ГОСТРИСО 9921—20131
Приложение С
(справочное)
Индекс передачи речи
Метод измерений индекса передачи речи (см. [7]. [11], [12]. [14]) предполагает, что разборчивость передавае
мого речевого сигнала относится к сохранению изначальных спектральных различий между речевыми звуками.
Эти спектральные различия могут быть уменьшены ограничением полосы пропускания, маскирующим шумом,
временными искажениями (эхо, реверберация, автоматическая регулировка усиления) и нелинейными искажения
ми (перегрузкой системы, шумом квантования). Снижение этих спектральных различий может быть измерено с по
мощью эффективного отношения сигнал-шум. полученного для нескольких полос частот. Эффективное отношение
сигнал-шум могут снизить такие особенности человека, как порог восприятия речи, нарушения слуха и др., а также
произнесение и прослушивание слое на неродном языке. Метод основан на вычислении отношения сигнал-шум
на семи важных полосах частот (октавные полосы, диапазон центральных частот от 125 Гц до 8 кГц). Вклад каж
дой измеренной функции передачи информации по семи октавным полосам частот преобразуют в
единственный индекс передачи речи.
Первоначально метод разработан для измерений. С этой целью был установлен особый контрольный сиг
нал. который после прохождения по каналу передачи анализировали для определения эффективного отношения
сигнал-шум на различных полосах частот и вычисления индекса передачи речи. Контрольный сигнал был спро
ектирован таким образом, чтобы после анализа можно было получить информацию об искажениях, упомянутых
выше. В частности, для определения временных и нелинейных искажений требуется особый контрольный сигнал
и анализ.
Можно спрогнозировать значение индекса передачи речи для каналов с ограничением полосы пропускания
и шумом, основываясь на отношении сигнал-шум на семи октавных полосах частот. Однако прогнозирование влия
ния временного искажения на индекс ограничено одиночным эхом и реверберацией. Для измерения ревербера
ции используют простой алгоритм и учитывают только непрерывные экспоненциальные кривые затухания. Это ис
ключает прогнозирование для акустически соединенных помещений и очень сложных сред1*. Влияние нелинейных
искажений на индекс передачи речи не может быть спрогнозировано с использованием простого алгоритма.
Требования к измерению индекса передачи речи установлены в МЭК 60268-16:1998.
Прогнозирование значения индекса передачи речи может быть выполнено вдевять этапов.
Этап 1. Определение спектра речи на семи октавных полосах частот рядом с ухом слушателя.
Этот этап включает в себя определение голосового усилия (включая эффект Ломбарда и влияние средств
защиты слуха, см. приложение А), спектра мужской’женской речи, расстояния между говорящим и слушателем и
влияния ограничения полосы пропускания.
Этап 2. Определение спектра шума на семи октавных полосах частот рядом с ухом слушателя.
Этап 3. Определение отношения сигнал-шум для каждой полосы на основе спектров речи и шума и преоб
разование этих отношений в соответствующие т-значения
S + N
/п
= Юехр
105
,
где S — уровень звукового давления речи, в дБ:
N — уровень звукового давления шума, в дБ.
При отсутствии временного искажения, следует перейти к выполнению этапа 6.
Этап 4. Определение раннего затухания времени реверберации в среде прослушивания и вычисление
(в установленной полосе частот) функции передачи модуляции с использованием формулы, приведенной в
МЭК 60268-16:1998. А.2.1 и приложении D. В результате будет получено 14 m-значений на полосу частот.
Этап 5. Корректировка для каждой полосы октавы семи /л-значений, полученных на этапе 3 с помощью функ
ций передачи модуляции, вычисленных на этапе 4. Корректировку выполняют с помощью умножения т-значения
на функцию передачи модуляции.
Этап 6. Корректировка m-значений для звуковых эффектов (маскирования, порога восприятия).
Этап 7. Определение эффективных отношений сигнал-шум в пределах границ диапазона (от -15 до +15 дБ).
Этап 8. Определение индексов передачи модуляции на основе эффективных отношений сигнал-шум.
Этап 9. Вычисление индекса передачи речи на основе индексов передачи модуляций.
1>При использовании специальных алгоритмов может быть выполнено прогнозирование для более сложных
сред.
10