Corso di Elaborazione numerica dei segnali II

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1 Corso di Elaborazione numerica dei segnali II Ing. Laura Pierucci Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni V.S.Marta Firenze pierucci@lenst.det.unifi.it 1

2 Informazioni sul corso Materiali del corso: Libri: K. R. Rao, Z.S.Bojkovic,D.A.Milovanovic: Multimedia communication Systems: Techniques and Standards and Networks Prentice Hall, T. P. Barnwell III, K. Nayebi, C. H. Richerdson: Speech coding. John Wiley & Sons, T. W. Parsons: Voice and speech processing. Mc Graw- Hill, Appunti (vostri), queste slide in PowerPoint (mie) e articoli relativi alle lezioni Sito WWW : Ricevimento: Martedi ore presso il laboratorio CNIT PIN Prato 2

3 3 Programma del corso: Parte 1: Introduzione alle tecniche di codifica dei segnali PCM, PCM adattativo, PCM non uniforme, algoritmo di Max-Lloyd, DPCM, DPCM adattativo. Parte 2: Codifica di segnali vocali Linear Predictive Coding (LPC), codificatori puramente parametrici, stima e quantizzazione dei parametri LPC, algoritmo di Levinson-Durbin, Long Term Prediction (LTP), codificatori Adaptive Predictive Coding, Noise Feedback Coding, codificatori Analysis-by-Synthesis (MPE,RPE,CELP)

4 4 Programma del corso: Parte 3: Codifica di segnali audio la famiglia di codificatori MPEG audio, modelli psicoacustici, MPEG-2,MPEG-4 Parte 4: Codifica di immagini lo standard JPEG, la trasformata DCT, modalità sequenziale, progressiva, lossless e gerarchica di JPEG.

5 Programma del corso: Parte 5: Codifica di sequenze video: codificatori ibridi, stima e compensazione del moto, lo standard H.261, lo standard MPEG video Parte 6: Cenni al trasporto audio/video su Internet, su reti Wireless, mobili e broadcasting. 5

6 6 Ringraziamenti Questi lucidi sono in parte una selezione di lavori ricavati ed elaborati da..internet.

7 7 Comunicazioni Multimediali Comunicazioni audio (telefonia, audio broadcasting ) Comunicazioni dati, testo,immagini (trasferimento dati, fax ) Comunicazioni Multimediali Comunicazioni video (video-telefonia, TV/HDTV )

8 Multimedia Audio Compressione, Sintesi, Suono 3D Multimedia Testo Linguaggio naturale, traduzione Video/Immagini Compressione, grafici, Database indexing/retrieval 8

9 Multimedia L'integrazione di testo, grafica, immagini fisse, sequenze filmate, animazioni, suoni e ogni altro tipo di informazione mediale che può essere rappresentata, memorizzata, trasmessa e processata digitalmente Le prestazioni raggiunte dagli elaboratori elettronici, unitamente al loro volume ridotto, al basso consumo e al costo modesto dei componenti, consentono di espandere l'interazione uomo-macchina. Dalla tradizionale "interfaccia a carattere", si è quindi passati ad un'interfaccia multisensoriale che presenta l'informazione non solo sotto forma di testi, ma anche con immagini fisse, con filmati video e con commenti audio. L'informazione multimediale deve però essere sottoposta a un processo detto di compressione, attraverso il quale viene ridotto il numero di bit necessario per codificarla. La compressione è necessaria, specialmente nel caso dell'audio, delle immagini e dei video filmati, sia per ridurre l'occupazione di memoria e i tempi di trasferimento tra le diverse unità della stazione ricevente, sia per adeguare la larghezza di banda con quella disponibile sulle reti di telecomunicazione. Un dispositivo quale il CD-ROM, ad esempio, disponendo di una capacità di 648 MByte e, nella versione 1, di un transfer rate di circa 180 KByte/s, è in grado di memorizzare e riprodurre poco più di 60 minuti di audio stereo, campionato a 44.1 KHz con 16 bit di risoluzione (infatti 16 x 44.1 KHz x 2 = 1411 Kbit/s = 176 KByte/s). 9

10 Standard per la compressione dei segnali Audio Voce Video Immagini Criteri soggettivi Criteri oggettivi Tipo di applicazione Tipo di rete 10

11 11 Criteri soggettivi La figura seguente riporta la qualita' soggettiva (indice MOS) dei diversi tipi di codificatori in funzione del bit rate MOS= Mean opinion scores

12 12 Diversamente da quanto accade per il solo testo, il flusso di dati binario generato dalla conversione in digitale dell'audio, delle immagini e ancor più dei filmati video, necessita di ingenti capacità di memoria per essere archiviato, e di una larghezza di banda estremamente elevata sia per il trasferimento tra i diversi componenti della stazione multimediale, sia per la trasmissione su rete di telecomunicazione. Il processo di compressione consente però di ridurre le dimensioni del flusso di dati binario richiesto dall'informazione multimediale. Per quanto riguarda il testo e le immagini, poiché questi media hanno un estensione solo spaziale e non temporale, il vantaggio più immediato introdotto dalla compressione è la riduzione dell'occupazione di memoria. Tuttavia, anche la riduzione dei tempi di attesa necessari per completare il trasferimento di testo e immagini rappresenta un beneficio importante, soprattutto quando queste informazioni sono distribuite su rete di calcolatori. L'interattività, ad esempio diviene possibile solo se testo e immagini sono visualizzati sulla stazione ricevente in tempi quasi istantanei. Diverso è invece il discorso per l'audio e i filmati video: l'audio, infatti ha un estensione temporale, mentre i filmati video hanno un estensione sia spaziale che temporale. In questo caso il tempo di trasferimento diviene un fattore critico. La larghezza di banda della rete di telecomunicazione deve essere tale da poter garantire un trasferimento in "tempo reale". La larghezza di banda disponibile è però, nella stragrande maggioranza dei casi, inferiore a quella necessaria, soprattutto per quanto riguarda le reti di telecomunicazioni. In questo caso, il trasferimento di audio e filmati video in "tempo reale" può avvenire solo se con la compressione il transfer rate viene ridotto a valori minori della larghezza di banda disponibile.

13 COMPRESSIONE Codifica dell'informazione digitale Una generica operazione di codifica è una trasformazione di un flusso di dati binario, chiamato messaggio sorgente, in un nuovo flusso di dati binario, chiamato messaggio codificato. Sia il messaggio sorgente che il messaggio codificato sono rappresentati dai simboli di un opportuno alfabeto. La compressione è una particolare operazione di codifica, nella quale l'obiettivo è quello di generare un messaggio codificato che abbia una dimensione minore del messaggio sorgente. Compressione lossless e compressione lossy. Nel caso in cui dall'informazione compressa (cioè dal messaggio codificato) è possibile ricostruire esattamente l'informazione originale (cioè il messaggio sorgente), la compressione è reversibile e si parla allora di compressione lossless. In caso contrario, ovvero se dall'informazione compressa non è più possibile ricostruire esattamente l'informazione originale, la compressione è irreversibile e si parla allora di compressione lossy. Nella compressione lossy viene codificata una quantità minore di informazioni e questo permette di ottenere rapporti di compressione nettamente maggiori rispetto a quelli che si hanno con la compressione lossless. D'altra parte, la perdita di dettagli che si ha con la compressione lossy può non essere percettibile. 13

14 Codifica del segnale vocale Codificatori Forma d onda Ottima qualità Alto bit -rate (22,33,64 kb/s Parametrici Vocoder intelliggibilità Bit-rate basso (fino a 2kb/s) ibridi Buona qualità Bit-rate basso (5-13 kb/s) 14

15 CODIFICATORI: 15

16 16 PCM-Pulse Code Modulation E essenzialmente un tipo di conversione analogico digitale in cui l informazione contenuta nel campione di un segnale analogico viene quantizzata e rappresentata attraverso parole di codice digitali organizzate in un flusso di dati binari

17 PCM Molto diffusa Circuiteria digitale a basso costo Segnali PCM derivanti da tutti i tipi di sorgenti analogiche possono essere multiplati con sg. dati e essere tx su un unica rete Prestazioni del sistema numerico nei confronti del rumore possono essere superiori a quelle dell analogico Necessità di banda più larga di quella del segnale analogico (svantaggio) 17

18 18 PCM s(t) LP Campiona mento e tenuta s(n) Quantizza zione ^s(n) codificatore canale Decodifi catore ^s(n) LP Canale ideale non introduce errori

19 Campionamento: Campionare un segnale continuo x(t) significa estrarre dal segnale stesso i valori che esso assume a multipli dell intervallo T ( periodo di campionamento) in teoria puo' non introdurre distorsione sul segnale Quantizzazione: Ad ogni campione è associato un livello di quantizzazione (ampiezza) introduce comunque un errore (errore di quantizzazione) Codifica: Il valore di ogni campione quantizzato viene codificato in una parola binaria.il codice Gray viene usato perchè associa parole che differiscono per un bit a livelli di quantizzazione adiacenti 19

20 20 Quantizzazione uniforme Nella quantizzazione uniforme con N livelli gli intervalli di decisione x1 xn+1 hanno tutti la stessa ampiezza, e tutte le uscite dal quantizzatore sono i punti di mezzo di questi intervalli di quantizzazione e sono spaziati uniformemente: si+1 - si = i = 2, 3,..., N-1 Si ^ -Si-1= ^ i=2, N Q. MID-TREAD S(n) ^ 000 /2 /2 Livelli di quant Livellididecisione S(n)

21 21 Il range d ampiezza del segnale è diviso in N intervalli dagli N+1 livelli di decisione (s 1,s 2 s N+1 ). Le possibili uscite del quantiz. (I livelli del quant.) sono denotati ^ ^. S1 SN 1=inf ^ S1 S2 S2 ^ S3 S3 ^ S4 S4 ^ S5 S5 ^ S6 S6 ^ S7 S7 ^ S8 S8 ^ S9=inf Range del quantizzatore

22 22 Quantizzazione non uniforme Se la distribuzione delle ampiezze del segnale non è limitata all'intervallo di quantizzazione, si può avere saturazione del quantizzatore, e il rapporto segnale-rumore, con quantizzazione uniforme, viene a dipendere dalla potenza del segnale da quantizzare. Per ovviare a tale inconveniente, e mantenere costante il rapporto segnale-rumore per un'ampia dinamica del segnale di ingresso, si utilizza una legge di quantizzazione logaritmica, ottenuta ponendo in cascata un dispositivo di compressione ("compander") e un quantizzatore uniforme. In tal modo, si ha una maggior densità di livelli di quantizzazione per valori bassi di potenza del segnale.

23 Quantizzazione 23

24 µ-law e A-law e codifiche µ-law e A-law realizzano le specifiche contenute ella raccomandazione G.711 del Comité Consultatif Internationale de élégraphique et Téléphonique (CCITT).La codifica µ-law è in uso in ord America e Giappone; la codifica A-law è invece in uso in Europa. l tasso di campionamento è di 8000 campioni/sec, che funziona molto ene sulle frequenze della voce (che arrivano a 3-4 khz). La uantizzazione è di natura logaritmica con 8 bit per campione. l bitrate per queste codifiche è di 64 kbps (8000 campioni/sec 8 it/campione ). a quantizzazione logaritmica con 8 bit consente di raggiungere una amma dinamica pari a quella ottenuta con una quantizzazione lineare bit. Infatti, la quantizzazione logaritmica non opera una paziatura uniforme sulla gamma dinamica, ma i campioni di ampiezza ebole vengono quantizzati con maggiore accuratezza dei campioni di mpiezza forte. 24

25 25 Quantizzazione non uniforme Companding PCM

26 26 Quantizzazione ottima (non uniforme)

27 Quantizzazione ottima 27

30 ADAPTIVE PCM/A-PCM Quantizzazione adattativa. La scelta del passo di un quantizzatore uniforme deve soddisfare a due esigenze che sono in conflitto tra loro: da una parte il passo dovrebbe essere sufficientemente elevato perché il quantizzatore sia in grado di seguire le escursioni massimedel segnaledaquantizzare, dall'altradovrebbe essere piccolo in modo da rendere piccolo l'errore di quantizzazione. Un modo di risolvere questo problema è quello di usare un quantizzatore non uniforme che tenga in conto che la potenza del segnale può subire spesso delle variazioni anche forti (ad esempio, il segnale vocale varia notevolmente la sua energia passando da segmenti vocalizzati a segmenti non vocalizzati). Un altro modo possibile di affrontare il problema è quello di fare in modo che il quantizzatore modifichi i suoi parametri così da adeguarsi alle caratteristiche del segnale entrante. Questa è l'idea base della quantizzazione adattativa : di fare in modo che i livelli del quantizzatore si modifichino al variare dell'energia del segnale da quantizzare. 30

31 31 A-PCM ui il quantizzatore è fisso, mentre il sso di quantizzazione è variabile l tempo e si adatta alla forma del gnale. Un modo possibile di operare adattamento è rendere il passo l quantizzatore uniforme oporzionale alla deviazione andard (cioè alla radice quadrata ll'energia) del segnale entrante. E munque necessario effettuare una ima dei parametri del segnale da antizzare, e comunicare questa ima ad un dispositivo che oduce (n).inoltre si deve tx al cevitore (n). FEED-FORWARD ADAPTIVE PCM

32 A-PCM Lo schema del quantizzatore adattativo può essere modificato facendo sì che la stima dell'energia del segnale all'ingresso sia fatta sulla base del segnale già quantizzato. Così facendo si ha il notevole vantaggio che non è più necessario trasmettere (n) perché tale sequenza può essere ricostruita sulla base del segnale ricevuto. In compenso, lo svantaggio di questo schema è che gli errori di trasmissione implicano la presenza di errori sia nei campioni ricevuti che in (n): si ha perciò una maggior sensibilità agli errori di trasmissione. FEEDBACK ADAPTIVE PCM 32

33 33 Differential PCM Quantizzazione predittiva. (DPCM) Nella quantizzazione uniforme l'errore di quantizzazione ha una potenza che cresce con l'energia del segnale da quantizzare. Pertanto, se si riuscisse, tramite un'opportuna trasformazione, di inviare al quantizzatore un segnale che, mantenendo tutta l'informazione del segnale {s(n)}, abbia un'energia inferiore a quella del segnale originario, ci sarebbe da aspettarsi che la potenza del rumore di quantizzazione ne sia diminuita. Per ottenere questo risultato si sfrutta il fatto che sovente (come è il caso del segnale vocale) {s(n)} presenta una forte correlazione tra i campioni adiacenti: questo significa che, in media, il segnale non varia bruscamente il suo livello da un campione a quello successivo, e dunque la differenza tra campioni adiacenti dovrebbe avere una varianza minore che il segnale stesso.

34 34 DPCM (differential PCM) Consiste nel tx con modalità PCM la differenza tra s(n) e una sua previsione A ( z ) P = a z i i= 1 i

35 ADPCM Anche nel caso DPCM si puo rendere adattativo il passo di 35