Аннотация результатов, полученных в 2022 году
В рамках задачи разработки методов оценивания и аппроксимации одномерных функций распределения и корреляционных функций акустических сигналов и акустических помех по ограниченным наборам данных была разработана модель одномерной функции плотности вероятности оцифрованных акустических речевых сигналов. Анализ полученных результатов показал, что если объем исследуемых выборок речевых сигналов N>=0.5*10^5 и период их дискретизации Тд=91*10^-6 с, то возможно достижение погрешности менее 1%. При увеличении объема выборки до миллиона дискретов погрешность будет составлять менее 0,3%. Для получения погрешности 5% достаточно исследовать сигнал на интервале 0,3 с. В том случае, если продолжительность анализируемого отрезка сигнала будет составлять 10^-2 с и 3*10^-1 с, его погрешность будет около 19% и 8 %. В рамках задачи разработки и исследования методов и моделей сглаживания и локальной аппроксимации наблюдаемых сигналов, на этой основе сегментации нестационарных акустических сигналов и помех аппроксимация результатов, полученных в предыдущем разделе, может производиться с использованием нескольких математических моделей. Согласно проведенным исследованиям, более оптимальным является подход к аппроксимации на основе полинома, построенного с применением экспоненциальных функций, который при значении порядка, равного 3, позволяет получить погрешность представления менее 5%. Таким образом, разработан метод восстановления распределения плотности вероятности аудиосигналов с погрешностью не более 5, в соответствии с которым создана модель плотности вероятности речевых сигналов в виде многочлена 3-го порядка, который был сформирован с применением экспоненциальных функций, представленных. В рамках решения задачи обнаружения и оценивания гармонических сигналов, сигналов с дискретным спектром на фоне акустического шума с непрерывным распределением были сформированы модели внешних акустических помех в системах громкоговорящей связи и оповещения Результаты имитационного моделирования подтвердили, что применение аппроксимации функции плотности вероятностей с использованием ряда гауссовых кривых обеспечивают достижение погрешности не более 5% процентов при использовании полинома с порядком, равным 3. Таким образом, был получен алгоритм для расчета времени корреляции: Полученные результаты показывают зависимость времени корреляции речевого сигнала от размера окна данных в частотном диапазоне от 1-2 кГц и выше. Оно находится в пределах 0,4-0,9 миллисекунды для 20-36 периодов дискретизации. Результаты проведенных исследований отражают, что среднее время корреляции для шума моря составляет 40-80 Тдискр. Время корреляции для шума ветра составляет около 110 Тдискр. При исследованиях времени корреляции использовался период дискретизации Тдискр =22,676·10^-6 с. В результате время корреляции исследуемых видов шумов составляет 0,9…3·10^-3 с, а энергия концентрируется в низкочастотной области спектра: до 1200 Гц для шума машинного отделения и до 400 для морских и ветровых шумов. В результате проведенных исследований был разработан алгоритм вычисления функции спектральной плотности реализации акустических сигналов на конечных интервалах. Представленный алгоритм может быть использован для спектрального анализа речевых сигналов, акустических шумов и помех. По результатам исследований можно отметить следующие выводы: спектральная плотность мощности речевой информации начинает понижаться со скорость около 20 дБ/октава, со значения частоты ~550 Гц, при этом максимум плотности мощности сигнала концентрируется в границах частот 250...900 Гц. Спектральные составляющие выше 3400 Гц понижаются на 30 дБ. В рамках задачи формирования модели акустических эхо-сигналов и оценивание её параметров был разработан метод корреляционно-экстремального оценивания параметров эхосигналов. Результаты проведенного модельного эксперимента по времени настройки адаптивного фильтра показали повышение скорости подстройки компенсатора. В результате, уровень компенсации эхосигнала и помех составил примерно 7 дБ, что более чем на 2 дБ лучше известных. Кроме того, скорость подстройки адаптивных фильтров повысилась в 3-4 раза. В рамках задач повышения слоговой разборчивости телекоммуникационных систем аудиообмена и громкоговорящего оповещения и повышение достоверности передачи или приема информации в телекоммуникационных информационно- управляющих системах разработан алгоритм минимизации акустической обратной связи в системах громкоговорящей связи. Для обеспечения приемлемого уровня разборчивости речи требуется обеспечить следующие параметров качества звукового сигнала: - отсутствие эффекта акустической обратной связи; - при устранении эффекта звуковой петли исключить обрывание речевых фраз; - уверенный прием речевого сигнала с расстояния до 50 см от микрофона [3]. Для упрощения и снижения вычислительной нагрузки на устройства телекоммуникационных систем громкоговорящей связи возможно применение алгоритма, отключающего громкоговоритель при обнаружении сигнала на микрофоне. Это делает устройство более простым и универсальным, но усложняет программное обеспечение. Для систем громкоговорящей связи характерно применение только одного громкоговорителя и одного микрофона, что позволяет исключить взаимодействие громкоговорителя с несколькими микрофонами. Разработанный алгоритм позволяет минимизировать акустическую обратную связь в устройствах громкоговорящей связи, при этом обладает невысокой вычислительной нагрузкой и не требует наличия производительных вычислительных модулей. Алгоритм может быть реализован при разработке новых и модернизации уже существующих устройств громкоговорящей связи без внесения в их конструкцию существенных изменений. В рамках задачи повышения пропускной способности каналов за счет применения высокоскоростных технологий обмена информацией разработан алгоритм конфигурирования устройств телекоммуникационной системы громкоговорящей связи по локальной вычислительной сети. Результаты исследований предлагается использовать при дальнейшей разработке и технической реализации программно-аппаратного комплекса цифровой диспетчерской громкоговорящей и телефонной связи, вещания и оповещения. В рамках задачи повышения производительности телекоммуникационных систем были исследованы методы минимизации вычислительных затрат в системах мониторинга и громкоговорящего оповещения. Таким образом, использование пакетного вейвлет-анализа при обработке и изучении параметров временных рядов концентраций загрязняющих выбросов позволяет минимизировать вычислительные затраты при обработке временных рядов данных в системах мониторинга выбросов. При интервале усреднения в 10 выборок серии погрешность восстановления сигнала невелика и составляет около 3%, при этом вычислительные затраты минимизируются в 10 раз. На графике видно, что дальнейшее увеличение интервала усреднения приводит к значительно большей ошибке обработки, что недопустимо.

Аннотация результатов, полученных в 2023 году
Основными целями и задачами исследования являлись. 1) Создание эффективных информационно-управляющих телекоммуникационных систем обмена акустическими сигналами с увеличенной вероятностью достоверности получения информации на основе новых информационных технологий и новых методов обработки акустических сигналов с применением новых теорий в области моделирования акустических сигналов и помех. 2) Исследование и разработка новых методов, моделей и алгоритмов обработки акустических сигналов и управляющей информации, повышающих эффективность функционирования оперативно-командных, диспетчерско-технологических и информационно -управляющих телекоммуникационных систем в условиях наличия внешних помех. 3) Исследование и разработка методов и моделей выбора структурных аппаратно-программных решений устройств телекоммуникационных систем, методов оптимизации структуры устройств на этапе проектирования. Во второй год реализации проекта были проведены следующие исследований и разработаны следующие методы: 1. Разработка модели акустических сигналов методами параметрического представления нелинейных систем, распознавания сигналов, путем обобщения методов МНК и локальной аппроксимации. 1.1 Результаты исследования линейных и нелинейных параметрических моделей методами линейной и нелинейной регрессии, которые основываются на методе наименьших квадратов. 1.2 Разработанная модель акустических сигналов с применением методов параметрического представления нелинейных систем, распознавания сигналов, путем обобщения методов МНК и локальной аппроксимации. 1.3 Результаты исследований алгоритмов сглаживания данных, представленных выборками акустического сигнала на конечном интервале. 1.4 Результаты параметрического представления нестационарных сигналов. 1.5 Разработанный алгоритм адаптации методами теории нелинейных систем. 1.6 Результаты проведения идентификации нестационарных линейных и нелинейных систем вероятностно-статистическими методами и методами обобщенной локальной аппроксимации. 1.7 Решение задач идентификации нелинейных объектов и каналов связи методами теории нелинейных систем и теории искусственных нейронных сетей. 1.8 Результаты оценивания плотности вероятности помех и акустических эхо-сигналов. 1.9 Методы создания моделей сигналов в информационно-управляющих телекоммуникационных системах, в системах локационного обнаружения, на основе новых оценок и решения некорректных задач. 1.10 Методы прогнозирования изменения параметров дискретных функций с применением технологий искусственных нейронных сетей. 1.11 Методы оценивания распределения плотности вероятности сигналов в информационно-управляющих, телекоммуникационных и измерительных системах. 2. Развитие методов повышения производительности многопроцессорных вычислительных систем с гетерогенной архитектурой с использованием дополнительных вычислительных производительных модулей или с использованием однородных модулей на графических процессорах. 2.1 Разработанные методы повышения производительности многопроцессорных вычислительных систем с гетерогенной архитектурой с использованием дополнительных вычислительных производительных модулей или с использованием однородных модулей на графических процессорах. 3. Развитие вопросов повышения производительности обработки данных и аудиопотоков, вопросов расширенного микширования аудиопотоков для их обработки на графических процессорах. 3.1 Результаты исследования и разработки вопросов повышения производительности обработки данных и аудиопотоков, вопросов расширенного микширования аудиопотоков для их обработки на графических процессорах с минимизацией времени переключения между буферами. 3.2 Разработанные структурные схемы, схемотехнические решения, алгоритмы, программное обеспечение устройств телекоммуникационной внутриобъектной оперативно- командной системы связи и громкоговорящего оповещения с повышенной пропускной способностью, скоростью передачи и обработки информации, с минимизированными задержками передачи данных в каналах связи, повышенной надежностью и помехозащищенностью. 3.3 Разработанные методы резервирования каналов и потоков. Методы обеспечения стабильной пропускной способности телекоммуникационной сети для различных видов трафика. 3.4 Методы повышения производительности обработки данных. 4. Разработка методов экспериментальных сравнительных компьютерных исследований для оценивания производительности новых алгоритмов обработки данных в многопроцессорных устройствах систем телекоммуникаций. 4.1 Результаты экспериментальных исследований при оценивании производительности разработанных алгоритмов обработки и идентификации данных в многопроцессорных устройствах систем телекоммуникаций.