Tekshirdi: Boburxon To’rayev

Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi
Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

1 - TOPSHIRIQ


Mavzu: Signallarga parallel ishlov berish algoritmlari MFCC jarayoni uchun
Talaba: Sulxonqulov Suxrobjon
Tekshirdi: Boburxon To’rayev

TATU - 2023

Ishdan maqsad: Signallarga parallel ishlov berish algoritmlari MFCC jarayoni uchun

I. Nazariy qism
MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) - bu audio signalni ta'riflash va tan olishning amaliy algoritmi, mas'uliyati boshqa audio analiz uchun aloqadur. Bu algoritm ovozli ma'lumotlarni nuqsonlar (cepstral o'quvchi ko'efitsiyentlar) qatoriga aylantiradi. Bu qatordan keyin, shuningdek amplitudani, ovoz tonini va boshqa ovozning turli xususiyatlarni tanlash osonlik bilan amalga oshiriladi.
MFCCni parallel ishlovchi algoritmni o'rganish uchun quyidagi jarayonni tushunish kerak:
Signalning Qismi Qilish (Frame Segmentation): Audio signalning hajmi katta bo'lishi mumkin, shuning uchun signalni o'zaro to'g'ri hisoblash uchun o'zaro algoritmni parallel ishlatish masalasi keltiriladi. Signalni ko'p qismga bo'lib bo'lib olish uchun, signalning har bir qismi bir nechta o'zgaruvchilarga taqsimlangan holda yaratiladi.
Pre-emphasis: Pre-emphasis audio signalning yuqori chastotadagi ovozlarini boshqarish uchun ovozni o'zlashtirish qadamini o'z ichiga oladi. Bu parallel amallarni bajarishdan o'tishimiz kerak, shuning uchun hamma signal qismlari o'zaro ishlaydi.
Fur'er Transform (FFT): MFCC algoritmi uchun signalning tezlik o'lchamini olish lozim. Bu uchun FFT ishlatiladi va bu amalni parallel ishlovchi algoritmni tuzish, har bir signalning FFT ni bajarish bilan bog'liq o'zgaruvchilarni hisoblashni talab qiladi
Mel-filter bankini o'rnatish: Mel-filter bankini yaratish uchun, har bir filtri o'zaro ishlaydigan parallellikni talab qiladi. Har bir filtri o'zlashtirilgan audio qismini o'zlashtiradi va yonaltiradi.
Logarithm olish: Mel-filter bankiga ko'nikishdan so'ng, har bir qatorni logarifm olish lozim. Bu parallel ravishda bajarilsa, konsertirovka va to'qima ishlanishi oson bo'ladi.

Cepstral Analysis: Cepstral ko'efitsiyentlarini hisoblash uchun FFT qilib chiqilgan signalga qo'shimcha parallel hisoblashlar qo'shiladi.

DCT (Discrete Cosine Transform): Cepstral ko'efitsiyentlarini olishdan so'ng, DCT uchun parallel ishlovchi algoritmni ishga tushirish kerak.
Ovoz ma'lumotlarining analizi: Ovozning turli xususiyatlari, masalan, ton, larynxning ovozlarini ajratish va boshqa ma'lumotlar, ovozni parallel ravishda tanlashni talab qiladi.
Kiritish va natijalarni ko'rish: Paralellikni boshqarish uchun ishlovchi tashqi dastur tuzish va natijalarni vizualizatsiya qilish kerak.
MFCC algoritmi parallel ishlovchi ko'plab hajmi katta ma'lumotlar bilan ishlashni talab qiladi. Ammo, bu parallel amallarni foydalanish audio analizining tezlashtirilgan va efektiv usullaridan biri bo'lib, audiodagi muhim xususiyatlarni aniqlash va ma'lumotlarni ishlovchi dasturlarni tuzishda yordam beradi.

MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) algoritmi audio signalni ovoz ma'lumotlariga aylantirish uchun juda mashhur bo'lgan bir tahlili algoritm hisoblanadi. U yoshirin ko'nikishlarga qaraganda ovozni ma'lumotlarini aniq ko'rish va ta'riflash imkonini beradi. MFCC algoritmini parallel ishlovchi olish uchun quyidagi ma'lumotlarni ko'rsatishni davom ettirishim mumkin:

Frame Segmentation: Audio signal ovozlarini aniqlash uchun paralellikni qo'llab quvvatlash uchun signalni kichik segmentlarga ajratish zarur. Bu segmentlar, signalni birma-bir o'zgaruvchilarga taqsimlangan har bir qismni ifodalaydi
Pre-emphasis: Pre-emphasis, signalning yuqori chastotadagi ovozlarini boshqarish uchun audio signalini tahrirlovchi ovozni o'zlashtiradi. Pre-emphasis amaliyoti parallel ishlovchi tizimlar orqali bajariladi.
Fast Fourier Transform (FFT): MFCC algoritmi uchun tezlik o'lchamini olish lozim. Bu uchun, har bir audio signalining FFT ni hisoblash kerak. FFT, qo'shimcha parallel ishlovchi algoritm orqali yechiladi.
Mel-filter bankini o'rnatish: Mel-filter banki yaratish uchun har bir filter paralellikni o'zlashtiradi. Har bir filter, audio signalning o'zlashtirilgan qismi bilan ishlaydi va o'z filterining chiziqli harakatini bajaradi.
Logarithm olish: Mel-filter bankiga o'tkazilgan audio signalni ko'nikishdan so'ng, har bir qatorni logarifm olish lozim. Bu amalni parallel ishlovchi algoritm orqali o'zlashtiriladi.

Cepstral Analysis: Cepstral ko'efitsiyentlarini hisoblash uchun FFT qilib chiqilgan signalga qo'shimcha parallel hisoblashlar qo'shiladi.

Discrete Cosine Transform (DCT): Cepstral ko'efitsiyentlarini olishdan so'ng, DCT ni ishlatish lozim. DCT, audio ma'lumotlarini parallel ravishda tahlil qilishni osonlashtiradi.
Ovoz ma'lumotlarini tanlash: Ovozning turli xususiyatlari, masalan, ovozning tovushlari va ko'nikishlari, parallel ishlovchi algoritmlar orqali aniqlanadi. Bu parallel hisoblashlarni parallel ishlovchi qo'shimcha algoritm orqali amalga oshiriladi.
Sintez natijalari: Paralellikni boshqarish uchun ishlovchi dastur tuziladi va MFCC algoritmi natijalari olish, shuningdek bu natijalarni o'zlashtirilgan ovozlar va audio tasvirlarini tarkibiy ko'rsatish uchun vizualizatsiya qilishning yanada oson bo'lishi mumkin.
MFCC algoritmi, audio analizining samarador va mashhur usullaridan biri bo'lib, ovoz ma'lumotlarini ovoz tanlash, ilova tanlash, qirolicha turlarini aniqlash va boshqa audio tahlilini osonlashtirishda yordam beradi. Paralellikni qo'llash, MFCC algoritmini tez va effektiv ishlatish imkonini beradi.