基于压缩感知的煤矿井下语音通信系统

第3l鲞 第3期 安徽理工大学学报(自然科学版) 201 1年9月 Journal of Anhui University of Science and Technol。ogY(，Natural Science) Vo1．3l No．3 Sep．2011 基于压缩感知的煤矿井下语音通信系统 马丽娜 ，曹新德 (1．中国矿业大学信电学院，江苏 徐州 221008；2．中国电信股份有限公司连云港分公司，江苏 连云港 222206) 摘 要：介绍了煤矿井下语音通信系统的发展现状，指出了现行的语音通信系统具有编码算法 复杂的缺点。将压缩感知理论引入到煤矿井下语音通信系统中，提 出一种压缩感知编解码与 传统编解码相混合的编解码方法。最后通过实验仿真了基于压缩感知的语音重构，从重构结 果的 MOS评分可以看出该算法降低了井下终端的编码复杂度，节约了终端的能耗，延长了其 生存时间，基本与MP3的压缩效果相当。证明了该算法可以很好的应用于煤矿井下语音通信 系统中。 关键词：压缩感知；语音编码；井下语音通信 中图分类号：TN9l2．3 文献标识码：A 文章编号：1672—1098(2011)03—0072—03 Underground Voice Communication System Based on Compressed Sensing MA Li—na ．CA0 Xin—de (1．School of Information and Electrical Engineering，China University of Mining and Technology，Xuzhou，Jiangsu 221008，China； 2．Lianyungang Branch of China Telecom Co．，Ltd，Lianyungang Jiangsu 222206，China) Abstract：Development status of underground voice communication system was presented，and the disadvantage of a complex encoding algorithm in existing voice communication system pointed out．Compressed sensing theory was introduced into voice communication system in the study，and a mixed coding algorithm was proposed based on compressed sensing and traditional coding algorithm．Simulation of voice reconstruction based on compressed sensing was performed．From the MOS score of reconstructed voice，it’S concluded that the algorithm reduces complexity of underground terminal encoding，saves terminal power consumption and prolong their survival time， which compresion effect is good as the same as MP3．The study results showed that the mixed algorithm is very comfortable for underground voice communication system in coal mines． Key words：compressed sensing；voice encoding；underground voice communication 煤矿井下语音通信系统可实现井下与地面的 语音通信，对工作交流及救灾通信具有重要的积极 意义。目前的井下语音通信系统主要是在井上服 务器端及井下终端配置语音编解码设备，实现双方 的语音通信。编解码算法主要是：波形编码、参量 编码和混合编码等传统的编解码算法。其中常见 的有脉冲编码调制(PCM)、增量调制编码(AM)、 线性预测编码(LPC)、码本激励线性预测编码 (CELP)等。这些编解码算法都在数据采集端按照 奈奎斯特采样定理进行大量的数据 集，要求采样 率不小于最高频率的两倍 (即奈奎斯特采样率)。 接着在采集端进行压缩编码 ，显然造成采集的数据 有很大一部分被浪费。特别是在井下这种环境比 较差的地方，造成了存储空间及能量的浪费。 文献[1]提出了一种新的信息获取指导理论， 压缩感知理论(Compressive Sensing)：对稀疏信号 或可稀疏信号通过远低于奈奎斯特采样定理的方 式进行采样数据，仍能够精确地恢复出原始信号。 该理论提出后，在语音等信号处理领域得到了广泛 的关注。文献[2]将压缩感知理论应用于语音和 音频信号处理；文献[3]利用压缩感知理论对不同 种类的音频信号进行了研究；文献[4]提出了根据 原始语音信号的能量分布自适应的选择感知矩阵 算法，效果优于传统的随机感知矩阵；在文献[5] 收稿日期：201l一03—08 作者简介：马丽娜(1985一)，女，河北邯郸人，在读硕士，研究方向：图像处理、无线传感器网络、音视频信号处理。 第 3期 马丽娜，等 ：基于压缩感姐的煤矿井下语音通信系统 73 中提出一种基于信息隐藏与压缩感知理论的新型 语音安全通信系统。本文基于压缩感知理论对语 音信号的处理能力，将其引入到煤矿井下语音通信 系统 中。 l 压缩感知理论简介 压缩感知首先通过测量矩阵对信号X( )进行 线性测量，得到采样值Y(m)，Y(m)再通过恢复矩 阵与重构算法进行稀疏重构，得到原信号的重构信 号，实现一个完整的压缩感知过程(见图 1)。 原信号 (n)· 一采样值 (m)． i 固一重构信号 图1 压缩感知过程 1．1 压缩感知的线性测量过程 压缩感知的采样方式是通过测量矩阵 直接 与长度为 Ⅳ的原信号 x(凡)相乘，进行线性测量， 得到采样值Y(m)。j，(m)的长度为 ，计算公式为 Y=Ox，其中 的大小为M×Ⅳ(M <Ⅳ)。按照压缩 感知理论的前提条件，X(n)为稀疏信号或可稀疏信 号。一般信号在时域内是不可稀疏的，而通过一些 变换后，在变换域内表现为非常稀疏。比如：FFT 变换、DCT变换等。时域信号x(儿)经过稀疏变换 后，可由变换系数 (k)表示，计算公式为X=qts， 其中S(n)为K稀疏(只有 个非零元，K< )，所 以采样过程也可记为Y=As，其中A =Oq~o压缩 感知的线性测量过程如图2所示一o 。 Y 0 肘 瓣 圆 图2 压缩感知的线性测量过程 1．2 压缩感知的稀疏重构过程 由压缩感知的线性测量过程 Y=Ox可知， Y(m)是大小为M x N的矩阵。通过测量到的M×N 的测量值Y(m)重构出N x N的原信号 (n)，是一 种对欠定方程组的求解问题，难以得到唯一的解。 如果信号 ( )是可稀疏信号，设稀疏度为 ，只要 满足M >K·log(Ⅳ) J，便可以得到唯一的解，原 因是此时未知数实际只有 个。只要找到这 个重 要稀疏系数，通过稀疏反变换即可得到原信号。f0 表示信号中非零元素的个数，所以基于压缩感知的 稀疏重构过程可以表示为以下范数形式 argmin II _IO s．t．Y=O X (1) 2 基于压缩感知的煤矿语音系统 2．1 系统分析 煤矿语音通信系统包括井上服务器端与井下 终端(见图 3)。井上服务器端位于地面，环境较 好，能量供应充足，所以服务器的编解码都不存在 能量问题。井下终端位于井下，环境恶劣，能量供 应条件有限。对于井下无线终端 ，能量问题显得尤 为重要。如何减少井下终端编码算法的能耗，对于 延长终端生存时间意义重大。 ； ； i 输入·一_过采洋一压缩编码1 一传输---4．．"l 解码 l}-前出 ；L———————— L———————— l： ：r———————————— —] ： ：r———————— ————] ： 输出 解码 l ·—传输· 缩编码—过采样I}—输人 iL———一 L——一 —ji 井下终端 ；井上服务器端 图3 现有的煤矿语音通信系统框图 2一 ． 系统设计 井下终端与井上服务器端一样 ，采用的都是传 统的编解码方法，未能考虑到井下终端的计算储存 能力及待机时间。 压缩感知算法是一种编码简单解码复杂的方 法。编码简单，只是通过一个线性测量，基本不耗能 量；解码算法是利用优化算法来进行稀疏重构，计算 量巨大，能耗远远大于传统的解码算法。煤矿语音 通信系统中，井下要求低能耗，井上对于能耗没有要 球 ，使得压缩感知理论可以很好的得以应用。井下 终端利用压缩感知编码方法，可以大大减少能耗，增 加其对信号的处理能力及延长终端生存时间。、 当语音信号从井下终端传输到井上服务器时， 井下终端编码方式采用压缩感知的编码方法，井上 服务器端采用压缩感知的稀疏重构方法解码(见 图4)，保证了井下终端的低能耗 ，编码基本不消耗 能量。当语音信号从井上服务器端传输到井下终 端时，两端都采用传统的编解码方法，使得井下同 时保留有较简单的解码算法。 输入．．{I压缩感知采样l 一传输·一l 稀疏重构 l 输出 L — — — — — — — — J； iL————————J · ：r— — ———— ——— ——] ： ：r— ——— ——— ——— —— ] ： 输出 解码 —转输—{ 缩编码—过采样I}—输入 L — — — — — ；L———一 ； ； 井下终端 ’ 井上服务器端 图 4 基于压缩感知理论的混合编码框图 II - ≯ e 吓 Ⅳ 74 安徽理工大学学报(自然科学版) 第 3l卷 3 实验仿真 3．1 实验方法 实验在MATLAB平台下采用“基于压缩感知语 音编码在井下语音通信系统中的应用”的语音信号 中的一段，信号长度为65 536个点。客户端利用随 机高斯矩阵作为测量矩阵，对声音信号进行采集。 采样点数分别为原信号的 1／2，1／4，1／16，1／32， 然后分别利用匹配追踪算法 (OMP)进行稀疏重 构，稀疏基选用小波基得出的波形(见图5)。 2 ∞ 勺 。 鞲 一 2 ％ 釜 鞲 采样点数／万个 (a)原信号波形 O l 2 3 4 5 6 7 采样点数／万个 (b)采样率为 1／32重构的波形 采样点数／万个 (c)采样率为 1／16重构的波形 采样点数／万个 (d)采样率为 1／4重构的波形 采样点数／万个 (e)采样率为 1／2重构的波形 图5 原信号及重构信号波形 3．2 实验评价 采用平均主观意见打分(PESQ MOS)的方法 来衡量声音的可懂度、清晰度和自然度，它分为优 (5)，良(4)，中(3)，差(2)、劣(1)五个等级。若感 觉不到声音的失真，可打 5分；达到正常通话的质 量要求，打4．0～4．5分；声音质量有所下降，但不 足以妨碍正常通信，打3．5分；影响听话的情 况，打2～1分。 根据图5所示结果的 MOS分(见表 1)，采用 由 lO个人打分取的平均值。由此可以看出，当压 缩比达到 32倍的时候，依然可以取得很好的重建 结果，不妨碍正常的语音通信，基本能达到传统的 MP3编码压缩比。 表 1 基于压缩感知重构信号的 PESQ MOS 4 结论 本文成功的将压缩感知理论应用于煤矿语音 通信系统中，提出的混合编解码算法性能优于传统 编解码算法，更加有力地保障了井下的正常生产以 及救灾通信，为井下语音通信系统的建设探索出了 一 条新的道路。 参考文献 ： [1] E CANDES．Compressive sampling[C]／／Proceedings of the international Congress of Mathematicians，Madrid， Spain，2006，3：l 433—1 452． [2] CHRISTENSEN M G．On Compressed sensing and its appli· cation to speech and audio signals[C]／／43rd Asilormr Con- ferenee on Si印als，Syste船 and Computers，2009：356-360． [3] GRIFFIN A，TSAKALIDES P．Compressed sensing of audio signals using multiple sensor8[C]／／European Signal Processing Conf(EUSIPCO)，Lausanne，Switz- erland，2008：145—149． [4] XU T T，YANG Z，SHAO X．Adaptive compressed sensingof speech signal based on Data—-Driven Die·- tionary[C]／／Asia—Pacific Conference Communiea- tions，2009：256—260． [5] MA H F，XIONG J．Packet loss concealment for speech transmission based on compressed sensing[C]／／IET In- ternational Communication Conference on Wireless Mo． bile&Computing(CCWMC 2009)，2009：327—30． [6] 赵瑞珍．压缩传感与稀疏重构的理论及应用[J／ OL]．中国科技论文在线 [2009—10—30]http：／／ WWW．paper．edu．en／index．php／default／releasepape r／ content／200910—662，2009． [7] D DONOHO．Compressed sensing[J]．IEEE Transac— tions on Information Theory，2006，52(4)：1 289一I 306． (责任编辑：何学华，吴晓红)