Подякувати Студентському архіву довільною сумою
Admin
26.02.2023 12:38
Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!
ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ КОМПРЕСІЇ АУДІОІНФОРМАЦІЇ В MATLAB
Інформація про навчальний заклад
ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Інститут комп’ютерних технологій, автоматики та метрології
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Захист інформації
Інформація про роботу
Рік:
2024
Тип роботи:
Звіт до лабораторної роботи
Предмет:
Системи запису та відтворення інформації
Група:
ЗІ-31
Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):
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 МЕТОДІВ КОМПРЕСІЇ АУДІОІНФОРМАЦІЇ В MATLAB ”
Варіант – 12
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
12
Lab_1_12.wav
200
10
Лістинг програми:
clear all;
[Y, F, B] = wavread('G:\С-ми запису і відтворення інф\Lab_1_12.wav');
Y = Y * 128;
figure(1);
hist(Y, -128:127);
% Розмір блоку
NN = 200;
% Кількість збережених коефіцієнтів ДКП на блок
L = 30;
% Кількість блоків
nn = fix(length(Y)/NN);
mm = 1;
kk = 1;
% КомпресіЯ
for ii = 1 : nn - 1
x = dct( Y(kk : kk + NN - 1) );
y(mm : mm + L - 1) = x(1 : L);
mm = mm + L;
kk = kk + NN;
end;
% Квантування
y = round(y);
[A, X] = hist(y, min(y):max(y));
N = length(y);
Ls = 0;
for ii = 1 : length(A)
if(A(ii) > 0)
Ls = Ls + (A(ii)/N) * log2(A(ii)/N);
end;
end;
disp('-Ls = ')
-Ls
CR2 = (10 / -Ls) * (NN / L)
% Відновлений сигнал
YC = Y * 0;
dx = Y(1 : NN) * 0;
mm = 1;
kk = 1;
for ii = 1 : nn - 1
dx(1:L) = y(mm : mm + L - 1);
x1 = idct( dx );
YC (kk : kk + NN - 1) = x1;
dx = dx * 0;
mm = mm + L;
kk = kk + NN;
end;
%YC = YC / 128;
% YC = round(YC * 128) / 128;
wavplay(YC, F, 'sync');
Графік гістограми:
Степінь стиснення кодом Хафмена: K = 7.2579
Степінь стиснення ДКП: CR2 = 24.7482
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 20.7482,тоді як код Хафмена дає стиснення для цього ж сигналу лише 7.2579.
Оскільки степінь стиснення 20.7482 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.
14.03.2013 23:03-
Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!
0%
Оголошення від адміністратора