Универсальный метод восстановления звуковых сигналов из сжатого структурированного представления


Авторы

Сергеев И. С.*, Балакирев Н. Е.**

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4

*e-mail: noctisik76@gmail.com
**e-mail: balakirev1949@yandex.ru

Аннотация

В статье описывается метод восстановления и воспроизведения звуковых сигналов, представленных в сжатом структурированном виде. Основной задачей является реализация универсального механизма восстановления звукового потока в оперативной памяти и его последующего воспроизведения в реальном времени, независимо от применённой схемы оптимизации. Разработанная программная система обеспечивает загрузку сжатых файлов собственных форматов CUWAV, преобразование их содержимого в звуковой поток формата WAV, передачу потока в звуковое устройство и визуализацию сигнала в виде масштабируемой осциллограммы. Предложенный метод позволяет использовать систему в качестве универсального расширяемого модуля в составе технических комплексов анализа, мониторинга или архивации звуковых данных.

Ключевые слова:

звуковой сигнал, структурное сжатие, оптимизация, восстановление, формат CUWAV, информационное содержание звука, сжатие с потерями

Список источников

  1. Поляков В.Б., Игнатова Н.А., Сенцов А.А., Иванов С.А. Многокритериальный выбор метода сжатия радиолокационных данных // Труды МАИ. 2025. № 140. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=184071
  2. Балакирев Н.Е., Нгуен Х.З. Особенности распознавания тональности в речевом потоке // Труды МАИ. 2019. № 104. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=102430
  3. Попов Е.П., Верейкин А.А., Насонов Ф.А. Исследование физических особенностей авиационных систем с применением математического моделирования на примере системы воздушного охлаждения // Труды МАИ. 2021. № 120. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=161429. DOI: 10.34759/trd-2021-120-15
  4. Дементьев А.Н., Клюев Д.С., Новиков А.Н., Межнов А.С., Питерскова Ю.А., Захарова Е.В., Дементьев Л.А. Развитие методов пространственно-временной обработки широкополосных сигналов в адаптивной антенной решетке // Труды МАИ. 2022. № 124. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=167170. DOI: 10.34759/trd2022-124-25
  5. Скляр Б. Цифровая связь: теоретические основы и практическое применение. — М.: Вильямс, 2003. — 1104 с.;
  6. Балакирев Н. Е., Фадеев М. М., Родионов В. С. Качественный подход в раскрытии информационного содержания волновых данных // Труды МАИ. — 2024. — № 136. URL:https://trudymai.ru/upload/iblock/e63/sctyasotfzi3nxg1m3z86vc5gagvi23b/19_Balakirev_Fadeev_Rodionov....
  7. Балакирев Н. Е., Нгуен Х. З., Малков М. А., Фадеев М. М. Структуризация и качественное рассмотрение звукового потока в системе синтеза и анализа речи // Программные продукты и системы – 2018. – том 31 № 4. С. 768–776. DOI: 10.15827/0236-235X.031.4.768-776 
  8. Чижов И. И., Балабанова Т. Н. Сжатие аудиоданных на основе психоакустических принципов восприятия звука человеком // Современные аспекты информационных технологий. — 2021. — № 2 (30). — С. 106–110. — DOI: 10.17308/sait/1995-5499/2024/3/127-137 
  9. Балакирев Н.Е., Евсеева М.В, Нгуен Х.З., Фадеев М.М. Новые подходы в создании инструментария для исследований информационного содержания волн // II Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием им. В.В. Губарева «Интеллектуальный анализ сигналов, данных и знаний: методы и средства» (Новосибирск, 11–13 декабря 2018): сборник статей. – Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет, 2018. – С. 22-28.
  10. Фадеев М.М., Балакирев Н.Е., Родионов В.С., Сергеев И.С., Умрюхин Е.А. Количественная и качественная фрагментация потока данных // Материалы XXIV Международной конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии». (Воронеж, 14-15 февраля 2024). – Воронеж: Изд. дом ВГУ, 2024. C. 807-813.
  11. Welch T. A. A Technique for High-Performance Data Compression // IEEE Computer. — 1984. — Vol. 17, No. 6. — P. 8–19.;
  12. Сергеев И.С., Балакирев Н. Е. Сравнение алгоритмов сжатия звуковой информации алгоритмом Хаффмана и арифметическим кодированием // Наукосфера. — 2022. — № 8(2). — С. 31–35. DOI: 10.5281/zenodo.6855028
  13. Сергеев И.С., Балакирев Н. Е. Сравнение алгоритмов сжатия акустической информации // Научно-образовательный журнал преподавателей и студентов «StudNet»— 2022. — № 6/2022 С. 1-8  URL: https://stud.net.ru/sravnenie-algoritmov-szhatiya-akusticheskoj-informacii/
  14. Хаффман Д. Э. Метод минимальной избыточности для кодирования информации // Труды института радиоинженеров. — 1952. — Т. 40, № 9. — С. 1098–1101.
  15. Уиттен Дж. Арифметическое кодирование и его практическое применение // Коммуникации ACM. — 1987. — Т. 30, № 6. — С. 520–540.
  16. Knuth, D. E. The Art of Computer Programming, Volume 4, Fascicle 1: Bitwise Tricks & Techniques; Binary Decision Diagrams. Addison-Wesley Professional, 2009. ISBN: 978-0321580501
  17. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025663512. Российская Федерация. Программа восстановления и воспроизведения сжатых структурированных звуковых файлов: заявл. 20.05.2025; опубл. 28.05.2025 / И.С. Сергеев — Зарегистрировано в Федеральной службе по интеллектуальной собственности. URL: https://fips.ru/EGD/ad87567c-7908-45ac-a9d6-e275043b791e
  18. Сэломон Д. Сжатие данных, изображений и звука. - М.: Техносфера, 2004. – 368 с.
  19. Jayant N. S., Kamiski P., Flanagan J. L. Adaptive quantization in differential PCM coding of speech // Bell System Technical Journal. – 1973. – Vol. 52, No. 7. – P. 1105–1118;
  20. О.В. Кузьмин, И.А. Зеленцев. Кодирование звуковой информации с помощью алгоритма перестановки // Информатика, вычислительная техника и управление Т. 55, № 3. 2017 — С. 151-158. DOI: 10.26731/1813-9108.2017.4(56).151-158


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2025

 Вход