Beszéd- és adatjelek feldolgozása

Processing of Speech and Data Signals

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

—

Hatályosság vége:

—

Tantárgy neve (magyarul, angolul)

Beszéd- és adatjelek feldolgozása

Processing of Speech and Data Signals

Tantárgykód

BMEVITT5105

Tantárgyjelleg

—

Képzési szint

—

Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)

Kurzustípus	elmélet	gyakorlat	laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti)	4	0	0
jelleg (kapcsolt/önálló)	—	—	—

Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa

vizsga

Tantárgy kreditértéke

Tantárgyfelelős

Solymosi János

Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység

—

Kar

Tantárgy weboldala

—

Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege

—

Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel

nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

1. A beszédkódolási módszerek áttekintése: hullámforma és forráskódolás, hibrid megoldások. PCM alapú kódolási technikák ( DPCM, DM, stb.). A lineáris predikció alapgondolata, alkalmazási lehetőségei. Analízis - szintézis módszerek, a maradékjel kódolása (RELP, CELP, stb.). Beszédjelek minőségromlásának okai, fajtái. Az objektív minőségi jellemzők áttekintése, spektrális torzítási mértékek.

2. A felismerési feladatok osztályozása. A lényegkiemelés módszerei. Izolált szavas felismerés idővetemítés és osztályozás, illetve vektorkvantálás és rejtett Markov modell alkalmazásával. A beszélő-függetlenség biztosítása. Személyiség-jegyek a beszédben, a beszélő személy felismerése, ill. azonosítása.

3. Adatjelek osztályozása, jellemzői, előállításuk digitális módszerei. A közepes sebességű adatátvitel jellegzetes példái. Időzítéskinyerés és döntés, mint a kiértékelés elemi műveletei. Demodulációs módszerek, a vivővisszaállítás eljárásai. A duplex átvitel megvalósítása, echo törlés.

4. Lineáris torzítás hatása adatjelekre. A szimbólumközti áthallás kiegyenlítése FIR szűrővel. A szűrő automatikus beállítása, az LMS algoritmus. Komplex adatjel kiegyenlítése. Zajos beszéd minőségének javítása Wiener szűréssel, illetve lényegkiemeléssel. Adaptív szűrés a cepstrális együtthatók tartományában.

A tárgy a digitális jelfeldolgozás módszereinek alkalmazására mutat távközlési környezetbe illeszkedő példákat. A bemutatott példák kapcsán önállóan megoldandó feladatok is kiadásra kerülnek, öszhangban az ugyanezen félévi LABORATÓRIUM c. tárgy célkitűzéseivel.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

előadás

Tanulástámogató anyagok

Online források

Parsons, T.W.: Voice and Speech Processing, McGraw-Hill, 1986.; Gordos G., Takács Gy.: Digitális beszédfeldolgozás, MK, Budapest, 1983.; Rabiner, L.R., Schafer, R.W.: Dig. Proc. of Speech Signals, 1978.

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

Jelek és rendszerek leírásának matematikai alapjai, eszközei. Analóg és digitális áramköri ismeretek.

Képesség típusú kompetenciák

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

Jelek és rendszerek leírásának matematikai alapjai, eszközei. Analóg és digitális áramköri ismeretek.

Általános szabályok

Követelmények: A szorgalmi időszakban: Tervezési feladat kiadása az 5. héten, beadása a 14. héten. A feladat kiértékelése kétfokozatú skálán történik. A vizsgára bocsátás feltétele a feladat elfogadható szintű megoldása. A vizsgaidőszakban: a tárgyban szóbeli vizsgát tartunk. Elővizsga: a tárgyban elővizsgát nem tartunk Pótlási lehetőségek: A feladat beadása a vizsgaidőszak első hetében pótolható.

Teljesítményértékelési módszerek

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Nincs megadva.

Ajánlott tantárgyak

Nincs megadva.

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága

Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:

—

Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:

—

Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.