İnternet Protokolü Üzerinden Ses Taşıma Uygulamaları İçin Dalgacık Dönüşümü Kullanılarak Basit ve Etkili Bir Ses Sıkıştırma Uygulaması

Bilgisayar ağları ve İnternet son yıllarda hızla yaygınlaşmış ve bunun sonucunda yeni uygulamalar ortaya çıkmaya başlamıştır. Bilgisayar ağları ve İnternet üzerinden ses, video ve görüntülerin taşınması geleneksel yöntemlere göre büyük maliyet avantajı sağlamıştır [1]. İnternet üzerinde yapılan bu tür servislerde dikkat edilmesi gereken en önemli nokta uçtan uca olan taşıma süresidir. ITU (International Telecommunication Union) G.114 standardına göre ses taşıma için uçtan uca olan gecikme süresi 0-150 ms arasında olmalıdır [2]. İnternet protokolü üzerinden ses taşıma anlamına gelen VOIP (Voice over IP) teknolojisinde uçtan uca gecikmeyi kontrol altında tutacak bir servis kalitesi sistemi kullanılması kaliteli bir servis için zorunludur [3]. Ancak belirli servislere garanti edilmiş bant genişliği ve öncelik sağlayan bir servis kalitesi uygulaması tek başına yeterli değildir. Taşınacak sesin daha az yer kaplaması için genellikle sıkıştırma algoritmaları ile önce ses sıkıştırılmakta ve daha sonra taşınmaktadır. Bu makalede VOIP uygulamaları için en uygun genel eşikli ayrık dalgacık dönüşümü kullanılarak basit ve etkili bir ses sıkıştırması sunulmaktadır. Uygulamada kullanılan metot basit ve hızlı bir sıkıştırma işlemi gerçekleştirmekte olup VOIP uygulamalarının gereksinimlerini karşılamaktadır. Uygulama ses sıkıştırma işlemini fazla işlemci gücü kullanmadan hızlı bir şekilde gerçekleştirmekte, tatmin edici ses kalitesi ve yüksek sıkıştırma oranları elde edilmektedir. Bu yöntem ses sıkıştırma işlemi gerçekleştiren yönlendirici ve VOIP geçitleri için uygundur.

Anahtar Kelimeler:

Ayrık dalgacık dönüşümü, Ses Sıkıştırma, En uygun genel eşik, İnternet protokolü üzerinden ses taşıma

A Simple and Effective Audio Compression Application For Voice Over Internet Protocol Applications By Using Discrete Wavelet Transform

In recent years, computer networks and Internet have become widespread quickly, and as a result of this, new applications have started to emerge. The transmission of voice, video and images over computer networks and Internet has brought cost advantages over traditional methods [1]. The most important point in this kind of services over Internet is end-to-end transmission time. According to ITU G.114 standard, for carrying voice, end-to-end delay is to be 0 to 150 ms [2]. A quality of service system that keeps end-to-end delay under control in VOIP technology which means carrying voice over Internet protocol is required for a quality service [3]. But a quality of service application alone that provides guaranteed bandwidth and priority to specific services is not sufficient. Usually voice is compressed by the use of compression algorithms and then carried, to make it occupy less space. This paper presents a simple and effective lossless audio compression using discrete wavelet transform with an optimal global threshold for voice over IP applications. The method used in the application performs a simple and fast compression and satisfies the requirements of VOIP applications. The application performs voice compression quickly without requiring much processing power, and satisfactory audio quality and high compression rates are obtained. This method is suitable for routers and VOIP gateways which perform voice compression.

Keywords:

Discrete wavelet transform, Audio compression, Optimal global threshold, Voice over IP,

PDF

___

Zeadally, S., Siddiqui, F., Kubher, P., (2004). Voice over IP in intranet and Internet environments, Proceedings , 151 (3), 263 – 269.
International Telecommunication Union (ITU), (1996). One-Way Transmission Time (Recommendation G. 114).
Shenquan, W., Mai, Z., Dong, X., Wei Z., (2006). Design and implementation of QoS- provisioning system for voice over IP, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 17(3), 276 – 288.
Hillenbrand, M., Gotze, J., Muller, P. ,(2005). Voice over IP – Considerations for a Next Generation Architecture, Proceedings of 31st EUROMICRO Conference on Software Engineering and Advanced Applications, 386 – 393.
Tewfik, A.H., Sinha, D., Jorgensen, P.,(1992). On the optimal choice of a wavelet for signal representation, Information Theory, 38(2), 747 – 765.
Weeks, M., (2006), Digital Signal Processing Using MATLAB and Wavelets, Jones & Bartlett Publishers, Boston.
Walnut, D. F., (2004), An Introduction to Wavelet Analysis, Birkhäuser Boston, Boston.
Fleet, P. V., (2008), Discrete Wavelet Transformations: An Elementary Approach with Applications, Wiley-Interscience, New York.
Sinha, D., Tewfik, A., (1993). Low Bit Rate Transparent Audio Compression using Adapted Wavelets, IEEE Trans. ASSP, 41 (12).
Agbinya, J.I., (1996). Discrete Wavelet Transform Techniques in Speech Processing, IEEE Tencon Digital Signal Processing Applications Proceedings, 514-519.
Srinivasan, P., Jamieson, L. H., (1998). High Quality Audio Compression Using an Adaptive Wavelet Packet Decomposition and Psychoacoustic Modeling, IEEE Transactions on Signal Processing, 46 (4).