МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА"
ІНСТИТУТ КОМП’ЮТЕРНИХ ТЕХНОЛОГІЙ, АВТОМАТИКИ ТА МЕТРОЛОГІЇ
КАФЕДРА”ЗАХИСТ ІНФОРМАЦІЇ”
Звіт
до лабораторної роботи № 2
з курсу: "Системи запису та відтворення інформації"
на тему:
“ ДОСЛІДЖЕННЯ МУТОДІВ КОМПРЕСІЇ ФУДІОІНФОРМАЦІЇ В MATLAB ”
Мета роботи:
Набути вміння розробляти власні методи стиснення аудіоінформації та оцінювати їх ефективність.
Повний текст завдання:
Ознайомитись з теоретичним матеріалом.
Завантажити wav-файл вказаний в завданні відповідно до свого варіанту.
Вивести основну інформацію про файл: кількість вибірок, кількість каналів, частота дискретизації, кількість біт на вибірку. Прослухати аудіофайл.
Оцінити степінь стиснення звукового файлу кодом Хафмена.
Побудувати гістограму аудіофайлу.
Написати кодер, на базі ДКП, який би компресував мовний сигнал з заданим степенем стиску.
Написати декодер, який відтворює мовний сигнал.
Прослухати декодований мовний сигнал та зробити висновки про якість відтвореного сигналу.
Варіант
Назва файлу
Розмір блоку
Степінь стиску
15
Lab_1_15.wav
500
11
Лістинг програми:
clear all;
[Y, Fs, bits] = wavread('D:\Lab_1_15.wav');
% виводимо основну інформацію про файл
Fs % частота дискретизації
bits % біт \ вибірку
%wavplay( Y, Fs, 'sync'); % відтворюємо файл в синхронному режимі
% будуємо гістограму
hist(Y*128, -128:127);
% % оскільки сигнал Y представлений 8-и бітними вибірками, то -128..127
% обчислюєм ймовірність появи відліків
P = hist(Y*128, -128:127) / length(Y);
% оцінюємо досяжну кількість біт на вибірку n(опт)
Nopt = 0;
for ii = 1 : 256
if(P(ii)>0)
Nopt = Nopt - P(ii)*log2(P(ii));
end;
end;
K = bits / Nopt;
K
Y = Y * 128;
N = 500; % розмір блоку
L = 56; % к-сть збережених коефіцієнтів ДКП на блок
nn = fix( length(Y) / N ); % к-сть блоків
mm = 1;
kk = 1;
% Компресія
for ii = 1 : nn-1
x = dct( Y( kk : kk + N-1 ) );
y( mm : mm + L-1 ) = x( 1 : L );
mm = mm + L;
kk = kk + N;
end;
% Квантування
y = round(y);
[A, X] = hist(y, min(y) : max(y));
NN = length(y);
Ls = 0;
for ii = 1 : length(A)
if(A(ii) > 0)
Ls = Ls + (A(ii)/NN) * log2(A(ii)/NN);
end;
end;
disp('-Ls = ');
-Ls
CR2 = (10 / -Ls) * (N / L) % cтепінь стиснення
% Відновлений сигнал
YC = Y * 0;
dx = Y(1 : N) * 0;
mm = 1;
kk = 1;
for ii = 1 : nn - 1
dx(1 : L) = y(mm : mm + L-1);
x1 = idct( dx );
YC(kk : kk + N-1) = x1;
dx = dx * 0;
mm = mm + L;
kk = kk + N;
end;
YC = YC / 128;
YC = round(YC * 128) / 128;
wavplay(YC, Fs, 'sync');
Графік гістограми:
Степінь стиснення кодом Хафмена:
K = 1.3866
Степінь стиснення ДКП:
CR2 = 13.1223
Висновок:
Виконуючи дану лабораторну роботу, ми навчилися розробляти власні методи стиснення аудіоінформації за допомогою алгоритмів стиснення аудіосигналів на основі ортогональних перетворень, а також оцінили їх ефективність, та ефективність алгоритмів стиснення без втрат, а саме коду Хафмена.
В методах стиснення без втрат первинний сигнал можна відновити з точністю до біту, тоді як в методах компресії з втратами відновлений сигнал не повністю відповідає первинному, але містить основну частину інформації.
В алгоритмах компресії аудіосигналів на основі ортогональних перетворень стиснення досягається за рахунок того, що кодуються тільки ті коефіцієнти,які переносять суттєву інформацію, решта відкидаються.
Ми побачили, що за допомогою цих алгоритмів можна досягнути значного стиснення, і на практиці досягнули степеня компресії рівного 13.1223,тоді як код Хафмена дає стиснення для цього ж сигналу лише 1,3866.
Оскільки степінь стиснення 13.1223 є досить великим, то якість відтвореного сигналу не надто висока, проте основна мовна інформація збереглася, що в деяких випадках і є основним (степінь стиску), а не якість звучання аудіосигналу.
