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MÉTODOS DE CODIFICAÇÃO DE VOZ - UMA INTRODUÇÃO (4) |
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José de Ribamar Smolka Ramos |
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Esta página
contém duas figuras grandes. Aguarde a carga se a conexão estiver lenta.
Métodos de Codificação de Voz
– Uma Introdução (4)
Repetindo o trecho final da página anterior:
Se a freqüência de amostragem
for menor que este valor, ocorre perda de informação, e o sinal original não
pode mais ser recuperado sem distorção. Este fenômeno é conhecido como
aliasing.
Se a freqüência de amostragem for superior ao mínimo estabelecido pelo
teorema de Nyquist, ocorre um "espalhamento" das cópias do espectro
original. Esta situação de super-amostragem (oversampling) é útil,
como veremos depois. A figura 5, na próxima página, representa estas
situações.
Figura 5 -
Aliasing e Oversampling
O segredo é determinar, de acordo com a natureza da aplicação, a freqüência limite
ωc e a freqüência de amostragem ωa. Em sinais de voz existem muitas componentes de freqüência alta, mas estudos determinaram que, para as necessidades de inteligibilidade e discernibilidade em aplicações de telefonia, as componentes de freqüência importantes estão contidas na faixa de 500 Hz a 3,5 KHz.Resumindo o que vimos até aqui: na transmissão geramos
um sinal PAM, e na recepção recuperamos o sinal original, por filtragem
simples do sinal PAM. Mas o sinal PAM não é digital.
Ele é discreto no tempo, com cada amostra podendo
assumir uma faixa contínua de valores. Para transformar o sinal PAM em
um sinal digital, fazemos um processo chamado quantização.
Para quantizar, primeiro precisamos saber os limites de excursão do sinal PAM
gerado na amostragem. Da mesma forma que usamos um filtro para limitar
as freqüências do sinal a amostrar, usamos um filtro para limitar a
amplitude do sinal analógico de entrada, o que torna a excursão máxima
do sinal PAM conhecida (dica: não adianta gritar ao telefone, porque o
volume máximo transmitido é limitado). Supondo que o sinal PAM nos dê
amostras do valor da tensão elétrica na saída do microfone em função do
tempo, e que estas amostras variam entre os valores mínimo (V
Tabela 1
Cada
amostra do sinal PAM é comparada com esta tabela, para verificar em qual
dos sub-intervalos ela se encaixa. Daí para a frente, a amostra passa a
ser representada pelo número binário que identifica o sub-intervalo de
quantização onde ela se encaixou. O valor de n (número de
sub-intervalos) escolhido determina a quantidade de bits necessários
para representar cada amostra do sinal PAM.
O problema deste método de representação ocorre na recepção. Tudo que o
receptor conhece sobre uma determinada amostra é o número (binário) do
sub-intervalo onde ela foi classificada pelo transmissor. O receptor não
tem como determinar qual o valor exato da amostra dentro daquele
sub-intervalo, então ele faz uma aproximação, assumindo que o valor da
amostra recuperada é igual ao valor médio do sub-intervalo ao qual ela
pertence. Isto causa uma distorção no sinal PAM recuperado, conhecido
como erro de quantização (quantization error) ou ruído de quantização (quantization
noise).
Para
minimizar o erro de quantização basta utilizar um número n de
sub-intervalos adequado à natureza da aplicação. Para aplicações de
telefonia, n=256 (amostras representadas por números binários com 8 bits
de tamanho) dá resultado satisfatório. Para aplicações de áudio de alta
fidelidade (CDs) usa-se n=65536 (amostras representadas por números
binários com 16 bits de tamanho).
A figura 6 , na próxima página, mostra um diagrama de blocos para o
processo de conversão A/D (analógico/digital) e D/A (digital/analógico)
que foi descrito.
