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라디오 전자 및 전기 공학의 백과사전 디지털 셀룰러 통신 시스템의 음성 코딩. 무선전자공학 및 전기공학 백과사전
이 기사는 통신 분야의 디지털 음성 코딩의 일반 원칙을 상기시킵니다. 저자는 디지털 셀룰러 통신 시스템에 사용되는 매우 복잡한 인코딩 프로세스를 어느 정도 자세히 다루고 있습니다. 이론적인 연구와 독창적인 엔지니어링 솔루션을 통해 우아하고 작은 크기의 가입자용 무선 전화기를 만들 수 있었습니다. 독자는 이 기사를 통해 사용자는 물론 많은 통신 전문가조차 인식하지 못하는 복잡한 프로세스에 대해 배울 수 있습니다. 음성 신호의 신비는 전기 통신이 출현하기 오래 전부터 연구자들의 관심을 끌었습니다. 1707세기에 가장 위대한 수학자 중 한 명인 상트페테르부르크 학자 레온하르트 오일러(1783-16)는 1761년 XNUMX월 XNUMX일 독일 공주에게 보낸 편지에서 다음과 같이 썼습니다. 모든 변화를 통해 우리 연설의 목소리를 만들어내는 것은 의심할 여지 없이 가장 중요한 발명품이 될 것입니다... 그러한 기계를 만드는 것이 나에게는 불가능해 보이지 않습니다.” 말하는 기계를 발명한다는 아이디어는 오일러가 상상했던 형태로 그것을 만들려고 했을 뿐만 아니라, 멀리서 말을 전달하는 수단으로도 사용하려고 했던 많은 창작자들의 마음을 흥분시켰습니다. 예를 들어, 전화기를 발명한 A. G. Bell(1847-1922)은 그러한 기계를 만드는 데 참여했습니다. 그러나 궁극적으로 그러한 기계 없이도 먼 거리의 음성 전송이 가능하다는 것이 밝혀졌습니다. 이것은 매우 간단하게 달성되었습니다. 마이크의 도움으로 말을 전달하는 공기 진동은 전선을 통해 전송되는 전류 진동으로 변환되었으며, 수신 측에서는 전화의 도움으로 다시 공기 진동으로 변환되었습니다. 이 전달 방법을 아날로그라고 부르는 이유는 소리를 전달하는 공기 진동과 이 소리를 전달하는 전기 진동 사이의 명백한 유사성 때문입니다. 진폭 변조를 통한 아날로그 음성 전송에 대한 연구에 따르면 일반적인 음성 재생 품질의 경우 300~3400Hz의 주파수 대역이면 충분합니다. 이 대역은 국제표준으로 채택되었으며, 이를 기반으로 전세계 전화망이 구축되었다. 오늘날 이 네트워크의 운영 원리는 모든 통신 사업자뿐만 아니라 일반 대중에게도 친숙합니다. 유선 통신 네트워크에서 디지털 음성 전송 통신이 디지털 기술로 전환되면서 전화 통신 구성에 대한 접근 방식의 근본적인 변화가 발생했습니다. 디지털 전송 방식의 장점은 널리 알려져 있습니다. 그중 가장 중요한 것만 기억해 보겠습니다. 디지털 기술을 사용하면 미리 결정된 의사소통 품질을 보장할 수 있습니다. 디지털 음성 전송을 위해서는 음성 신호의 아날로그-디지털 변환을 수행해야 합니다. 즉, 아날로그 신호에 샘플링, 양자화 및 인코딩이 적용됩니다. 이러한 작업의 조합을 PCM(펄스 코드 변조)이라고 합니다. Kotelnikov의 정리에 따라 음성 신호의 모양을 정확하게 설명하려면 8kHz의 주파수로 샘플링해야 하며(즉, 125μs마다 샘플을 채취해야 함), 정상적인 음성 재생 품질을 얻으려면 각 샘플을 양자화해야 합니다. 스케일을 8192 레벨로 나눕니다(균일한 양자화 스케일을 선택할 때). 각 샘플 값을 이진수로 인코딩하려면 13비트가 필요합니다. 결과적으로 일련의 이진 펄스를 사용하여 전화 대화를 전송하려면 8x13 = 104kbit/s의 속도가 필요합니다(최적 코딩을 위한 52kHz의 주파수 대역에 해당). 이 숫자를 아날로그 전송에 필요한 3100Hz 대역폭과 비교하면 디지털 전송의 이점을 희생하면서 필요한 대역폭이 엄청나게 증가한다는 사실에 놀라지 않을 수 없습니다. 디지털 전송 시스템을 구현할 때 전송 속도를 줄이려는 것은 당연하다. 이 방향의 첫 번째 단계는 매우 분명합니다. 아날로그 음성 신호의 레벨은 213dB 범위에서 다양할 수 있으므로 60 레벨의 양자화가 필요합니다. 이 경우, 균일한 양자화 스케일을 갖는 높은 레벨 신호는 낮은 레벨 신호와 동일한 단계로 양자화됩니다. 그러나 인간 청각 기관의 신호 인식은 신호 레벨의 로그에 비례하므로 높은 레벨의 신호는 더 대략적으로, 낮은 레벨의 신호는 더 정확하게 양자화하는 것이 당연합니다. 로그 법칙을 사용한 비선형 양자화를 사용하면 거의 동일한 전송 품질을 유지하면서 샘플당 64비트를 얻을 수 있습니다. 결과적으로 비트 전송률은 711kbit/s가 됩니다. 가장 널리 사용되는 속도는 CCITT 권장 사항 C.XNUMX에 기록되어 있으며 PCM 장비는 많은 국가에서 이 속도로 작동합니다. 속도를 더 줄일 수 있습니까? 아날로그 신호에는 중복성이 많습니다. 이를 통해 다음 샘플을 예측하고 각 샘플의 실제 값과 예측 값의 차이만 전송할 수 있습니다. 좋은 예측 방식을 적용하면 신호 증분의 진폭 변화는 신호 자체의 진폭 변화보다 적어서 전송되는 정보량이 감소하게 됩니다. 이 원리는 DICM(차등 PCM) 및 ADCM(적응형 차동 PCM)을 구축하는 데 사용되며, 이를 통해 트랜시버 장비의 복잡성으로 인해 음성 전송 속도를 32kbit/s 이하로 줄일 수 있습니다. 장비를 계속 복잡하게 만들어 음성 전송 속도를 100~300bps까지 높이는 것이 가능합니다. 예를 들어 송신측에는 음성-텍스트 변환기가 있고 수신측에는 판독기가 있다고 가정할 수 있습니다. 음성 전송 속도를 더욱 줄이는 방법이 알려져 있지만 이에 대해서는 다루지 않겠습니다. 사실 64kbit/s 속도의 디지털 음성 전송 장비는 연선 쌍이 있는 가장 간단한 대칭 케이블을 사용할 때 작동하는 것으로 밝혀졌기 때문에 모든 사람을 만족시켰습니다. ICM-30 장비는 도시 전화 교환기 간의 연결 라인을 압축하면서 승리의 행진을 시작했습니다. 이전에는 하나의 대화만 전송하기 위해 케이블 쌍을 통해 연결 회선을 구성할 수 있었지만 PCM-30 장비를 사용하면 동일한 쌍을 통해 30개의 대화 전송을 구성할 수 있었습니다. 아날로그 다중 채널 통신 장비를 사용하여 이러한 쌍을 더 잘 사용하는 데는 의문의 여지가 없습니다. 이후 동축케이블과 광섬유를 통해 동작하는 PCM-120 장비 등 고성능 시스템이 등장하면서 유선통신망에서 음성신호 전송속도를 64kbit/s 이하로 낮추는 문제의 시급성은 사실상 해소됐다. ADPCM 원칙을 기반으로 많은 국가에서 구현된 32kbit/s 속도의 디지털 전송 장비에 대한 수많은 개발(M. U. Polyak의 주도 하에 우리나라에서 수행된 개발 포함)도 충분히 폭넓게 적용되지 않았습니다. 유선 통신에서 채널 형성 장비의 용량 증가와 단말 장비의 복잡성 사이의 균형은 아직 첫 번째 솔루션에 유리하게 기울어지지 않았습니다. 디지털 셀룰러 무선 시스템의 음성 코딩 셀룰러 디지털 무선 전화 통신 시스템이 개발되기 시작한 1980년대 후반과 1990년대 초반에는 완전히 다른 전망이 열렸습니다. 신규 회선 설치, 즉 용량 자원의 갱신으로 인해 용량 확장이 가능한 유선 네트워크와 달리, 무선 네트워크에서는 방송 중 혼잡 법칙이 엄격하고 재생 불가능한 자원을 처리해야 합니다. 무선 주파수의. 사실, 셀룰러 통신의 아이디어는 간섭하는 라디오 방송국의 동일한 주파수 신호가 도달하지 않는 지역에서 전송 주파수를 반복하여 무선 주파수 자원을 정확하게 갱신하는 것입니다. 그러나 이러한 자원 갱신의 가능성도 여기에서 제한되므로 전송 속도를 줄이기 위한 장비의 추가 복잡성이 정당화됩니다. 예를 들어, 대부분의 유럽 국가에서 채택한 GSM 셀룰러 디지털 통신 시스템에서 표준 음성 전송 속도는 13 및 6,5kbit/s입니다. 이러한 전송 시스템을 구현하려면 오일러 기계의 오래된 아이디어와 음성 생성 메커니즘에 대한 더 깊은 침투가 필요했습니다. 알려진 바와 같이, 현대 정보 전송 이론의 가장 중요한 결과 중 하나는 소스 코딩과 채널 코딩의 문제를 분리하라는 권장 사항입니다. 정보 소스를 인코딩하는 작업에는 전송된 메시지를 가장 경제적인 형식으로 설명하는 작업, 즉 메시지의 중복성을 제거하는 작업이 포함됩니다. 결과적으로 압축된 메시지는 간섭에 더욱 취약해지고 전송 중에 손상될 수 있습니다. 따라서 소스를 인코딩한 후에는 전송된 메시지를 간섭으로부터 보호하는 작업인 채널 인코딩이 사용됩니다. 채널 코딩은 전송된 메시지에 일부 중복성을 도입해야 하지만 무작위는 아닙니다. 이는 원본 메시지에 있었지만 엄격하게 이론적으로 정당화되고 지정된 전송 품질을 보장합니다. 지금까지 우리는 소스 인코딩 문제만 고려했지만 이제 좀 더 일반적인 입장에서 접근해 보겠습니다. 따라서 아날로그 음성 신호의 디지털 버전이 있습니다. 예를 들어 시간에 따른 전류 변화 법칙을 설명하는 기능입니다. 그러한 신호에서 중복성을 제거하도록 노력해야 합니다. 이 문제는 여러 가지 방법으로 해결될 수 있습니다. 그 중 하나는 문제의 함수에 대한 순전히 수학적 분석을 통해 중복성을 찾으려는 것입니다. 문제를 해결하는 또 다른 방법은 이 기능의 음향 특성을 분석하는 것입니다(청각 기관의 인식 관점에서). 마지막으로 음성 생성 프로세스 자체를 모델링하여 중복성을 찾을 수 있습니다. 현대 디지털 무선 통신 시스템에 적용되는 것은 이러한 방법 중 마지막 방법입니다. 말 소리 형성의 메커니즘은 강도와 기본 주파수를 변경하는 성대의 고조파가 풍부한 소리가 구강에서 추가로 처리된다는 것입니다. 후자는 먼저 재조정될 때 모음 소리의 차이를 결정하는 포먼트인 특정 주파수를 강조하는 공진기로 작동합니다. 둘째, 혀, 치아, 입술의 움직임이 소리를 조절하여 다양한 자음을 만들어냅니다. 1930년대에 미국의 Bell Telephone Laboratories에서 오일러의 아이디어에 기초한 기계가 제작되었으며, 그 작동 원리는 인간의 언어 기관의 기능을 시뮬레이션하려는 시도에 기초했습니다. 통신 시스템의 수신 측에서 음성을 합성하려면 풍부한 스펙트럼을 갖춘 오디오 주파수 발생기, 백색 잡음 발생기, 포먼트 필터 세트(모음이 거의 없기 때문에 그 수가 적고 각각의 필터가 필요함)가 필요합니다. 그 중 두 개의 포먼트(formant)와 변조 회로로 상당히 잘 정의되어 있습니다. 수신단에 이러한 장비 세트가 있으면 통신 채널을 통해 음성 신호를 전송하는 것이 아니라 음성 합성 프로세스를 제어하는 명령만 전송할 수 있습니다. 따라서 실제 작업은 필요한 명령을 생성하는 방법을 찾는 것으로 귀결됩니다. 이것이 바로 휴대폰 디자이너들이 해결하고 있는 문제입니다. 첫 번째 릴리스의 GSM 시스템에서는 전송 속도가 104kbit/s인 음성 신호의 원래 디지털 스트림이 160개 샘플의 개별 블록으로 나누어 기록됩니다. 이들 블록 각각은 20ms의 시간을 갖는다(즉, 160x13 = 2080비트의 시퀀스가 저장된다). 기록된 시퀀스를 분석한 결과 각 시퀀스에 대해 해당 공명 및 여기 신호를 결정하는 XNUMX개의 필터링 계수가 발견되었습니다. 인간의 음성 기관에서 발생하는 방식과 유사하게 원래의 음성 신호를 재생하는 수신기로 전송되는 정보입니다(이 기관은 XNUMX개의 매개변수를 사용하여 조정된 다음 흥분될 때). , 소리가 얻어집니다). 그러나 언급된 분석은 상대적으로 짧은 기간을 다루며 인접한 블록에 걸쳐 있는 장모음을 감지할 수 없습니다. 따라서 장모음 발음의 중복성을 제거하기 위해 장거리 예측이 사용됩니다. 이를 위해 송신기는 15ms 기간의 전송 시퀀스를 저장하고 현재 시퀀스와 비교합니다. 이미 전송된 시퀀스 중에서 현재 시퀀스와 가장 상관관계가 높은(즉, 현재 시퀀스와 가장 유사한) 시퀀스를 선택하여 현재 시퀀스와 선택된 시퀀스의 차이만 전송한다. 송신기에 기록된 시퀀스는 수신기에 알려져 있으므로, 기록된 시퀀스 중 어느 것과 비교되었는지에 대한 포인터만 전송하면 된다. 이러한 방식으로 전송되는 정보의 양이 더욱 감소됩니다. 설명된 처리의 결과는 20비트를 포함하고 전송 속도가 260kbit/s에 불과한(즉, 원본보다 13배 낮은) 지속 시간이 XNUMXms인 디지털 음성 신호 블록입니다. 설명된 절차를 장기 예측을 통한 정규 펄스 여기(Regular Pulse Excitation - Long Term Prediction을 의미하는 영어 약어 PRE-LTR)라고 합니다. 다음 단계에서는 통신 채널의 간섭으로부터 보호하는 채널 코딩이 시작됩니다. 현대 코딩 기술은 대수학 및 확률 이론의 심오한 아이디어를 기반으로 합니다. 이러한 아이디어를 바탕으로 각 특정 사례의 특정 문제를 해결하는 다양하고 매우 효과적인 코딩 방법이 개발되었습니다. 여기서는 GSM 시스템에 사용된 몇 가지 아이디어에 대해 간략하게 살펴보겠습니다. 코드 보호는 오류가 발생했다는 사실을 감지하거나 발생한 오류를 수정하는 데에만 사용할 수 있습니다. 첫 번째 옵션은 구현하기가 훨씬 쉽지만 유용성이 떨어지기도 합니다. 이 경우 오류가 감지된 메시지 블록의 재전송을 요청하거나 오류 존재 여부를 고려해야 하기 때문입니다. 위에서 설명한 소스 코딩 절차에 의해 생성된 디지털 음성 신호의 개별 비트는 동일하게 중요하지 않기 때문에 세 개의 하위 클래스로 나누어지며 채널 코딩 중에 서로 다른 보호 방법이 적용됩니다. 결과 블록의 260비트 중에서 가장 중요한 것은 필터링 매개변수, 블록 신호의 진폭 및 장기 예측 매개변수에 대한 정보를 전달하는 비트입니다. 이 숫자는 소위 하위 클래스 Ia(50자리)에 속합니다. 그런 다음 하위 클래스 Ib(일부 장기 예측 매개변수뿐만 아니라 정규 여기 펄스에 대한 포인터와 정보를 포함하는 132비트)가 있습니다. 나머지 78자리는 Class II로 분류됩니다.
설명된 블록을 보호하기 위해 두 가지 코딩 방법이 사용됩니다. 첫째, 블록 코드는 수정되지 않은 오류를 감지하는 데 사용됩니다. 이 코드는 각 코드 조합이 요소의 순환 순열에 의해 얻어지는 순환 코드 클래스에 속합니다. 이 코드로 인코딩되면 하위 클래스 Ia의 비트에 세 개의 추가 검사 비트가 추가되며, 이를 통해 디코더는 이 하위 클래스에 수정되지 않은 오류가 포함되어 있는지 여부를 감지할 수 있습니다. 디코더가 서브클래스 Ia 비트에서 전송 오류를 감지하면 전체 260비트 대화 프레임이 삭제됩니다. 이 경우, 손실된 프레임은 이전 프레임에 대한 정보를 기반으로 보간법을 사용하여 재생된다. 이 솔루션을 사용하면 서브클래스 Ia의 잘못된 비트를 재생하는 경우보다 전송 품질이 더 좋아지는 것으로 나타났습니다. 둘째, 컨벌루션 오류 정정 코드가 적용됩니다. 이 코드 이름은 인코딩된 비트 시퀀스의 처리를 설명하는 함수에 적용되는 컨볼루션의 수학적 연산으로 설명됩니다. 블록 코드와 달리 컨벌루션 코드는 사용 시 인코딩 및 디코딩 프로세스가 고정된 블록이 아닌 연속적으로 실행되는 일련의 심볼에서 수행된다는 점에서 연속적입니다. 컨벌루션 코드는 체크 비트와 함께 하위 클래스 Ia의 비트와 하위 클래스 Ib의 비트 모두에 적용됩니다. 이 두 시퀀스는 결합되어 2비트(아래 그림 1 참조)만큼 증가하여 2 값을 갖습니다. 후자는 인코딩이 완료된 후 인코더를 원래 상태로 되돌리는 역할을 합니다. 사용된 코드는 매개변수 r=5/1 및 K=2를 특징으로 합니다. 계수 r = 5/1는 인코더 입력에 도달하는 각 숫자에 대해 인코딩된 시퀀스에서 정확히 두 자리가 얻어짐을 나타내고 K = 2는 컨볼루션 작업이 적용되는 연결 길이를 나타냅니다. 이러한 특징은 그림 189의 컨벌루션 코딩 방식을 통해 이해할 수 있습니다. 그림 378은 덧셈 모듈로 456 회로(논리 연산 "배타적 OR")도 보여줍니다. 따라서 인코딩 결과, 들어오는 2비트에서 57비트를 얻고 여기에 보호되지 않은 클래스 II 비트가 추가되어 전체 블록 길이는 XNUMX비트가 된다(그림 XNUMX). 이는 정확히 XNUMX비트의 하위 블록 XNUMX개에 해당합니다. 이러한 하위 블록에서 시분할 무선 전송 버스트가 형성됩니다.
이 기사는 음성 신호 인코딩 문제에 대해 다루고 있으며 설명에서 알 수 있듯이 소형 핸드셋에 위치한 프로세서는 상당히 많은 양의 디지털 처리를 차지합니다. 그러나 이것이 프로세서 작업의 끝은 아닙니다. 아시다시피, 음성을 전송하는 대신 셀룰러 통신 시스템을 사용하면 완전히 다른 규칙에 따라 인코딩되는 데이터 전송 채널을 구성할 수 있습니다. 그러나 휴대폰은 유용한(유료) 정보를 전송하기 위한 논리 채널 외에도 제어 신호를 전송하기 위한 다수의 논리 채널을 구성하고 있다. 이러한 각 논리 채널에는 특정 정보 인코딩 요구 사항이 적용되며 이에 따라 이러한 각 채널은 프로세서 로드에 대한 공유를 제공합니다. 코딩 방식에 대한 일반적인 아이디어와 무선 전화 통신 시스템의 모든 논리 채널 전송을 위한 플래시 형성이 그림 3에 나와 있습니다. 삼.
여기 최상위 수준에는 0개의 서로 다른 논리 채널이 표시되어 이러한 채널의 메시지 블록 크기를 나타냅니다(특정 숫자 또는 문자 지정(P0, N3 등)의 형태). 이 숫자는 변경될 수 있습니다. 다음 레벨은 서로 다른 논리 채널에 대한 인코딩의 첫 번째 단계를 보여주며, 원래 시퀀스와 인코딩 후에 얻은 시퀀스의 비트 수를 나타냅니다. 음성 채널에는 순환 오류 검출 코드가 사용되는 반면, 일련의 오류를 정정하는 Fire의 순환 코드를 포함하여 나머지 채널에는 다양한 순환 오류 정정 코드가 사용됩니다. 코딩의 두 번째 단계에서는 앞서 언급한 컨벌루션 코드가 적용됩니다. 다음(456단계)에서는 결과 57비트를 개별 플래시(각각 XNUMX비트의 두 블록 전달)에 분배하기 위해 비트 혼합 및 블록 재배열(직접 또는 대각선 전치) 작업이 사용됩니다. 휴대폰의 총 신호 처리량은 초당 수백만 번의 작업에 달합니다. 따라서 일반 전화기와 달리 휴대전화는 작지만 매우 생산적인 컴퓨터입니다. 한편으로는 "자신의" 음성 신호를 분석하여 대담자의 장치에서 음성 합성을 위한 제어 명령을 개발하고, 다른 한편으로는 이 컴퓨터는 통신 채널에서 나오는 제어 명령을 사용하여 대담자의 음성을 합성하는 오일러의 아이디어를 구현합니다. 저자: V. Neumann, 교수, 기술 박사. 과학, 모스크바
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