 + CD audio @ 1.5Mbit/s)

MPEG-2 : TVHS, multimedia ==>TV numérique AAC (fin Avril97) Advanced Audio Coding

MPEG-4 : diminuer le débit; coder infos complémentaires ==>Multimédia

http://drogo.cselt.it/mpeg/

4°) MPEG-1 audio

3 couches définies (qualité/complexité du codage)pour qualité audio :

layer 1 : 384 kb/s 1/4layer 2 : 256…192 kb/s 1/6..1/8layer 3 : 128…112 kb/s 1/10..1/12

Tx de réduction

Mais différentes fréquences d ’échantillonnage et débitsautorisés (32kHz, 44.1kHz, 48kHz)

sound quality bandwidth mode bitrate reduction ratio

telephone sound 2.5 kHz mono 8 kbps * 96:1 better than shortwave 4.5 kHz mono 16 kbps 48:1 better than AM radio 7.5 kHz mono 32 kbps 24:1 similar to FM radio 11 kHz stereo 56...64 kbps 26...24:1 near-CD 15 kHz stereo 96 kbps 16:1 CD >15 kHz stereo 112..128kbps 14..12:1

*) Fraunhofer uses a non-ISO extension of MPEG Layer-3 for enhanced performance ("MPEG 2.5")

From the Fraunhofer Institute for Integrated Circuits, Applied ElectronicsCenter, IIS-A, http://www.iis.fhg.de/about/index.html

Qualité de compression, couche 3

Principe général de MPEG-1 (et suivants)

FiltresDécomposition

en bandes critiques

Allocation desbits (f(²))

Exploitationmasquage

Quantification+-

Codagein

384 ech.

Layer 1 : Masquage fréquentiel + QScalLayer 2 : + Masquage temporelLayer 3 : + Redondance stéréo + Huffman

III-Codage en sous-bandes

1°) Sous-échantillonnage

Spectre d ’un signal échantillonné

Constante, Sinusoïde f0=fE, ou f0=2.fE

f0-fE fEfE/2-fE/2

Composante continue ??

Recouvrement spectral

f0-fE fEfE/2-fE/2

Sous-échantillonnage

f0-fE fEfE/2-fE/2

Filtre anti-repliement

f0-fE fEfE/2-fE/2

2°) Décomposition en 2 sous-bandes

f0-fE fEfE/2-fE/2

Périodicité!!!

f0-fE fEfE/2-fE/2

Représentation des 2 sous-bandes

f0-fE fEfE/2-fE/2

Sous-échantillonnage des 2 sous-bandes

f0-fE fEfE/2-fE/2

3°) Sur-échantillonnage

f0-fE fEfE/2-fE/2

2.fE-2.fE

dans le domaine temporel

Filtre passe-bas=interpolateur

f0-fE fEfE/2-fE/2

2.fE-2.fE

4°) Sous / Sur-échantillonnage d ’un facteur m

H(z) m

m F(z)

x’(n)

xSE(n)

perte d ’information

Schéma de principe de la décomposition en 2 sous-bandes

H0(z)x(n) x0(n)

H1(z)x1(n)N points

N/2 points

H0 : filtre réel [0; fe/4]H1 : filtre réel [fe/4; fe/2]

5°) Généralisation en N sous-bandes

H0(z)x(n) x0(n)

H1(z)x1(n)

N points

N/m points

mHm(z)

F0(z) m

F1(z) m

Fm(z) mxm(n)

6°) Les problèmes techniques

1) Le choix des filtres H : parfaits => IIR2) Approximation => choix des filtres F adaptés

(transformée en Cosinus)3) Sélectionner la bonne longueur de vecteur initial4) Nombre de bandes de fréquences

7°) Les progrès MPEG-2, 4

Utiliser le modèle psycho-acoustique pour choisir le nombrede bits par bande de fréquence.

Utiliser une répartition non homogène de l’ échelle des fréquences.

Utiliser la redondance entre voies stéréo (ou 5 voies, surround).

Intégration du codage vectoriel / prédiction linéaire sur lesbandes de fréquences.

IV-ConclusionCodageaudio

(musique)

Codageparole

(téléphonie)full-duplex

Un bon codeur = répondre à des contraintes spécifiquesau plus près.

Interactions entre vectoriel / sous-bandes

TSIJean-Marie Gorce Télécommunications, services & usages Traitement de la parole -Introduction-

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