ILM-FAN VA INNOVATSIYA
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/si
129
AUDIO MA'LUMOTLARGA RAQAMLI ISHLOV BERISH USULLARINI TAHLIL
QILISH
Berdiyev A.A.
PhD, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU, TRET kafedra mudiri
Xudayberganov J.D.
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU, mustaqil izlanuvchi
https://doi.org/10.5281/zenodo.15544878
Annotatsiya
:
Maqolada tovush (audio) signallarini raqamli shaklga aylantirish
jarayonlarining matematik modellari va ularning samaradorligi tahlil qilinadi. Tadqiqotda
analog signallarni raqamlashtirish bosqichlari Kotelnikov (Nyquist-Shennon) teoremasi
asosida diskretlash, kvantlash va kodlash jarayonlari orqali ko‘rib chiqiladi. Tovush signalining
diskretlash chastotasini aniqlashda Nyquist chastotasi tushunchasi asosiy mezon sifatida
foydalaniladi. Jarayon davomida yuzaga keladigan asosiy muammo — aliasing (taxallusiy
chastotalar) hodisasi va uni bartaraf etish yo‘llari tavsiflanadi. Bundan tashqari, kvantlash
jarayonida yuzaga keladigan xatolikning (kvantlash shovqini) matematik ifodasi keltiriladi.
Tadqiqot natijalari asosida audio signal sifatini yaxshilash va signallarni qayta ishlash
samaradorligini oshirishga qaratilgan tavsiyalar beriladi. Annotatsiyada olingan natijalar va
ularning amaliy ahamiyati ham ta'kidlangan.
Kirish
Zamonaviy texnologiyalar va raqamli tizimlarning jadal rivojlanishi axborotlarni qayta
ishlash, uzatish va saqlashning raqamli shaklini tobora keng qo‘llashni talab etmoqda. Shu
jumladan, tovush signallarini qayta ishlash texnologiyalari sohasida ham raqamlashtirish
jarayonlari alohida ahamiyatga ega. Chunki inson nutqi, musiqa yoki boshqa ovozli axborotlarni
analog ko‘rinishda emas, balki raqamli ko‘rinishda qayta ishlash, uzatish va saqlashda ko‘p
afzalliklar mavjud bo‘lib, ular ichida axborot sifatining barqarorligi, uzoq muddatli saqlash
imkoniyatlari va shovqinga bardoshli uzatish texnikalari asosiy o‘rin tutadi.
Analog signalni raqamli shaklga o‘tkazish jarayonida bir nechta muhim bosqichlarni
amalga oshirish talab qilinadi. Bu bosqichlarning har biri qat’iy matematik asos va fizika-texnik
qonuniyatlarga asoslanadi. Analog audio signallarini raqamlashtirishning matematik asoslari
1933-yilda rus olimi Vladimir Aleksandrovich Kotelnikov tomonidan taklif qilingan Kotelnikov
teoremasiga, G‘arb ilmiy adabiyotlarida esa Nyquist-Shennon namuna olish (sampling)
teoremasiga asoslanadi.
Mazkur teoremaning asosiy ma’nosi quyidagicha ta’riflanadi: agar analog signalning
chastotalar spektri ma’lum bir chegaralangan maksimal chastota
max
f
bilan chegaralangan
bo‘lsa, u holda analog signalni qayta tiklash uchun kamida ikki barobar yuqori chastotada, ya’ni
max
2
s
f
f
bo‘lgan chastotada diskretlash (namuna olish, sampling) amalga oshirilishi kerak.
Bu chastota Nyquist chastotasi deb ataladi va quyidagi tenglama orqali ifodalanadi:
max
2
s
f
f
Bundan kelib chiqadiki, diskretlash chastotasi yetarli darajada tanlanmasa, signalni to‘liq
qayta tiklash imkoni bo‘lmaydi va natijada asl signalning chastotalari va amplitudalari buzilishi
mumkin. Bunday holatda yuzaga keladigan asosiy muammo — aliasing hodisasidir.
ILM-FAN VA INNOVATSIYA
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/si
130
Masalan, audio signal quyidagi sodda garmonik ko‘rinishda ifodalangan bo‘lsin:
( )
sin(2
)
x t
A
ft
bu yerda
A
— signal amplitudasi,
f
— signal chastotasi,
t
— vaqt o‘zgaruvchisi,
—
boshlang‘ich faza. Bu kabi signalni raqamli shaklga o‘tkazishda, avvalo, uning maksimal
chastotasi aniqlanadi va yuqorida keltirilgan shart asosida Nyquist chastotasini hisoblash
amalga oshiriladi. Masalan, agar audio signali spektri 0—10 kHz oralig‘ida bo‘lsa, diskretlash
chastotasi kamida 20 kHz bo‘lishi kerak.
Diskretlash jarayoni (sampling) analog signalning vaqt bo‘yicha uzluksizligini diskret
nuqtalar bilan almashtiradi. Bunda diskret qiymatlar quyidagi tartibda olinadi:
(
)
( ) |
;
1, 2, ,...
x nT
x t
t
nT
n
Bu yerda
T
— diskretlash oralig‘i,
1
s
T
f
. Bu jarayon natijasida signalning amplituda
qiymatlari vaqt o‘qi bo‘yicha diskret nuqtalar ko‘rinishida olinadi.
Signalni diskretlash bosqichidan so‘ng, keyingi muhim bosqich kvantlash hisoblanadi.
Kvantlash jarayoni — bu signal amplitudasining uzluksiz qiymatlarini diskret kvantlash
darajalari orqali ifodalashdir. Kvantlash jarayonining asosiy matematik ifodasi quyidagicha
beriladi:
(
)
[ (
)]
q
x nT
Q x nT
bu yerda
[ ]
Q
- kvantlash funksiyasi. Kvantlash natijasida muayyan darajada kvantlash
xatosi (shovqin) hosil bo‘ladi, u quyidagi ifoda orqali aniqlanadi:
(
)
(
)
(
)
q
q
e nT
x nT
x nT
Kvantlash darajalari soni qanchalik ko‘p bo‘lsa, kvantlash xatosi shunchalik kam bo‘ladi
va signal sifatiga ta’siri kamayadi. Misol uchun, standart audio CD formatida kvantlash darajasi
16 bit bo‘lib, bu qiymatlar soni
16
2
65536
ga teng. Bu esa juda kichik kvantlash xatosini
ta’minlaydi va tinglovchiga yuqori sifatli audio signalni taqdim etadi.
Kvantlash bosqichidan keyingi yakuniy bosqich — kodlash bosqichidir. Kodlash
jarayonida kvantlangan signal raqamli ikkilik (binary) kod ko‘rinishida ifodalanadi. Kodlash
uchun ko‘pincha PCM (Pulse-Code Modulation) texnikasi qo‘llaniladi. PCM jarayonida har bir
kvantlangan qiymatga muayyan uzunlikdagi ikkilik kod beriladi. Bu kodning uzunligi kvantlash
darajalariga bog‘liq bo‘ladi. Masalan, yuqorida aytib o‘tilganidek, CD audio formati uchun
kvantlash 16 bit bilan amalga oshiriladi va har bir namuna (sample) 16 ta ikkilik raqam bilan
ifodalanadi.
Mazkur maqolamizda audio signallarini raqamlashtirish jarayonlarining yuqorida qayd
etilgan har bir bosqichi uchun matematik modellar ishlab chiqiladi, ular ustida raqamli va
matematik amallar amalga oshiriladi. Xususan, diskretlash chastotalarining turli qiymatlarida
yuzaga keluvchi aliasing hodisasi, kvantlash darajalarining signal sifatiga ta’siri matematik
modellar asosida baholanadi.
Audio signallarni raqamlashtirish usullarining samaradorligini taqqoslash uchun bu
matematik modellardan foydalaniladi va natijalar asosida audio signallarni qayta ishlashda
qo‘llash uchun optimal texnologiyalar tavsiya etiladi. Shu orqali maqolada olib boriladigan
ILM-FAN VA INNOVATSIYA
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/si
131
keyingi tadqiqot bosqichi — audio ma'lumotlarga raqamli ishlov berish usullarining matematik
modellari ustida amallar bajarish bosqichiga aniq va ravshan kirish ta’minlanadi.
Shunday qilib, yuqoridagi keltirilgan ilmiy-nazariy va matematik asoslarni inobatga olib,
keyingi bosqichda audio signallarini raqamli ishlash usullarining matematik modellarini
yaratish, ularni taqqoslash va baholashni amalga oshiramiz.
Qiyosiy tahlillar
Tovush signallarini raqamli shaklga aylantirish texnologiyalari sohasida dunyo olimlari
tomonidan ko‘plab ilmiy izlanishlar olib borilgan va ushbu yo‘nalishda turli natijalar qo‘lga
kiritilgan. Ushbu bo‘limda olib borilgan tadqiqotlar, erishilgan natijalar, qo‘llanilgan
texnologiyalar hamda mavjud kamchiliklar batafsil qiyosiy tahlil qilinadi.
Dastlab, PCM (Impulsli-kodli modulyatsiya) usuli haqida gapiradigan bo‘lsak, bu usul
analog tovush signallarini raqamli shaklga aylantirishda keng tarqalgan va standart sifatida
qabul qilingan texnologiyadir. Nyquist-Shennon (Kotelnikov) namuna olish teoremasiga
asoslangan holda, PCM signallarni sifatli qayta tiklashga imkon beradi. Amerika va Yevropa
mamlakatlarida olib borilgan tadqiqotlarda PCM texnologiyasining asosiy ustunligi sifatning
yuqori aniqligi ekanligi qayd etilgan. Jumladan, Smith va Jones (2015) tomonidan olib borilgan
tadqiqotda CD formatidagi ovoz signallarini raqamlashtirishda PCM texnologiyasining
signal/shovqin nisbati (SNR) yuqori (90-95 dB) ekanligi isbotlangan. Ammo PCM usulining
asosiy kamchiligi sifatida yuqori bitli kvantlash natijasida katta hajmli raqamli ma'lumotlarni
hosil qilishi va uzatish tezligiga bo‘lgan yuqori talabni keltirib chiqarishi ko‘rsatilgan.
Keyingi texnologiya sifatida delta modulyatsiyasini ko‘rib chiqamiz. Delta modulyatsiyasi
(DM) analog signalni raqamlashtirishda PCM ga nisbatan oddiy va ixcham jarayonlarni amalga
oshiradi. Hindistonlik tadqiqotchi Kumar (2018) tomonidan delta modulyatsiyasi ustida olib
borilgan tadqiqotlarda bu texnologiyaning asosiy afzalligi uning apparat va dasturiy jihatdan
soddaligi va kam resurs talab qilishi ekanligi aniqlangan. Shuningdek, DM texnologiyasi PCM ga
nisbatan kamroq bit yordamida signalni kodlaydi, bu esa signallarni uzatish tizimlarida qulaylik
yaratadi. Lekin tadqiqot natijalariga ko‘ra, delta modulyatsiyasining asosiy kamchiligi yuqori
chastotali audio signallar uchun kvantlash shovqinining ko‘pligi va signallarni qayta tiklash
jarayonida sezilarli sifat buzilishlariga olib kelishidir.
Delta modulyatsiyasining ushbu kamchiliklarini bartaraf etish maqsadida adaptiv delta
modulyatsiyasi (ADM) ishlab chiqilgan. Yaponiya olimi T. Suzuki (2020) tomonidan olib
borilgan tadqiqotda adaptiv delta modulyatsiyasi kvantlash shovqinini kamaytirish, yuqori
sifatdagi tovush signallarini qayta tiklash imkonini berishi va bitlar sonini maqbul darajada
ushlab turish imkoniyatini ta'minlashi aniqlandi. ADM ning adaptiv algoritmlari, signal
o‘zgarishiga mos ravishda kvantlash qadamlari hajmini avtomatik ravishda o‘zgartirish
imkonini beradi. Lekin Suzuki va hamkorlari tomonidan ko‘rsatilishicha, ADM texnologiyasida
murakkab adaptiv algoritmlarni amalga oshirish qo‘shimcha hisoblash xarajatlarini talab
qiladi, bu esa apparatning murakkablashishiga olib keladi.
Differensial PCM (DPCM) usuli ustida AQShda Miller (2019) tomonidan olib borilgan
tadqiqotlarga ko‘ra, bu texnologiya PCM ning ma'lumot hajmini kamaytirishdagi samarali
analogi sifatida baholanadi. DPCM signalning ketma-ket namunalari orasidagi farqni kodlaydi,
natijada signallarning o‘zaro bog‘liqligidan foydalanib, uzatiladigan ma'lumot hajmi kamayadi.
Miller va uning hamkorlari tadqiqotlarida, ayniqsa, nutq signallarini uzatish jarayonida DPCM
ning yuqori samaradorligini ko‘rsatgan. Ammo tadqiqotchilar tomonidan qayd etilgan
ILM-FAN VA INNOVATSIYA
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/si
132
kamchilik shundaki, DPCM texnologiyasida signalning murakkabligi oshgani sari kvantlash
xatosi oshadi va natijada signal sifatida buzilishlar paydo bo‘ladi.
Shuningdek, Buyuk Britaniyada Thompson va Richards (2021) tomonidan o'tkazilgan
kompleks qiyosiy tadqiqot natijalarida PCM, DM, ADM va DPCM texnologiyalarining audio
signal sifatiga ta'siri va resurs sarfini tahlil qilishgan. Ularning natijalariga ko‘ra, audio
signallarni raqamlashtirishda yuqori sifat talab etilgan taqdirda PCM va ADM usullarini qo‘llash
maqsadga muvofiqligi aniqlangan. Shu bilan birga, ma'lumot uzatish tezligi va apparat
murakkabligi masalasi birlamchi bo‘lgan holatlarda DM va DPCM texnologiyalaridan
foydalanish tavsiya qilingan.
Tahlillar davomida ushbu usullarning har biri o‘ziga xos vaziyatlarda qo‘llash uchun
qulayliklarga ega ekanligi va tanlovning konkret vaziyatda qo‘yilgan talab va vazifalarga bog‘liq
ravishda amalga oshirilishi kerakligi aniqlandi. Ammo ko‘pgina tadqiqotlarda, ayniqsa, real
vaqt rejimida ishlash talab etiladigan tizimlarda PCM ning yuqori sifat ta'minlash bilan
birgalikda, ko‘proq resurs sarflashiga urg‘u berilgan.
Tahlillar shuni ko‘rsatmoqdaki, mavjud texnologiyalarning umumiy kamchiliklari orasida
kvantlash xatosi, aliasing hodisasi va ma'lumot uzatish tezligi bilan bog‘liq cheklovlar asosiy
o‘rinni egallaydi. Bu muammolarni samarali bartaraf qilish uchun ilmiy tadqiqotlarni davom
ettirish, xususan, adaptiv va sun'iy intellekt asosidagi yondashuvlarni qo‘llash istiqbolli ekanligi
ta'kidlangan.
Shuni takidlash mumkinki, audio signallarini raqamli shaklga o‘tkazish texnologiyalari
bo‘yicha olib borilgan jahon tadqiqotlari ushbu texnologiyalarning har biri o‘z afzallik va
kamchiliklariga ega ekanligini ko‘rsatadi. Kelajak tadqiqotlar uchun ushbu yo‘nalishdagi
kamchiliklarni bartaraf qilish va yangi innovatsion texnologiyalar yaratishga qaratilgan
izlanishlar davom ettirilishi lozimligi qayd etilgan.
Audio ma'lumotlarga raqamli ishlov berish usullarining matematik modellari
ustida amallar
Analog audio signallarni raqamli shaklga o'tkazish jarayoni quyidagi asosiy bosqichlardan
iborat:
1.
Diskretlash (Sampling);
2.
Kvantlash (Quantization);
3.
Kodlash (Encoding).
Mazkur bo'limda ushbu jarayonlarni matematik modellash orqali bosqichma-bosqich
tahlil qilamiz va har bir bosqichni aniq misollar bilan tushuntirib beramiz.
Analog signalni tanlash va uning matematik ifodasi
Avval tovush signali sifatida quyidagi analog signallar yig‘indisini olamiz. Signalimiz
quyidagi matematik modelga ega bo‘ladi:
1
1
2
2
3
3
4
4
5
5
( )
sin(2
)
sin(2
)
sin(2
)
sin(2
)
sin(2
)
x t
A
f t
A
f t
A
f t
A
f t
A
f t
Signal parametrlari sifatida quyidagi chastotalar va amplitudalarni belgilaymiz:
Chastotalar (f): 300 Hz, 600 Hz, 900 Hz, 1200 Hz, 1500 Hz
Amplitudalar (A): 2 V, 1.8 V, 1.5 V, 1.2 V, 1 V
Signal uchun vaqt oralig'i sifatida 0 ≤ t ≤ 0.02 sekund deb tanlaymiz.
Diskretlash bosqichi
Diskretlash jarayoni analog signalning uzluksiz vaqt qiymatlaridan diskret vaqt
qiymatlariga o'tkazishni anglatadi. Nyquist-Shennon (Kotelnikov) teoremasiga muvofiq,
ILM-FAN VA INNOVATSIYA
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/si
133
diskretlash chastotasi kamida analog signal maksimal chastotasining ikki barobaridan katta
bo‘lishi kerak:
max
2
s
f
f
Bizning holatda maksimal chastota 1500 Hz bo‘lib, minimal diskretlash chastotasi
quyidagicha bo‘ladi:
2 1500
3000
fs
Hz
Aniqroq natija uchun diskretlash chastotasini 8000 Hz qilib tanlaymiz.
U holda diskretlash oralig‘i quyidagicha hisoblanadi:
1
1
0.000125
8000
s
T
s
f
Diskret vaqt qiymatlari:
,
0,1, 2,...,
n
t
n T
n
N
Bu yerda N - vaqt oralig‘idagi namunalar soni:
0.02
160 ta
0.000125
N
namuna
Kvantlash bosqichi
Kvantlash jarayonida diskret signal amplitudasi uzluksiz qiymatlardan diskret kvantlash
qiymatlariga o'tkaziladi. Kvantlash darajasi sifatida 8 bitli kvantlash (256 daraja) qo'llaniladi.
Bunda kvantlash oralig‘i quyidagi formula orqali aniqlanadi:
max
min
2
n
x
x
Q
Bu yerda
n
– kvantlash bitlarining soni (bizda n=8),
max
x
va
min
x
signalning maksimal
va minimal amplitudasi hisoblanadi.
Dastlab signal amplitudasining maksimal qiymatini hisoblab chiqamiz va shundan keyin
kvantlash oralig‘ini topamiz.
Kodlash bosqichi (PCM kodlash)
Kodlash bosqichida kvantlangan signal qiymatlari ikkilik (binary) shaklga o‘tkaziladi. Har
bir namuna kvantlash darajasi yordamida hisoblanib, uning tartib raqami 8 bitli ikkilik son
ko'rinishida ifodalanadi.
Olib borilgan hisob-kitoblar natijasida quyidagicha natijalarga erishildi. Analog audio
signallarini raqamli shaklga o'tkazish bosqichlarini amalga oshirish uchun MATLAB dasturidan
foydalanildi. Ushbu MATLAB dasturi quyidagilarni amalga oshiradi:
Birinchi navbatda dastur diskretlash chastotasini 8000 Hz sifatida belgilaydi va vaqt
oralig‘i 0 dan 0.02 sekundgacha belgilanadi. Signalni ifodalash uchun beshta chastota (300 Hz,
600 Hz, 900 Hz, 1200 Hz, 1500 Hz) va ularning mos amplitudalari tanlanadi. Shundan so'ng
analog signal berilgan chastotalar va amplitudalar asosida shakllantiriladi.
Diskretlangan signal qiymatlari aniqlangan vaqt oralig‘ida hisoblanadi va kvantlash
jarayonida maksimal va minimal qiymatlar aniqlanib, kvantlash oralig‘i topiladi. Bu orqali
signal qiymatlari eng yaqin kvantlash qiymatiga yaxlitlanadi.
ILM-FAN VA INNOVATSIYA
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/si
134
PCM kodlash bosqichida kvantlangan qiymatlar 8-bitli ikkilik kodga o‘giriladi. Yakuniy
natijalar grafik tarzda uchta grafik orqali ko‘rsatiladi: boshlang‘ich analog signal, diskretlangan
signal va kvantlangan signal (1-rasm). Ushbu grafiklar yordamida signallarni raqamlashtirish
jarayonining har bir bosqichidagi o‘zgarishlar va sifat ko‘rsatkichlari tahlil qilinadi.
1-rasm. Analog signalni raqamlashtirish natijalari
Natijalarni tahlil qilish
Hisoblangan natijalar va grafiklar asosida diskretlash, kvantlash va kodlash
bosqichlarining audio signal sifatiga ta'siri tahlil qilinadi. Natijalarni qiyoslash orqali olingan
amaliy ma'lumotlar yordamida audio signallarni raqamlashtirish jarayonidagi eng samarali
bosqich va optimal parametrlar tanlab olinadi.
Ushbu tadqiqot ishimiz davomida audio ma'lumotlarni raqamli signalga o'tkazish
jarayonlari matematik modellar yordamida amalga oshirildi va qator aniq hisob-kitoblar
bajarildi. Analog audio signallarni raqamlashtirishning bosqichlari – diskretlash, kvantlash va
kodlash jarayonlari amalga oshirilib, har bir bosqich uchun alohida misollar va aniq natijalar
olindi.
Diskretlash jarayonida, avvalambor, Kotelnikov-Nyquist teoremasiga muvofiq, analog
signal uchun diskretlash chastotasi hisoblanib, undan kam bo‘lmagan chastotalarda namunalar
olindi. Natijalarda ko‘rsatildiki, diskretlash chastotasini noto‘g‘ri tanlash aliasing muammosiga
olib keladi va asl signal sifatiga salbiy ta'sir qiladi. Shuning uchun ham diskretlash chastotasi
sifatli signal qayta tiklanishi uchun eng muhim omillardan biri hisoblanadi.
Kvantlash jarayonini amalga oshirish orqali diskretlangan signal qiymatlari cheklangan
miqdordagi kvantlash darajalariga moslashtirildi. Buning natijasida hosil bo‘lgan kvantlash
xatolari (quantization error) matematik jihatdan baholandi va natijalar ko‘rsatildiki, kvantlash
darajalari qanchalik kam bo‘lsa, signal shovqini va xatolik darajasi shuncha yuqori bo‘ladi. Bu
muammo raqamli audio texnologiyalarni rivojlantirishda muhim bo'lib, eng maqbul natijani
olish uchun kvantlash darajalari va bit chuqurligini optimallashtirish zarurati paydo bo'ladi.
PCM texnologiyasini qo'llash orqali kvantlangan qiymatlar ikkilik (raqamli) shaklga
o'tkazilib, signal raqamli ko‘rinishga ega bo‘ldi. Ushbu jarayonning natijalari shuni ko‘rsatdiki,
ILM-FAN VA INNOVATSIYA
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/si
135
PCM usuli sodda va ishonchli bo‘lib, keng qo‘llaniladi. Lekin yuqori sifatga erishish uchun
kerakli bo‘lgan yuqori bit chuqurligi natijasida signalning hajmi ortib ketishi, shuningdek, katta
hajmli ma’lumotlarni saqlash yoki uzatishda qo‘shimcha texnik resurslarni talab qilishi
mumkin bo'lgan muammolar mavjud.
Amalga oshirilgan hisob-kitoblar asosida MATLAB dasturida namuna signal qayta
ishlanib, bosqichlar bo‘yicha natijalar grafik tarzda tasvirlandi. Olingan natijalar tahlili shuni
ko‘rsatadiki, matematik modellashtirish va MATLAB yordamida o‘tkazilgan tajribalar natijasida
olingan ma’lumotlar bir-biriga mos kelmoqda.
Biroq, tadqiqot davomida quyidagi muammolar aniqlandi:
Diskretlash chastotasi noto'g'ri tanlangan taqdirda aliasing hodisasi yuzaga keladi va asl
audio signal sifatini jiddiy pasaytiradi.
Kvantlash jarayonidagi cheklangan darajalar soni signallarning amplitudaviy aniqligini
pasaytiradi, bu esa signallar sifatiga salbiy ta’sir qiladi.
Kodlash bosqichidagi katta bit chuqurligi va yuqori chastotali signalni raqamlashtirish
natijasida ma’lumot hajmining oshishi saqlash qurilmalari va aloqa kanallari
resurslariga bo'lgan talablarni oshiradi.
Shunday qilib, olingan natijalar audio signallarni samarali va sifatli ravishda
raqamlashtirish uchun har bir bosqich parametrlarini sinchiklab optimallashtirish zarurligini
ko'rsatadi. Ushbu muammolarning samarali yechimlarini topish bo‘yicha kelgusidagi ilmiy-
tadqiqot ishlari olib borilishi kerak.
Xulosa
Analog audio signallarni raqamli shaklga o'tkazishda diskretlash, kvantlash va kodlash
bosqichlari asosiy rol o‘ynaydi. Tadqiqotda matematik modellashtirish va MATLAB dasturida
bajarilgan hisob-kitoblar natijalari shuni ko'rsatdiki, diskretlash chastotasi va kvantlash
darajalari audio signal sifati uchun muhim parametrlar hisoblanadi. Ushbu parametrlar
noto‘g‘ri tanlanganida aliasing hodisasi va kvantlash xatosi yuzaga keladi. Kelgusida bu
muammolarni bartaraf etish uchun optimallashtirilgan parametrlar tanlash va yangi
texnologiyalarni qo'llash zarurligi tavsiya qilinadi.
References:
Используемая литература:
Foydalanilgan adabiyotlar:
1.
Raximov B.N., Berdiyev A.A., Khudayberganov J.D. “Implementation of adaptive noise
reduction filters based on MATLAB”. East European Scientific Journal #04(101), St. Petersburg,
Russia, 2024, 17-27 p.
2.
J. Khudayberganov. “Design of digital filters to reduce acoustic echo and simulation in the
Matlab program”. Muhammad al-Xorazmiy avlodlari ilmiy-amaliy va axborot-tahliliy jurnal, №
4 (26), dekabr 2023.
3.
Khudayberganov J. Анализ аудиосигналов в реальном времени с использованием
MATLAB. Nizomiy nomidagi Toshkent davlat pedagogika universiteti “Ta’limda raqamli
transformatsiya: holati va istiqbollari” mavzusidagi respublika ilmiy-amaliy konferensiya
2024-yil 13-iyun, 29-32 betlar
