Оптимизация акустической информации на основе структуризации звукового потока

Автоматика, связь, информатика. 2025. № 10. С. 22–26

Automation, communications, informatics. 2025. № 10. Р. 22–26

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ

Научная статья

УДК 004.932.2

DOI: 10.62994/AT.2025.10.10.005

Оптимизация акустической информации на основе структуризации звукового потока

Сергеев Игорь Сергеевич

Московский авиационный институт, кафедра «Системное моделирование и автоматизированное проектирование», аспирант, Москва, Россия, Noctisik76@gmail.com

Аннотация. В статье изложена информация о комбинированном методе уплотнения акустической информации на основе структуризации звукового потока и многоуровневой оптимизации. Метод ориентирован на использование в технических системах с ограниченными ресурсами хранения, таких как системы аудиофиксации служебных переговоров и речевого взаимодействия ОАО «РЖД». Целью является снижение физического объема акустической информации путем приведения звукового потока к структурному представлению с последующим применением алгоритмов уплотнения. Предлагаемая программная реализация обеспечивает высокий коэффициент сжатия при сохранении качества сообщений. Эффективность метода подтверждена экспериментальными результатами.

Ключевые слова: оптимизация акустической информации, структуризация, энтропийное кодирование, словарное кодирование, сжатие, звуковой сигнал, обработка звуковых данных

Для цитирования: Сергеев И.С. Оптимизация акустической информации на основе структуризации звукового потока // Автоматика, связь, информатика. 2025. № 10. С. 22–26. DOI: 10.62994/AT.2025.10.10.005

TELECOMMUNICATIONS

Original article

The optimization of acoustic information based on sound stream structuring

Igor S. Sergeev

Moscow Aviation Institute (MAI), Postgraduate student, Noctisik76@gmail.com

Abstract. The article presents a method for optimizing acoustic information, based on transforming a sound signal from a continuous sequence of amplitude values recorded over time into a structural representation that enables optimal encoding of acoustic data using combinations of compression algorithms. The proposed method is designed for use in technical systems with limited computational and storage resources, particularly in subsystems of audio recording and speech communication employed within the infrastructure of JSC «Russian Railways». Experimental studies have confirmed the effectiveness of the developed method: a high compression ratio is achieved while maintaining the quality of the transmitted messages and enabling restoration to the amplitude representation. The achieved compression ratios surpass those of widely used lossy frequency-based compression formats, including MP3 and AAC with constant bitrate settings. The playback quality of the restored information is indistinguishable from the original recording.

Keywords: acoustic information optimization, structuring, entropy coding, dictionary-based coding, compression, audio signal, audio data processing

For citation: Sergeev I.S. The optimization of acoustic information based on sound stream structuring // Automation, communications, Informatics. 2025. № 10. Р. 22–26. DOI: 10.62994/AT.2025.10.10.005

Список источников

1. Инструкция о порядке использования локомотивных регистраторов переговоров локомотивной радиосвязи РПЛ-2 : утв. распоряжением ОАО «РЖД» от 16.05.2011 № 1040р. Доступ через СПС «Гарант».

2. Программное обеспечение для регистраторов «Сапфир»: краткое описание системы / АО «Сфера Телеком». М., 2023. 7 с. URL: https://www.spheratele.com/assets/media/files/Kratkoe_opisanie_sistemi_PO_Sapfir.pdf.

3. Brandenburg K. MP3 and AAC explained // Audio Engineering Society Conference: 17th International Conference: High-Quality Audio Coding. 1999. URL: https://www.iis.fraunhofer.de/content/dam/iis/de/doc/ame/conference/AES-17-Conference_mp3-and-AAC-explained_AES17.pdf.

4. Балакирев Н.Е., Фадеев М.М., Родионов В.С. Качественный подход в раскрытии информационного содержания волновых данных // Труды МАИ. – 2024. – № 136. – URL: https://trudymai.ru/upload/iblock/e63/sctyasotfzi3nxg1m3z86vc5gagvi23b/19_Balakirev_Fadeev_Rodionov.683.pdf.

5. Балакирев Н.Е. Формализация понятия отношения для качественного анализа // Современные научные исследования и инновации. – 2023. – № 5(129). – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=49273867

6. Сергеев И.С., Балакирев Н.Е. Сравнение алгоритмов сжатия звуковой информации алгоритмом Хаффмана и арифметическим кодированием // Наукосфера. 2022. № 8-2. С. 31–35. EDN: MSQNSZ.

7. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023684011. Российская Федерация. Система обеспечения извлечения информационного содержания волн: заявл. 05.11.2023; опубл. 25.12.2023 / М.М. Фадеев, Н.Е. Балакирев. – Зарегистрировано в Федеральной службе по интеллектуальной собственности.

8. Балакирев Н.Е., Нгуен Х.З., Малков М.А., Фадеев М.М. Структуризация и качественное рассмотрение звукового потока в системе синтеза и анализа речи // Современные научные исследования и инновации. – 2021. – № 5(1). – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-raspoznavaniya-tonalnosti-v-rechevom-potoke

9. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025663512. Российская Федерация. Программа восстановления и воспроизведения сжатых структурированных звуковых файлов: заявл. 20.05.2025; опубл. 28.05.2025 / И.С. Сергеев – Зарегистрировано в Федеральной службе по интеллектуальной собственности. URL: https://fips.ru/EGD/ad87567c-7908-45ac-a9d6-e275043b791e

10. О регламенте переговоров при поездной и маневровой работе на железнодорожном транспорте общего пользования: распоряжение МПС РФ от 26 сентября 2003 г. № 876р. Доступ через СПС «КонсультантПлюс».

© Москва «Автоматика, связь, информатика» 2025