Tiểu luận Kinh Tế Vi Mô GVHD: Ts Hay Sinh
Chương I. LÝ THUYẾT TRÒ CHƠI VÀ CHIẾN LƯỢC CẠNH
TRANH
1. Trò chơi và quyết định chiến lược:
Trước hết chúng ta phải làm rõ tham gia cuộc chơi và ra quyết định chiến lược là gì?
Thực chất chúng ta quan tâm đến các câu hỏi sau: nếu tôi tin rằng các đối thủ cạnh tranh
của tôi là những người có lý trí và hành động để tối đa hóa lợi nhuận của họ, thì tôi phải
tính đến hành vi của họ như thế nào khi ra quyết định tối đa hóa lợi nhuận của mình?
* Trò chơi hợp tác và bất hợp tác:
Trò chơi kinh tế mà các hãng tham gia có thể mang tính chất hợp tác hoặc bất hợp
tác. Một trò chơi là hợp tác nếu những người chơi có thể đàm phán những cam kết ràng
buộc lẫn nhau cho phép họ cùng lập các kế hoạch chiến lược chung. Một trò chơi là bất
hợp tác nếu không thể đàm phán và thực thi có hiệu lực các cam kết ràng buộc.
Một ví dụ về một trò chơi hợp tác gồm hai hãng trong một ngành, đàm phán về việc
góp vốn đầu tư để phát triển công nghệ mới (khi không hãng nào có đủ năng lực để tự
mình nghiên cứu thành công được). Nếu các hãng có thể ký một cam kết ràng buộc để chia
lợi nhuận từ việc đầu tư chung của họ thì có thể có được một kết quả hợp tác làm cho hai
bên đều được lợi.
Một ví dụ về trò chơi bất hợp tác là một tình huống trong đó hai hãng cạnh tranh
tính đến hành vi của nhau và xác định chiến lược định giá và quảng cáo một cách độc lập
để chiếm được thị phần.
Lưu ý rằng, sự khác nhau cơ bản giữa trò chơi hợp tác và bất hợp tác nằm ở các khả
năng tương phản nhau. Trong trò chơi hợp tác, có thể đi đến các cam kết ràng buộc, còn
trong trò chơi bất hợp tác thì không.
2. Các chiến lược ưu thế:
Chúng ta có thể chọn chiến lược tốt nhất như thế nào để chơi? Chúng ta có thể xác
định các kết cục có thể có của trò chơi như thế nào? Chúng ta cần một cái gì đó giúp chúng
ta xác định cách thức mà một hành vi hợp lý của mỗi người chơi sẽ dẫn đến giải pháp cân
bằng. Một số chiến lược có thể thành công nếu các đối thủ cạnh tranh thực hiện những sự
lựa chọn nhất định nhưng sẽ thất bại nếu họ lựa chọn khác đi. Nhưng có những chiến lược
có thể thành công bất kể các đối thủ cạnh tranh lựa chọn làm gì. Chúng ta bắt đầu bằng
khái niệm chiến lược ưu thế-một chiến lược tối ưu đối với người chơi, bất kể đối thủ
có phản ứng thế nào đi chăng nữa.
Ví dụ sau đây minh họa điều này trong một tình huống lưỡng độc quyền. Giả sử các
hãng A và B bán các sản phẩm cạnh tranh và đang quyết định có nên mở một chiến dịch
Nhóm 10- Lớp KTViMo Đêm 1 Trang 5
Tiểu luận Kinh Tế Vi Mô GVHD: Ts Hay Sinh
quảng cáo không. Nhưng mỗi hãng lại bị ảnh hưởng bởi quyết định của đối thủ cạnh tranh.
Các kết cục có thể có của trò chơi này được minh họa bằng một ma trận lợi ích ở bảng 13.1
(ma trận lợi ích tóm tắt những kết quả có thể có của một trò chơi; số thứ nhất trong mỗi ô
là kết cục của A và số thứ hai là kết cục của B). Quan sát từ ma trận lợi ích này cho thấy,
nếu cả hai hãng cùng quyết định quảng cáo thì hãng A sẽ có lợi nhuận bằng 10 và hãng B
sẽ có lợi nhuận bằng 5. Nếu hãng A quảng cáo và hãng B không thì hãng A sẽ thu được 15,
hãng B thu được 0. Và tương tự cho hai khả năng còn lại.
Bảng 13.1. Ma trận lợi ích cho trò chơi quảng cáo:
Quảng cáo Không quảng cáo
Quảng cáo 10;5 15;0
Không quảng cáo 6;8 10;2
Mỗi hãng nên chọn chiến lược như thế nào? Trước hết hãy xét hãng A, rõ ràng là
nên quảng cáo, vì cho dù là hãng B làm gì thì hãng A cũng được lợi nhất nếu quảng cáo
(nếu hãng B quảng cáo, hãng A sẽ thu được lợi nhuận bằng 10 nếu quảng cáo, nhưng chỉ
bằng 6 nếu không quảng cáo. Còn nếu hãng B không quảng cáo, hãng A sẽ thu được 15
nếu quảng cáo, nhưng chỉ 10 nếu không quảng cáo). Như vậy, quảng cáo là chiến lược
ưu thế đối với hãng A. Với hãng B cũng thế, bất kể hãng A làm gì, hãng B cũng được
lợi nhất khi quảng cáo. Vì vậy, giả định rằng cả hai hãng đều là người có lý trí, chúng ta
biết chắc rằng kết cục của trò chơi này là cả hai hãng sẽ cùng quảng cáo. Kết cục này rất
dễ xác định vì cả hai hãng đều có chiến lược ưu thế.
3. Cân bằng Nash:
Để xác định kết cục có thể có của trò chơi, chúng ta đã tìm các chiến lược “tự xác
định” hoặc “ổn định”. Các chiến lược ưu thế là các chiến lược ổn định, nhưng trong nhiều
trò chơi một hoặc nhiều người chơi có thể không có chiến lược ưu thế. Vì thế, chúng ta cần
một khái niệm cân bằng có tính chất tổng quát hơn.
Cân bằng Nash là một tập hợp các chiến lược (hoặc các hành động) mà người chơi
có thể làm điều tốt nhất cho mình, khi cho trước hành động của các đối thủ, mỗi
người chơi không có động cơ xa rời chiến lược Nash của mình nên các chiến lược này là
các chiến lược ổn định. Ví dụ:
Nhóm 10- Lớp KTViMo Đêm 1 Trang 6
Hãng B
Hãng A
Tiểu luận Kinh Tế Vi Mô GVHD: Ts Hay Sinh
Quảng cáo Không quảng cáo
Quảng cáo 10;5 15;0
Không quảng cáo 6;8 20;2
Cân bằng Nash là cả hai hàng đều quảng cáo. Đó là cân bằng Nash bởi vì cho trước
quyết định của đối thủ, mỗi hãng đều bằng lòng là mình đã ra một quyết định tốt nhất có
thể có và không có động cơ thay đổi quyết định của mình.
So sánh khái niệm cân bằng Nash với cân bằng trong các chiến lược ưu thế:
- Các chiến lược ưu thế: Tôi đang làm điều tốt nhất có thể được cho tôi, bất kể bạn
có làm gia đi nữa. Bạn đang làm điều tốt nhất có thể được cho bạn, bất kể tôi làm gì đi nữa.
- Cân bằng Nash: Tôi đang làm điều tốt nhất có thể được, cho trước cái bạn đang
làm. Bạn đang làm điều tốt nhất có thể được, cho trước cái tôi đang làm.
4. Các chiến lược cực đại tối thiểu (maximin):
Khái niệm cân bằng Nash dựa chủ yếu vào tính có lý trí cá nhân. Sự lựa chọn chiến
lược của mỗi người chơi không chỉ phụ thuộc vào tính có lý trí của họ mà còn vào tính hợp
lý của đối thủ. Đây có thể là một hạn chế, như ví dụ sau cho thấy:
Trái Phải
Trên 1,0 1,1
Dưới -1000,0 2,1
Trong trò chơi này, chơi “bên phải” là một chiến lược ưu thế đối với người chơi 2
vì việc sử dụng chiến lược này, người chơi 2 sẽ được lợi hơn (thu được 1 chứ không phải
bất kể người chơi 1 có làm gì đi nữa. Như vậy, người chơi 1 sẽ dự kiến rằng người chơi 2
chơi chiến lược “bên phải”. Trong trường hợp này, người chơi 1 sẽ được lợi hơn bằng việc
chơi chiến lược “bên dưới” (và thu được 2) chứ không phải là chơi “bên trên” (và thu được
1). Rõ ràng, (dưới, phải) là cân bằng Nash của trò chơi này. Nhưng lưu ý rằng, người chơi
Nhóm 10- Lớp KTViMo Đêm 1 Trang 7
Người chơi 1
Hãng A
Hãng B
Người chơi 2
Tiểu luận Kinh Tế Vi Mô GVHD: Ts Hay Sinh
1 phải biết người chơi 2 hiểu trò chơi và là người có lý trí. Nếu người chơi 2 tình cờ bị lỗi
thì sẽ cực kỳ thiệt hại cho người chơi 1.
Nếu là người chơi 1, bạn sẽ làm gì? Nếu bạn là người thận trọng và lo ngại rằng
việc người chơi 2 có thể không được thông tin đầy đủ hoặc không có lý trí, bạn có thể chọn
chơi “bên trên”. Trong trường hợp đó, bạn chắc chắn sẽ được 1 và bạn không có cơ hội
mất 1000. Chiến lược như thế gọi là chiến lược cực đại tối thiểu vì nó cực đại hóa cái
lợi tối thiểu có thể thu được. Nếu cả hai người chơi cùng sử dụng chiến lược cực đại tối
thiểu thì kết cục sẽ là (trên, phải). Chiến lược cực đại tối thiểu là chiến lược thận trọng,
nhưng không phải là tối đa hoá lợi nhuận (vì người chơi 1 thu được lợi nhuận bằng 1 chứ
không phải là 2). Lưu ý rằng, nếu người chơi 1 biết chắc rằng người chơi 2 sử dụng chiến
lược cực đại tối thiểu thì người này sẽ thích chơi “bên dưới” (và thu được 2), thay vì theo
chiến lược cực đại tối thiểu là chơi “bên trên”.
5. Các chiến lược hỗn hợp
Trong tất cả các trò chơi chúng ta đã nghiên cứu trên đây, chúng ta đã xem xét các
chiến lược mà trong đó những người chơi thực hiện những sự lựa chọn cụ thể hoặc có
những hành động cụ thể: quảng cáo hoặc không quảng cáo, đặt giá bằng 4 đôla hoặc 6 đôla
… Các chiến lược thuộc loại này được gọi là chiến lược thuần tuý. Tuy nhiên, có những trò
chơi trong đó các chiến lược thuần tuý không phải là cách tốt nhất để chơi.
Một ví dụ là trò chơi “Sấp – Ngửa”. Trong trò chơi này, mỗi người chơi phải chọn
một mặt sấp hoặc ngửa và hai người chơi đều mở những đồng xu của mình cùng một lúc.
Nếu các đồng xu giống nhau (nghĩa là cả hai cùng sấp hoặc cùng ngửa), người chơi A sẽ
thắng và nhận được một đôlà từ người chơi B. Nếu đồng xu không giống nhau, người chơi
B sẽ thắng và nhận được một đôlà từ người chơi A. Ma trận lợi ích được biểu thị như sau:
Ngửa Sắp
Ngửa 1,-1 -1,1
Sấp -1,1 1,-1
Lưu ý rằng, không có cân bằng Nash trong các chiến lược thuần tuý của trò chơi
này. Ví dụ, giả sử rằng người chơi A muốn chọn cách để đồng xu ngửa. Nhưng nếu người
chơi B để đồng xu của mình sấp thì người A cũng sẽ muốn để đồng xu của mình sấp.
Không có kết hợp sấp hoặc ngửa nào làm cho cả hai người chơi cùng thoả mãn, như vậy
không ai trong họ thay đổi chiến lược.
Nhóm 10- Lớp KTViMo Đêm 1 Trang 8
Người chơi A
Người chơi B
Tiểu luận Kinh Tế Vi Mô GVHD: Ts Hay Sinh
Mặc dù không có cân bằng Nash trong các chiến lược thuần tuý nhưng có cân bằng
Nash trong chiến lược hỗn hợp. Một chiến lược hỗn hợp là chiến lược trong đó người
chơi thực hiện một sự lựa chọn ngẫu nhiên giữa hai hoặc nhiều hành động có thể có,
dựa trên một tác hợp các xác suất đã chọn. Ví dụ, trong trò chơi này, người chơi A có
thể chỉ đơn giản là tung đồng xu, mà xác suất hiện mặt ngửa là ½ và xác suất rơi sấp ½.
Thực tế, nếu người A theo chiến lược này và người B cũng thế thì chúng ta sẽ có cân bằng
Nash: cả hai người chơi đểu làm điều tốt nhất cho mình, cho trước hành động mà đối thủ
đang làm. Lưu ý rằng, kết quả trò chơi là ngẫu nhiên, nhưng lợi ích kỳ vọng là 0 cho mỗi
người chơi. Có thể thấy khi chơi bằng cách hàng động một cách ngẫu nhiên, bạn hãy đặt
mình vào vị trí của người chơi A và nghĩ điều gì sẽ xảy ra nếu bạn theo một chiến lược
khác với việc tung đồng xu, giả sử rằng bạn quyết định để đồng xu ngửa. Nêu người chơi
B biết điều này, thì B sẽ tung đồng xu sấp, và bạn sẽ thua. Ngay cả khi B không biết chiến
lược của bạn, nếu trò chơi lặp đi lặp lại, B sẽ nhận ra cách chơi của bạn và chọn chiến lược
đối phó lại cách chơi đó. Tuy nhiên, khi đó bạn cũng muốn thay đổi chiến lược của mình –
đó là lý do tại sao đây không phải là cân bằng Nash. Chỉ khi bạn và đối thủ của bạn cùng
chọn ngửa hoặc sấp một cách ngẩu nhiên với xác suất ½ thì không ai trong các bạn có động
cơ thay đổi chiến lược của mình.
6. Các trò chơi tuần tự:
Trong phần lớn các trò chơi đến nay chúng ta đã thỏa thuận là cả hai người chơi
cùng đi một lúc. Như chúng ta sẽ thấy, trò chơi tuần tự thường dễ phân tích hơn các trò
chơi trong đó các người chơi đi cùng một lúc. Trong trò chơi tuần tự, điểm then chốt là
phải nghĩ đến hết các hành động có thể có và các phản ứng hợp lý của mỗi người chơi.
Với một ví dụ đơn giản, trong trò chơi đó, có hai công ty trong một thị trường trong
đó hai dạng đồ ăn sáng mới có thể tung ra thành công trên thị trường, nếu mỗi hãng chỉ
đưa ra một loại. Bây giờ chúng ta có ma trận lợi ích như sau:
Đồ ăn giòn Đồ ăn ngọt
Đồ ăn giòn -5;-5 10;20
Đồ ăn ngọt 20;10 -5;-5
Đồ ăn ngọt mới chắc chắn là bán chạy hơn đồ ăn giòn mới, thu được lợi nhuận là 20
chứ không phải là 10 (có thể vì người tiêu dùng thích những thứ ngọt hơn những thứ giòn).
Nhưng cả hai loại đồ ăn mới điều có lãi chừng nào mỗi hãng chỉ tung ra một loại sản
phẩm.
Nhóm 10- Lớp KTViMo Đêm 1 Trang 9
Hãng 1
Hãng 2
Tiểu luận Kinh Tế Vi Mô GVHD: Ts Hay Sinh
Giả sử rằng cả hai hãng, không cần biết kế hoạch của đối thủ ra sao, phải thông báo
độc lập và đồng thời các quyết định của mình. Thế thì cả hai hãng có thể tung ra đồ ăn ngọt
và cả hai sẽ cùng lỗ vốn.
Bây giờ, giả sử rằng hãng 1 có thể tung ra đồ ăn ngọt trước. (có thể do nó có thể
thúc đẩy sản xuất nhanh hơn), Bây giờ, chúng ta có trò chơi tuần tự: hãng 1 đưa ra một loại
đồ ăn mới và sau đó đến hãng 2. Kết quả của trò chơi này sẽ là gì? Khi ra quyết định hãng
1 phải cân nhắc phản ứng hợp lý của đối thủ cạnh tranh. Nó biết rằng dù nó có tung ra loại
đồ ăn nào đi chăng nữa thì hãng 2 cũng sẽ phản ứng lại bằng việc tung ra loại khác. Vì thế
nó sẽ đưa ra đồ ăn ngọt, biết rằng hãng 2 sẽ phản ứng lại bằng việc tung đồ ăn giòn.
• Dạng mở rộng của trò chơi:
Kết cục này có thể suy ra từ ma trận lợi ích nêu trên, nhưng đôi khi sẽ dễ hình dung
ra trò chơi tuần tự hơn nếu chúng ta biểu thị các nước đi dưới dạng cây quyết định. Dạng
này được gọi là dạng mở rộng của trò chơi và được thể hiện như sau:
Hình này cho biết những sự lựa chọn có thể có của hãng 1 (đưa ra đồ ăn giòn hoặc
ngọt) và những phản ứng có thể có của hãng 2 trước mỗi sự lựa chọn này. Ma trận lợi ích
được biểu thị ở cuối mỗi nhánh cây. Ví dụ, nếu hãng 1 đưa ra đồ ăn giòn và hãng 2 phản
ứng lại bằng việc cũng đưa ra đồ ăn giòn thì mỗi hãng sẽ có kết cục là -5.
Để tìm ra giải pháp cho trò chơi dạng mở rộng, phải đi ngược từ cuối lên trên. Đối
với hãng 1, trình tự tốt nhất của các nước đi là kết quả trong đó nó thu được 20 và hãng 2
thu được 10. Như vậy, có thể suy ra là nó nên sản xuất đồ ăn ngọt, vì khi đó phản ứng tốt
nhất của hãng 2 là sản xuất đồ ăn giòn.
7. Quyết tâm, Đe dọa, và Độ tin cậy
“Nước đi chiến lược là nước đi ảnh hưởng đến sự lựa chọn của người khác theo
cách có lợi cho mình, bằng cách gây ảnh hưởng đến dự kiến của người khác về cách thức
mình sẽ ứng xử. Có thể ràng buộc sự lựa chọn của đối phương bằng việc ràng buộc hành vi
của chính bản thân mình”.
Ý tưởng về ràng buộc hành vi của bản thân để được lợi thế có vẻ như nghịch lý
nhưng không phải như vậy. Chúng ta hãy xem xét ví dụ:
Nhóm 10- Lớp KTViMo Đêm 1 Trang 10
Hãng 1
Giòn
Ngọt
Hãng 2
Hãng 2
Giòn
Ngọt
Giòn
Ngọt
-5;-5
10;20
20;10
-5;-5
Tiểu luận Kinh Tế Vi Mô GVHD: Ts Hay Sinh
Đồ ăn giòn Đồ ăn ngọt
Đồ ăn giòn -5, -5 10, 20
Đồ ăn ngọt 20, 10 -5, -5
Hãng 1 phải ràng buộc hành vi của mình – hãng 2 phải bị thuyết phục rằng hãng 1
không có sự lựa chọn nào ngoài việc sản xuất đồ ăn ngọt. Một hành động như thế của hãng
1 có thể gồm chiến dịch quảng cáo tốn kém để mô tả chi tiết về đồ ăn ngọt mới trước khi
nó được đưa ra, nhờ đó tạo danh tiếng cho hãng1. Hãng 1 cũng có thể ký một hợp đồng
tương lai về một loại đường lớn (và công bố công khai hợp đồng đó, hoặc ít nhất là gửi 1
bản sao cho hãng 2). Ý đồ là cho thấy hãng 1 đã quyết tâm sản xuất đồ ăn ngọt. Kiểu
quyết tâm như thế này là một bước đi chiến lược, sẽ làm cho hãng 2 đưa ra quyết định mà
hãng 1 muốn hãng 2 làm – sản xuất đồ ăn giòn.
Tại sao hãng 1 không chỉ đơn giản là đe dọa hãng 2, và thề sẽ sản suất đồ ăn ngọt
ngay cả khi hãng 2 cũng làm như thế? vì hãng 2 có ít lý do để tin vào sự đe dọa và cũng
đưa ra sự đe dọa tương tự. Đe dọa chỉ hữu ích nếu có đủ độ tin cậy. Ví dụ sau giúp làm
rõ điều này.
Giá cao Giá thấp
Giá cao 100, 80 80, 100
Giá thấp 20, 0 10, 20
Đe dọa suông
Hãng 1 sẽ thích kết cục ở góc trên bên trái của ma trận hơn. Nhưng đối với hãng 2,
việc đặt giá thấp rõ ràng là một chiến lược ưu thé . Như vậy, kết quả ở góc trên bên phải sẽ
xuất hiện (không phụ thuộc vào hãng nào đặt giá trước).
Hãng 1 có thể được coi là hãng “ưu thế” trong ngành vì các hành động đặt giá của
nó sẽ ảnh hưởng lớn nhất đến lợi nhuận của cả ngành. Khi đó, có phải là hãng 1 không
Nhóm 10- Lớp KTViMo Đêm 1 Trang 11
Hãng 2
Hãng 1
Hãng 2
Hãng 1
Tiểu luận Kinh Tế Vi Mô GVHD: Ts Hay Sinh
phải làm hãng 2 đặt giá cao bằng sự đe dọa rằng mình sẽ đặt giá thấp nếu hãng 2 đặt giá
thấp hay không? Không như ma trận ở ví dụ trên đã chỉ rõ. Dù hãng 2 làm gì đi nữa thì
hãng 1 sẽ bị thiệt nhiều nếu nó đặt giá thấp. Do đó, sự đe dọa của nó không đáng tin cậy.
Quyết tâm và độ tin cậy
Đôi khi các hãng đưa ra một sự đe dọa đáng tin cậy. Để thấy vấn đề này như thế
nào hãy xét ví dụ sau. Race Car Motors, Inc., sản xuất ô tô, và Far Out Engines, Ltd., sản
xuất động cơ ô tô chuyên dùng. Far Out Engines bán phần lớn động cơ của mình cho Race
Car Motors và một phần nhỏ cho thị trường bên ngoài rất hạn hẹp. Mặc dù vậy, nó phụ
thuộc nhiều vào Race Car Motors và đưa ra các quyết định sảnn xuất của mình tùy theo kế
hoạch sản xuất của Race Car Motors
Ô tô nhỏ Ô tô lớn
Động cơ nhỏ 3; 6 3; 0
Động cơ lớn 1; 1 8; 3
Giả sử Far Out Engines đe dọa rằng, nó sẽ sản xuất động cơ lớn bất kể Race Car
Motors làm gì, và không có người sản xuất động cơ nào khác có thể dễ dàng thỏa mãn nhu
cầu của Race Car Motors. Nếu Race Car Motors tin vào điều đó thì nó sẽ sản xuất ô tô lớn,
vì nó có thể gặp khó khăn trong việc tìm ra động cơ cho các ô tô nhỏ của mình, và chỉ thu
được lợi nhuận là 1 triệu đô la thay vì 3 triệu đô la. Nhưng sự đe dọa đó không đáng tin
cậy. Một khi Race Car Motors thông báo sản xuất ô tô nhỏ của mình thì Far Out Engines
không có động cơ thực hiện sự đe dọa của mình.
Ô tô nhỏ Ô tô lớn
Động cơ nhỏ 0; 6 0; 0
Động cơ lớn 1; 1 8; 3
Race Car Motors biết rằng dù nó sản xuất loại ô tô nào thì Far Out Engines cũng sản
xuất động cơ lớn. Bây giờ, rõ ràng Race Car Motors muốn sản xuất ô tô lớn. Bằng việc
thực hiện một bước đi chiến lược dường như đặt mình vào thế bất lợi, Far Out Engines đã
cải thiện được kết cụa của trò chơi.
Nhóm 10- Lớp KTViMo Đêm 1 Trang 12
Race Car Motors
Far Out Engines
Race Car Motors
Far Out Engines
Tiểu luận Kinh Tế Vi Mô GVHD: Ts Hay Sinh
Việc tạo dựng hình ảnh cho mình có thể là một chiến lược đặc biệt quan trọng trong
trò chơi lặp lại. Một hãng có thể thấy có lợi thế nếu cư xử bất hợp lý trong một số lần chơi.
Điều này có thể tạo cho nó một số hình ảnh cho phép nó tăng lợi nhuận dài hạn lên đáng
kể.
1.7 Ngăn chặn sự gia nhập
Lý do ngăn chặn sự gia nhập: tạo ra lợi nhuận và sức mạnh độc quyền
Cách thức ngăn chặn sự gia nhập: hãng đang ở trong ngành phải thuyết phục được đối thủ
canh tranh tiềm năng rằng sự gia nhập sẽ không có lợi.
Hãng gia nhập tiềm năng nghĩ rằng hãng trong ngành thích ứng và duy trì giá cao sau
khi có sự gia nhập, hãng này sẽ thấy là có lợi nếu gia nhập và sẽ làm như thế. Giả sử hãng
trong ngành đe dọa sẽ mở rộng sản lượng và mở cuộc chiến tranh về giá cả để không gia
nhập ngành. Nếu tin vào đe dọa, sẽ không gia nhập ngành vì dự kiến là tổn thất 10 triệu đô
la. Nhưng mối đe dọa là không đáng tin cậy, một khi có sự gia nhập thì điều tốt nhất là
thích ứng và duy trì giá cao. Nước đi hợp lý là gia nhập thị trường; kết quả sẽ là góc trên
bên trái của ma trận
Bây giờ sự đe dọa rằng sẽ tham gia vào chiến tranh giá cả cạnh tranh nếu sự gia
nhập xảy ra là đáng tin cậy hoàn toàn vì đó là kết quả của việc đầu tư mở rộng năng lực
sản xuất. Vì thế duy trì giá cao và thu được lợi nhuận 70 triệu đô la nhờ đã ngăn chặn được
sự gia nhập. Bằng việc tạo dựng một hình ảnh về tính phi lý và hiếu chiến, một hãng đang
ở trong ngành có thể thuyết phục nhhững người gia nhập tiềm năng rằng, nguy cơ có 1
cuộc chiến tranh giá cả là rất cao.
Nhóm 10- Lớp KTViMo Đêm 1 Trang 13
Gia nhập Đứng ngoài
Giá cao (thích ứng) 50, 10 100, 0
Giá thấp (gây chiến tranh giá cả) 30, -10 40, 0
Hãng đang
ở trong ngành
Hãng gia nhập tiềm năng
Tiểu luận Kinh Tế Vi Mô GVHD: Ts Hay Sinh
Chuơng II. GIỚI THIỆU VỀ CÔNG TY COCA VÀ CÔNG TY PEPSI
VIỆT NAM
1. Lịch sử về công ty coca cola Việt Nam.
Công ty Coca-Cola là công ty nước giải khát lớn nhất thế giới với hơn 450 thương hiệu
sáng giá. Cùng với Coca-Cola - thương hiệu được thừa nhận là giá trị nhất thế giới, danh
mục vốn đầu tư của công ty cũng bao gồm 12 thương hiệu khác trị giá hàng tỉ đô la đó là
Diet Coke, Fanta, Sprite, Coca-Cola Zero, Vitaminwater, Pererade, Minute Maid và
Georgia Coffee. Trên qui mô toàn cầu, Coca-Cola là nhà cung cấp số 1 thế giới về nước
uống, nước ép và các đồ uống làm từ nước ép, trà và cà phê pha sẵn. Thông qua hệ thống
phân phối nước giải khát lớn nhất thế giới, mỗi ngày gần 2 tỷ lượt người thưởng thức các
loại nước giải khát của Coca-Cola ở hơn 200 quốc gia. Với cam kết lâu dài đối với việc
xây dựng cộng đồng lành mạnh, công ty tập trung vào những sáng kiến giúp bảo vệ môi
trường, bảo tồn tài nguyên và tăng cường phát triển kinh tế cộng đồng ở bất kì nơi nào
công ty hoạt động.
Kể từ khi quay lại thị trường Việt Nam từ năm 1994, Công ty Coca-Cola đã đầu tư hơn
200 triệu đô la Mỹ cho thị trường này và có các nhà máy đóng chai ở Hà Tây, Đà Nẵng và
TP. Hồ Chí Minh. Công ty Coca-Cola cung cấp cho người tiêu dùng Việt Nam nhiều
thương hiệu nước giải khát nổi tiếng như Coca-Cola, Sprite, Fanta, Thumbs Up, Coca-Cola
Light (cho người ăn kiêng), Schweppes; cùng các sản phẩm mới như nước cam có tép
Minute Maid Splash, nước uống tinh khiết đóng chai Joy và nước tăng lực Samurai.
Giới thiệu lần đầu tiên tại Việt Nam từ năm 1960 và đã trở lại từ tháng 2 năm 1994, sau
khi Hoa Kỳ bãi bỏ lệnh cấm vận thương mại.
1960: Lần đầu tiên Coca Cola được giới thiệu tại Việt Nam.
Tháng 2 năm 1994: Coca Cola trở lại Việt Nam và bắt đầu
quá trình kinh doanh lâu dài.
Tháng 8 năm 1995: Liên Doanh đầu tiên giữa Coca Cola
Đông Dương và công ty Vinafimex được thành lập, có trụ sở
tại miền Bắc.
Tháng 9 năm 1995: Một Liên Doanh tiếp theo tại miền Nam mang tên Công ty
Nước Giải Khát Coca-Cola Chương Dương cũng ra đời do sự liên kết giữa Coca
Cola và công ty Chương Dương của Việt Nam.
Tháng 1 năm 1998: Thêm một liên doanh nữa xuất hiện tại miền Trung Coca Cola
Non Nước. Đó là quyết định liên doanh cuối cùng của Coca Cola Đông Dương tại
Việt Nam, được thực hiện do sự hợp tác với Công ty Nước Giải Khát Đà Nẵng.
Nhóm 10- Lớp KTViMo Đêm 1 Trang 14
Thứ Ba, 31 tháng 12, 2013
Thứ Hai, 30 tháng 12, 2013
Nghiên cứu các giải pháp giảm nhiễu tiếng van trong thông tin thoại
3
CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ NHIỄU TIẾNG VANG
1.1. GIỚI THIỆU CHƯƠNG
Nội dung của chương này ñề cập ñến ñặc ñiểm của nhiễu tiếng vang
và sự ảnh hưởng của tiếng vang ñến chất lượng tiếng nói.
1.2. ĐẶC ĐIỂM NHIỄU TIẾNG VANG
Tiếng vang là xảy ra khi sóng âm thanh truyền ñi trong một không
gian hẹp như trong phòng và tạo ra quá trình truyền ña ñường của tín
hiệu âm thanh từ nguồn ñến microphone như ở hình 1.2.
Hình 1.2. Các ñường ñi của âm thanh
Kênh âm thanh từ nguồn ñến microphone có thể ñược mô tả bởi một
ñáp ứng xung âm thanh (AIR) như ở hình 1.4.
Hình 1.4. Đáp ứng xung của phòng.
Thời gian phản xạ là khoảng thời gian mà cường ñộ âm thanh giảm
xuống 60dB sau khi tắt nguồn, ñược tính theo công thức:
Sa
V
RT
049.0
60
=
(1.1)
1.3. ẢNH HƯỞNG CỦA NHIỄU TIẾNG VANG ĐẾN CHẤT
LƯỢNG TÍN HIỆU TIẾNG NÓI
4
Tín hiệu bị nhiễu tiếng vang có thể ñược mô tả là âm thanh có thêm
lượng âm vang và nhiễu màu ñáng kể.
Chất lượng và tính dễ hiểu là hai thông số quan trọng cho tín hiệu
tiếng nói. Chất lượng bao gồm các thuộc tính như ñộ tự nhiên, ñộ khàn
hay tiếng hỗn tạp… còn tính dễ hiểu là nhận xét về những gì người nói
ñang nói, ví dụ như nghĩa của những từ ñang ñược nghe.
Mục ñích của việc nâng cao chất lượng tiếng nói tùy thuộc vào
những ứng dụng khác nhau và có thể phân loại thành những mảng sau:
- Cải thiện tính dễ nghe của tiếng nói sao cho phù hợp với người
nghe.
- Cải thiện chất lượng tiếng nói sao cho người nghe có thể chấp
nhận ñược.
- Thay ñối tiếng nói ñể hoạt ñộng của hệ thống nhận dạng tiếng
nói và hệ thống tiếng nói tự ñộng ñược cải thiện.
- Thay ñổi tiếng nói ñể việc mã hóa trong lưu trữ và truyền dữ
liệu hiệu quả hơn.
1.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG
Trong chương này sẽ giới thiệu lý thuyết về ñặc ñiểm nhiễu tiếng
vang, các cơ chế gây ra tiếng vang và ảnh hưởng của nhiễu tiếng vang
ñến chất lượng tín hiệu tiếng nói.
CHƯƠNG 2 - CÁC GIẢI PHÁP ĐỂ GIẢM NHIỄU
TIẾNG VANG
2.1. MỞ ĐẦU CHƯƠNG
Ở chương 1 ta ñã ñề cập ñến nhiễu tiếng vang và ảnh hưởng của nó
lên chất lượng tiếng nói. Việc xử lý tín hiệu bị nhiễu tiếng vang là một
l
ĩnh vực ñang ñược quan tâm. Cho ñến nay, kỹ thuật xử lý tiếng vang
ñược phân thành hai loại là các kỹ thuật giảm tiếng vang và các kỹ
thuật loại bỏ tiếng vang [7] tùy thuộc kĩ thuật ñó có ước lượng ñáp ứng
5
xung của kênh truyền hay không. Chương này sẽ tìm hiểu hai thuật toán
nâng cao chất lượng tiếng nói bị nhiễu tiếng vang là: thuật toán trừ phổ
[6] và thuật toán tạo mặt nạ [10].
2.2. THUẬT TOÁN TRỪ PHỔ
Sơ ñồ khối của thuật toán trừ phổ ở hình 2.1.
Hình 2.1. Sơ ñồ khối của thuật toán trừ phổ
Mô phỏng tín hiệu tiếng nói bị nhiễu tiếng vang bằng cách nhân
chập tín hiệu sạch s(n) với ñáp ứng xung h(n) của kênh truyền.
( ) ( ) ( )
nhnsnx ∗= (2.1)
Tín hiệu này qua biến ñổi Fourier [6]
X(m,ω
k
) = S(m,ω
k
)H(m,ω
k
) (2.2)
Với m là chỉ số thời gian, chỉ thị ñoạn tín hiệu vào ñược lấy cửa sổ,
ω
k
là biến tần số rời rạc. Nếu cửa sổ ta chọn bằng phẳng và có chiều dài
tương ñối lớn so với chiều dài của h(n) thì tác ñộng tạo tiếng vang của
môi trường (qua phép chập trong miền tần số với hàm h(n)) có thể xem
như phép nhân.
X(m,ω
k
) = S(m,ω
k
)H(ω
k
) (2.3)
Coi ñáp ứng xung của phòng không thay ñổi theo thời gian,
H(m,ω
k
)=H(ω
k
).
log|X(m,ω
k
)| ≈ log|S(m,ω
k
)| + log|H(ω
k
)| (2.4)
Lấy trung bình cả 2 vế, giả sử
Đặt
mean(log|X(m,ω
k
)|) =M(ω
k
), mean(log|S(m,ω
k
)|)=F(ω
k
) (2.5)
M(ω
k
) = F(ω
k
) + log|H(ω
k
)| (2.6)
log|X(m,ω
k
)|- M(ω
k
) ≈ log|S(m,ω
k
)| - F(ω
k
) (2.7)
Phân
ñoạn
tín
hiệu
Ước lượng
ñáp ứng
xung của
kênh truyền
Trừ ước
lượng này
ra khỏi tín
hiệu
Khôi
phục lại
tín hiệu
ban ñầu
6
Như vậy ta ñã loại trừ ñược thành phần tạo tiếng vang trong tín hiệu
tiếng nói, ta cũng ñã trừ M(ω
k
) khỏi tín hiệu sạch, tuy nhiên nếu lấy
trung bình trên số lượng frame ñủ lớn thì có thể coi thành phần M(ω
k
)
không chứa nhiều thông tin về các âm ñược phát ra.
Khi thực hiện thuật toán, có 2 cách ñể ước lượng giá trị của ñáp ứng
xung của kênh truyền. Có thể lấy trung bình logarit biên ñộ của một tần
số nhất ñịnh qua số lượng nhất ñịnh các frame, hoặc lấy trung bình trên
cả trục thời gian.
Phân tích thuật toán trên
Trong thực tế, nhìn chung các ñặc tính về truyền, phản xạ, hấp thụ
…sóng âm thanh của phòng phụ thuộc vào tần số. Âm thanh ở tần số
cao bị suy giảm nhiều hơn khi truyền ñi trong không khí, bị hấp thụ bởi
các bề mặt nhiều hơn là phản xạ so với âm thanh tần số thấp. Vì thế,
ñáp ứng xung của phòng có khuynh hướng như bộ lọc thông thấp. Nên
việc trừ giá trị trung bình trong miền logarit của biên ñộ phổ tần số có
tác dụng loại bỏ ảnh hưởng của lọc thông thấp này. Ngược lại, các
thành phần tần số cao có biên ñộ thấp, sau khi xử lý biên ñộ các thành
phần tần số này tăng. Thuật toán này cũng làm cho tất cả các thành
phần tần số có cùng giá trị trung bình theo thời gian là 0 (trong miền
logarit) hay 1 (trong miền tuyến tính).
Theo [6], cần áp dụng cửa sổ có chiều dài N gấp ít nhất 4 lần chiều
dài ñáp ứng xung, khi ñó ñộ phân giải tần số cao, làm xuất hiện các
thành phần tần số ở cùng khung thời gian mà biên ñộ bằng 0 ở tín hiệu
chưa xử lý, ta gọi ñây là nhiễu nhân tạo. Nhiễu này ảnh hưởng nhiều
ñến chất lượng và tính dễ hiểu của tín hiệu tiếng nói. Vì thế cần thiết có
quá tŕnh xử lý sau ñể giảm nhiễu nhân tạo.
2.3. C
ẢI TIẾN THUẬT TOÁN TRỪ PHỔ
Thuật toán trừ phổ tạo ra nhiễu nhân tạo, ñể giảm nhiễu này phải có
thêm quá trình xử lý sau (Post Processing).
7
Post Processing thực hiện normalize logarit biên ñộ của cả tín hiệu
bị nhiễu và tín hiệu sau khi qua trừ phổ, dùng cửa sổ có chiều dài bé
hơn nhiều so với N. So sánh biên ñộ của hai tín hiệu trên ở cùng một
tần số và khung thời gian, nếu biên ñộ ở tín hiệu sau khi qua trừ phổ lớn
hơn thì cho rằng phần biên ñộ lớn hơn là do nhiễu nhân tạo và làm suy
giảm biên ñộ này bằng một hệ số tùy thuộc mức năng lượng dôi ra. Với
những ô mà năng lượng sau khi xử lý bé hơn năng lượng trước khi xử
lý, hệ số này bằng 1.
Tuy nhiên, chiều dài cửa sổ ñể phân tích tín hiệu nhỏ hơn, nên ñộ
phân giải thời gian tốt hơn và ñộ phân giải tần số kém hơn. Điều này bù
ñắp cho những hạn chế của việc lấy chiều dài cửa sổ lớn trước ñó,
nhưng do ñộ phân giải tần số kém nên không thể loại trừ ñược hết nhiễu
nhân tạo.
Thuật toán ñể giảm nhiễu nhân tạo trên chưa thật sự tốt, vì:
Thuật toán triệt tiếng vang, về mặt lý thuyết, phải dịch phần năng
lượng của tín hiệu do phản xạ theo các ñường khác nhau ngược trở lại
vị trí của tín hiệu trực tiếp trong miền thời gian, làm năng lượng tín
hiệu ở một số ô tăng. Dạng sóng trong miền thời gian của tín hiệu nhiễu
bị méo và tín hiệu sau khi qua trừ phổ ñược ñem so sánh với tín hiệu bị
nhiễu này, nên phần tín hiệu do tiếng vang sẽ không bị triệt tiêu hoàn
toàn.
Thuật toán trên có thể làm thay ñổi phân bố năng lượng của tín hiệu
tiếng nói, làm giảm khả năng so sánh các ô trong spectrogram của tín
hiệu trước và sau xử lý trừ phổ.
2.4. THUẬT TOÁN TẠO MẶT NẠ
Tiếng vang gồm hai thành phần là âm thanh phản xạ sớm và âm
thanh ph
ản xạ muộn. Ở ñây, ta chỉ tập trung vào ñể khử các âm thanh
phản xạ muộn. Quan sát, ta thấy ñường bao của tín hiệu bị tiếng vang
có dạng của ñồ thị hàm mũ.
8
a
n
n
=
−
τ
1
exp (2.8)
Thông số a ñặc trưng cho thời gian phản xạ của kênh truyền và liên
quan ñến T60 qua công thức:
( )
( )
a
T
log
1000log
60 −= (2.9)
Nếu chúng ta ước lượng a từ ñường bao của tín hiệu bị tiếng vang thì có
thể ước lượng ñược T60, từ ñó xác ñịnh và loại bỏ các vùng tín hiệu chủ yếu
do tiếng vang, sơ ñồ khối của thuật toán tạo mặt nạ như ở hình 2.4.
Hình 2.4. Sơ ñồ khối của thuật toán tạo mặt nạ phổ
Tín hiệu ñược phân tích thành các dải tần số khác nhau sau ñó tính
toán ñường bao của mỗi dải tần số này rồi chuyển sang thang dB. Hằng
số thời gian a của nhiễu tiếng vang ñược ước lượng ở mỗi tần số bằng
cách tính ñộ dốc của ñường bao trên N mẫu. Một cửa sổ có chiều dài N
sẽ ñược dịch trên ñường bao của tín hiệu qua từng mẫu, dùng phép xấp
xỉ tuyến tính ñể tính ñộ dốc. Theo cách ước lượng trong [11], giá trị
chính xác c
ủa a ñược xác ñịnh dựa vào bộ số nhận ñược. Tiếp theo ta sử
dụng mặt nạ nhị phân ñể loại bỏ phần tín hiệu chủ yếu do tiếng vang.
Phân
ñoạn
tín
hiệu
theo
dải tần
Ước lượng
RT60 của
kênh truyền
ở các dải tần
Xây dựng
mặt nạ
Nhân mặt
nạ với tín
hiệu bị
nhiễu +
khôi phục
lại tín hiệu
9
Phần dưới ñây lần lượt trình bày các khối bộ lọc băng thông, tính
toán ñường bao, ước lượng T60 và xây dựng mặt nạ trong thuật toán.
2.4.1. Bộ lọc băng thông
2.4.2. Phương pháp tính ñường bao
Lấy ñường bao từ phép biến ñổi Hilbert
Từ tín hiệu g(t) qua biến ñổi Hilbert ^g(t)
Mọi tín hiệu ^g(t) ñều có thể biểu diễn dưới dạng như sau :
( ) ( ){ } ( ){ }
tgtgtg ∧+∧=∧ ImRe
( ) ( ){ } ( ){ }
tgtgtg ∧−∧=∗∧ ImRe
( ) ( )
( ){ } ( ){ }
tgtg
tgtgenv
∧∧
+=∗∧∗∧=
22
ImRe (2.14)
Hình 2.8. Tín hiệu và ñường bao tín hiệu tiếng nói
Sử dụng mạch lọc thông thấp
Kỹ thuật lấy ñường bao tín hiệu bằng mạch lọc thông thấp bằng
cách bình phương tín hiệu và sau ñó cho qua mạch lọc thông thấp. Sau
ñó qua mạch lọc thông thấp ta lọai bỏ tần số cao ñi => chỉ còn lại năng
lượng một chiều + tần số thấp, khai căn tín hiệu ta ñược ñường bao tín
hiệu.
10
2.4.3. Ước lượng T60
Trong thực tế, nhiễu tiếng vang suy giảm và cộng vào nhiễu nền của
môi trường truyền, nên việc xác ñịnh thời ñiểm tại ñó mức nhiễu tiếng
vang bé hơn 60dB so với tín hiệu trực tiếp sẽ khó khăn. Vì thế, tốc ñộ
suy giảm của nhiễu tiếng vang ñược tính trong vùng tín hiệu suy giảm
từ 5dB ñến 35dB so với mức tín hiệu trực tiếp, dùng phương pháp xấp
xỉ tuyến tính. Sau ñó, tính thời gian cần thiết ñể tín hiệu suy giảm 60dB
với cùng tốc ñộ suy giảm ño ñược ở trên.
Phương pháp xấp xỉ tuyến tính
Đây là một trong những phương pháp xấp xỉ ñơn giản nhất, tìm
quan hệ tuyến tính giữa các ñại lượng quan sát ñược.
Tín hiệu tiếng nói ñược phân tích thành các băng tần khác nhau, lấy
ñường bao và chuyển sang thang dB. Dùng xấp xỉ tuyến tính ñể chọn a
sao cho ñường thẳng hệ số góc là a gần trùng khít với ñường bao tín
hiệu trong miền logarit.
Cách ước lượng T60
Ước lượng của a ñược tính tại mỗi khung thời gian có chiều dài N.
Tịnh tiến khung này theo thời gian, ta sẽ có bộ số là các ước lượng của
a ở một dải tần nhất ñịnh. Vài trong số các giá trị này nhận ñược ở
khung thời gian mà tín hiệu trực tiếp ñã ngắt, vài giá trị lại nhận ñược
trong khung thời gian mà tiếng nói vẫn còn hoặc ñược ngắt chậm dần,
tương ứng với ước lượng sai. Vì thế, cần chọn lựa hệ số a ñúng giữa các
ước lượng a
k
* (k là chỉ số thời gian của khung) nhận ñược, bằng cách
xem xét phân bố của các ước lượng này trên số lượng giá trị a vừa ñủ.
Trong trường hợp nhận ñược giá trị ước lượng sai, τ có khuynh hướng
tiến ñến ∞ nên a tiến ñến 1 hoặc biến thiên nhanh không xác ñịnh. Chỉ
xét các giá tr
ị a âm thu ñược, người ta quan sát thấy a tương ứng với
khung thời gian còn có tiếng nói sẽ lớn hơn trong trường hợp nhiễu
tiếng vang. Vì thế, ước lượng ñúng của a chính là biên dưới của các giá
11
trị nhận ñược, giá trị biên dưới này chỉ xuất hiện khi tiếng nói ngừng
ñột ngột, khi ñó mô hình [11] mới có ý nghĩa. Tuy nhiên, ngay cả khi
chỉ ước lượng trong các khung thời gian chỉ có nhiễu tiếng vang, giá trị
ước lượng ñược vẫn có khuynh hướng bé hơn giá trị ñúng thực sự, do
cách ước lượng này dựa trên mô hình thống kê. Một phương pháp hiệu
quả hơn là chọn một giá trị a ngưỡng a*, là ước lượng ñúng của a, sao
cho phần diện tích dưới ñường cong mật ñộ xác suất của a-p(a*) tính từ
a* ñến -∞ ñạt giá trị cho trước. Có thể thực hiện ñiều này dựa vào biểu
thức sau:
( ) ( )
( )
===
∫
∗∗
x
aa
dpxPxPa
0
:arg
γ
(2.16)
Có thể thấy nếu chọn γ tiến ñến 0, a=min(ak*)
Từ phân tích trên, N ñóng vai trò quan trọng trong việc ước lượng
ñược giá trị ñúng của a. Giá trị N bé sẽ tăng giá trị của ước lượng.
Trong thực tế, dù cần có N lớn, nhưng N lại bị giới hạn bởi ñộ dài của
khỏang lặng giữa các ñoạn có tiếng nói. Nếu ñộ dài của khỏang lặng bé,
khung thời gian có N quá lớn sẽ lấn vào ñoạn có tiếng nói kế tiếp dẫn
ñến ước lượng sai. Nên N cần lớn hơn ít nhất ½τ hay 1/3τ, còn giới hạn
trên của N phụ thuộc vào chiều dài trung bình của khỏang lặng trong tín
hiệu tiếng nói sạch.
Sau khi ñã tìm ñược bộ giá trị ước lượng của a và ước lượng ñược
giá trị ñúng của a, xây dựng mặt nạ như sau. Với a
k
*>>a* xem ñó
không phải do nhiễu tiếng vang và giá trị mặt nạ tại ñó bằng 1, ngược
l
ại nếu a
k
* sai khác a* trong một khỏang cho phép, coi phần tín hiệu
chủ yếu do nhiễu tiếng vang và cho giá trị mặt nạ bằng 0. Giá trị mặt nạ
tại vị trí i ở dải tần nào ñó ñược xác ñịnh.
12
2.4.4. Xây dựng mặt nạ
Phần tín hiệu ngõ ra chủ yếu do tiếng vang sẽ bị loại bỏ cách sử
dụng mặt nạ nhị phân. Trong thực tế, ta thấy rằng mặt nạ nhị phân tạo
nên nhiễu nhân tạo rất khó chịu trong các khỏang chuyển tiếp. Để giải
quyết vấn ñề này, ta “ làm mượt “ mặt nạ bằng bộ lọc làm mượt trung
bình.
2.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG
Chương này nghiên cứu hai thuật toán giảm nhiễu tiếng vang là trừ
phổ và tạo mặt nạ. Cả 2 thuật toán này ñều không yêu cầu thông tin về
nguồn và kênh truyền. Thuật toán trừ phổ loại bỏ thành phần phổ tiếng
vang bằng cách trừ giá trị trung bình ước lượng của logarit của phổ tần
số. Thuật toán tạo mặt nạ thực hiện việc ước lượng hằng số thời gian
của nhiễu tiếng vang ở các băng tần số khác nhau, rồi xây dựng mặt nạ
loại bỏ phần nhiễu tiếng vang. Ta cũng ñã phân tích về lý thuyết cách
chọn giá trị các tham số ở mỗi thuật toán ñể tín hiệu sau xử lý có chất
lượng tốt nhất.
CHƯƠNG 3 - CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ
CÁC THUẬT TOÁN
3.1. MỞ ĐẦU CHƯƠNG
Ở chương 2 ta ñã phân tích các thuật toán ñể làm giảm nhiễu tiếng
vang của tín hiệu. Tuy nhiên làm cách nào ñể ñánh giá ñược thuật toán
nào là hiệu quả nhất. Để xác ñịnh ñược ñiều này ta phải xét ñến các
phương pháp ñánh giá chất lượng tiếng nói. Có hai phương pháp ñánh
giá chất lượng chủ yếu là ñánh giá chủ quan và ñánh giá khách quan. Ở
ch
ương này ta sẽ giới thiệu về các phương pháp ñánh giá chất lượng
tiếng nói mà tập trung chủ yếu vào các phương pháp ñánh giá khách
quan.
CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ NHIỄU TIẾNG VANG
1.1. GIỚI THIỆU CHƯƠNG
Nội dung của chương này ñề cập ñến ñặc ñiểm của nhiễu tiếng vang
và sự ảnh hưởng của tiếng vang ñến chất lượng tiếng nói.
1.2. ĐẶC ĐIỂM NHIỄU TIẾNG VANG
Tiếng vang là xảy ra khi sóng âm thanh truyền ñi trong một không
gian hẹp như trong phòng và tạo ra quá trình truyền ña ñường của tín
hiệu âm thanh từ nguồn ñến microphone như ở hình 1.2.
Hình 1.2. Các ñường ñi của âm thanh
Kênh âm thanh từ nguồn ñến microphone có thể ñược mô tả bởi một
ñáp ứng xung âm thanh (AIR) như ở hình 1.4.
Hình 1.4. Đáp ứng xung của phòng.
Thời gian phản xạ là khoảng thời gian mà cường ñộ âm thanh giảm
xuống 60dB sau khi tắt nguồn, ñược tính theo công thức:
Sa
V
RT
049.0
60
=
(1.1)
1.3. ẢNH HƯỞNG CỦA NHIỄU TIẾNG VANG ĐẾN CHẤT
LƯỢNG TÍN HIỆU TIẾNG NÓI
4
Tín hiệu bị nhiễu tiếng vang có thể ñược mô tả là âm thanh có thêm
lượng âm vang và nhiễu màu ñáng kể.
Chất lượng và tính dễ hiểu là hai thông số quan trọng cho tín hiệu
tiếng nói. Chất lượng bao gồm các thuộc tính như ñộ tự nhiên, ñộ khàn
hay tiếng hỗn tạp… còn tính dễ hiểu là nhận xét về những gì người nói
ñang nói, ví dụ như nghĩa của những từ ñang ñược nghe.
Mục ñích của việc nâng cao chất lượng tiếng nói tùy thuộc vào
những ứng dụng khác nhau và có thể phân loại thành những mảng sau:
- Cải thiện tính dễ nghe của tiếng nói sao cho phù hợp với người
nghe.
- Cải thiện chất lượng tiếng nói sao cho người nghe có thể chấp
nhận ñược.
- Thay ñối tiếng nói ñể hoạt ñộng của hệ thống nhận dạng tiếng
nói và hệ thống tiếng nói tự ñộng ñược cải thiện.
- Thay ñổi tiếng nói ñể việc mã hóa trong lưu trữ và truyền dữ
liệu hiệu quả hơn.
1.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG
Trong chương này sẽ giới thiệu lý thuyết về ñặc ñiểm nhiễu tiếng
vang, các cơ chế gây ra tiếng vang và ảnh hưởng của nhiễu tiếng vang
ñến chất lượng tín hiệu tiếng nói.
CHƯƠNG 2 - CÁC GIẢI PHÁP ĐỂ GIẢM NHIỄU
TIẾNG VANG
2.1. MỞ ĐẦU CHƯƠNG
Ở chương 1 ta ñã ñề cập ñến nhiễu tiếng vang và ảnh hưởng của nó
lên chất lượng tiếng nói. Việc xử lý tín hiệu bị nhiễu tiếng vang là một
l
ĩnh vực ñang ñược quan tâm. Cho ñến nay, kỹ thuật xử lý tiếng vang
ñược phân thành hai loại là các kỹ thuật giảm tiếng vang và các kỹ
thuật loại bỏ tiếng vang [7] tùy thuộc kĩ thuật ñó có ước lượng ñáp ứng
5
xung của kênh truyền hay không. Chương này sẽ tìm hiểu hai thuật toán
nâng cao chất lượng tiếng nói bị nhiễu tiếng vang là: thuật toán trừ phổ
[6] và thuật toán tạo mặt nạ [10].
2.2. THUẬT TOÁN TRỪ PHỔ
Sơ ñồ khối của thuật toán trừ phổ ở hình 2.1.
Hình 2.1. Sơ ñồ khối của thuật toán trừ phổ
Mô phỏng tín hiệu tiếng nói bị nhiễu tiếng vang bằng cách nhân
chập tín hiệu sạch s(n) với ñáp ứng xung h(n) của kênh truyền.
( ) ( ) ( )
nhnsnx ∗= (2.1)
Tín hiệu này qua biến ñổi Fourier [6]
X(m,ω
k
) = S(m,ω
k
)H(m,ω
k
) (2.2)
Với m là chỉ số thời gian, chỉ thị ñoạn tín hiệu vào ñược lấy cửa sổ,
ω
k
là biến tần số rời rạc. Nếu cửa sổ ta chọn bằng phẳng và có chiều dài
tương ñối lớn so với chiều dài của h(n) thì tác ñộng tạo tiếng vang của
môi trường (qua phép chập trong miền tần số với hàm h(n)) có thể xem
như phép nhân.
X(m,ω
k
) = S(m,ω
k
)H(ω
k
) (2.3)
Coi ñáp ứng xung của phòng không thay ñổi theo thời gian,
H(m,ω
k
)=H(ω
k
).
log|X(m,ω
k
)| ≈ log|S(m,ω
k
)| + log|H(ω
k
)| (2.4)
Lấy trung bình cả 2 vế, giả sử
Đặt
mean(log|X(m,ω
k
)|) =M(ω
k
), mean(log|S(m,ω
k
)|)=F(ω
k
) (2.5)
M(ω
k
) = F(ω
k
) + log|H(ω
k
)| (2.6)
log|X(m,ω
k
)|- M(ω
k
) ≈ log|S(m,ω
k
)| - F(ω
k
) (2.7)
Phân
ñoạn
tín
hiệu
Ước lượng
ñáp ứng
xung của
kênh truyền
Trừ ước
lượng này
ra khỏi tín
hiệu
Khôi
phục lại
tín hiệu
ban ñầu
6
Như vậy ta ñã loại trừ ñược thành phần tạo tiếng vang trong tín hiệu
tiếng nói, ta cũng ñã trừ M(ω
k
) khỏi tín hiệu sạch, tuy nhiên nếu lấy
trung bình trên số lượng frame ñủ lớn thì có thể coi thành phần M(ω
k
)
không chứa nhiều thông tin về các âm ñược phát ra.
Khi thực hiện thuật toán, có 2 cách ñể ước lượng giá trị của ñáp ứng
xung của kênh truyền. Có thể lấy trung bình logarit biên ñộ của một tần
số nhất ñịnh qua số lượng nhất ñịnh các frame, hoặc lấy trung bình trên
cả trục thời gian.
Phân tích thuật toán trên
Trong thực tế, nhìn chung các ñặc tính về truyền, phản xạ, hấp thụ
…sóng âm thanh của phòng phụ thuộc vào tần số. Âm thanh ở tần số
cao bị suy giảm nhiều hơn khi truyền ñi trong không khí, bị hấp thụ bởi
các bề mặt nhiều hơn là phản xạ so với âm thanh tần số thấp. Vì thế,
ñáp ứng xung của phòng có khuynh hướng như bộ lọc thông thấp. Nên
việc trừ giá trị trung bình trong miền logarit của biên ñộ phổ tần số có
tác dụng loại bỏ ảnh hưởng của lọc thông thấp này. Ngược lại, các
thành phần tần số cao có biên ñộ thấp, sau khi xử lý biên ñộ các thành
phần tần số này tăng. Thuật toán này cũng làm cho tất cả các thành
phần tần số có cùng giá trị trung bình theo thời gian là 0 (trong miền
logarit) hay 1 (trong miền tuyến tính).
Theo [6], cần áp dụng cửa sổ có chiều dài N gấp ít nhất 4 lần chiều
dài ñáp ứng xung, khi ñó ñộ phân giải tần số cao, làm xuất hiện các
thành phần tần số ở cùng khung thời gian mà biên ñộ bằng 0 ở tín hiệu
chưa xử lý, ta gọi ñây là nhiễu nhân tạo. Nhiễu này ảnh hưởng nhiều
ñến chất lượng và tính dễ hiểu của tín hiệu tiếng nói. Vì thế cần thiết có
quá tŕnh xử lý sau ñể giảm nhiễu nhân tạo.
2.3. C
ẢI TIẾN THUẬT TOÁN TRỪ PHỔ
Thuật toán trừ phổ tạo ra nhiễu nhân tạo, ñể giảm nhiễu này phải có
thêm quá trình xử lý sau (Post Processing).
7
Post Processing thực hiện normalize logarit biên ñộ của cả tín hiệu
bị nhiễu và tín hiệu sau khi qua trừ phổ, dùng cửa sổ có chiều dài bé
hơn nhiều so với N. So sánh biên ñộ của hai tín hiệu trên ở cùng một
tần số và khung thời gian, nếu biên ñộ ở tín hiệu sau khi qua trừ phổ lớn
hơn thì cho rằng phần biên ñộ lớn hơn là do nhiễu nhân tạo và làm suy
giảm biên ñộ này bằng một hệ số tùy thuộc mức năng lượng dôi ra. Với
những ô mà năng lượng sau khi xử lý bé hơn năng lượng trước khi xử
lý, hệ số này bằng 1.
Tuy nhiên, chiều dài cửa sổ ñể phân tích tín hiệu nhỏ hơn, nên ñộ
phân giải thời gian tốt hơn và ñộ phân giải tần số kém hơn. Điều này bù
ñắp cho những hạn chế của việc lấy chiều dài cửa sổ lớn trước ñó,
nhưng do ñộ phân giải tần số kém nên không thể loại trừ ñược hết nhiễu
nhân tạo.
Thuật toán ñể giảm nhiễu nhân tạo trên chưa thật sự tốt, vì:
Thuật toán triệt tiếng vang, về mặt lý thuyết, phải dịch phần năng
lượng của tín hiệu do phản xạ theo các ñường khác nhau ngược trở lại
vị trí của tín hiệu trực tiếp trong miền thời gian, làm năng lượng tín
hiệu ở một số ô tăng. Dạng sóng trong miền thời gian của tín hiệu nhiễu
bị méo và tín hiệu sau khi qua trừ phổ ñược ñem so sánh với tín hiệu bị
nhiễu này, nên phần tín hiệu do tiếng vang sẽ không bị triệt tiêu hoàn
toàn.
Thuật toán trên có thể làm thay ñổi phân bố năng lượng của tín hiệu
tiếng nói, làm giảm khả năng so sánh các ô trong spectrogram của tín
hiệu trước và sau xử lý trừ phổ.
2.4. THUẬT TOÁN TẠO MẶT NẠ
Tiếng vang gồm hai thành phần là âm thanh phản xạ sớm và âm
thanh ph
ản xạ muộn. Ở ñây, ta chỉ tập trung vào ñể khử các âm thanh
phản xạ muộn. Quan sát, ta thấy ñường bao của tín hiệu bị tiếng vang
có dạng của ñồ thị hàm mũ.
8
a
n
n
=
−
τ
1
exp (2.8)
Thông số a ñặc trưng cho thời gian phản xạ của kênh truyền và liên
quan ñến T60 qua công thức:
( )
( )
a
T
log
1000log
60 −= (2.9)
Nếu chúng ta ước lượng a từ ñường bao của tín hiệu bị tiếng vang thì có
thể ước lượng ñược T60, từ ñó xác ñịnh và loại bỏ các vùng tín hiệu chủ yếu
do tiếng vang, sơ ñồ khối của thuật toán tạo mặt nạ như ở hình 2.4.
Hình 2.4. Sơ ñồ khối của thuật toán tạo mặt nạ phổ
Tín hiệu ñược phân tích thành các dải tần số khác nhau sau ñó tính
toán ñường bao của mỗi dải tần số này rồi chuyển sang thang dB. Hằng
số thời gian a của nhiễu tiếng vang ñược ước lượng ở mỗi tần số bằng
cách tính ñộ dốc của ñường bao trên N mẫu. Một cửa sổ có chiều dài N
sẽ ñược dịch trên ñường bao của tín hiệu qua từng mẫu, dùng phép xấp
xỉ tuyến tính ñể tính ñộ dốc. Theo cách ước lượng trong [11], giá trị
chính xác c
ủa a ñược xác ñịnh dựa vào bộ số nhận ñược. Tiếp theo ta sử
dụng mặt nạ nhị phân ñể loại bỏ phần tín hiệu chủ yếu do tiếng vang.
Phân
ñoạn
tín
hiệu
theo
dải tần
Ước lượng
RT60 của
kênh truyền
ở các dải tần
Xây dựng
mặt nạ
Nhân mặt
nạ với tín
hiệu bị
nhiễu +
khôi phục
lại tín hiệu
9
Phần dưới ñây lần lượt trình bày các khối bộ lọc băng thông, tính
toán ñường bao, ước lượng T60 và xây dựng mặt nạ trong thuật toán.
2.4.1. Bộ lọc băng thông
2.4.2. Phương pháp tính ñường bao
Lấy ñường bao từ phép biến ñổi Hilbert
Từ tín hiệu g(t) qua biến ñổi Hilbert ^g(t)
Mọi tín hiệu ^g(t) ñều có thể biểu diễn dưới dạng như sau :
( ) ( ){ } ( ){ }
tgtgtg ∧+∧=∧ ImRe
( ) ( ){ } ( ){ }
tgtgtg ∧−∧=∗∧ ImRe
( ) ( )
( ){ } ( ){ }
tgtg
tgtgenv
∧∧
+=∗∧∗∧=
22
ImRe (2.14)
Hình 2.8. Tín hiệu và ñường bao tín hiệu tiếng nói
Sử dụng mạch lọc thông thấp
Kỹ thuật lấy ñường bao tín hiệu bằng mạch lọc thông thấp bằng
cách bình phương tín hiệu và sau ñó cho qua mạch lọc thông thấp. Sau
ñó qua mạch lọc thông thấp ta lọai bỏ tần số cao ñi => chỉ còn lại năng
lượng một chiều + tần số thấp, khai căn tín hiệu ta ñược ñường bao tín
hiệu.
10
2.4.3. Ước lượng T60
Trong thực tế, nhiễu tiếng vang suy giảm và cộng vào nhiễu nền của
môi trường truyền, nên việc xác ñịnh thời ñiểm tại ñó mức nhiễu tiếng
vang bé hơn 60dB so với tín hiệu trực tiếp sẽ khó khăn. Vì thế, tốc ñộ
suy giảm của nhiễu tiếng vang ñược tính trong vùng tín hiệu suy giảm
từ 5dB ñến 35dB so với mức tín hiệu trực tiếp, dùng phương pháp xấp
xỉ tuyến tính. Sau ñó, tính thời gian cần thiết ñể tín hiệu suy giảm 60dB
với cùng tốc ñộ suy giảm ño ñược ở trên.
Phương pháp xấp xỉ tuyến tính
Đây là một trong những phương pháp xấp xỉ ñơn giản nhất, tìm
quan hệ tuyến tính giữa các ñại lượng quan sát ñược.
Tín hiệu tiếng nói ñược phân tích thành các băng tần khác nhau, lấy
ñường bao và chuyển sang thang dB. Dùng xấp xỉ tuyến tính ñể chọn a
sao cho ñường thẳng hệ số góc là a gần trùng khít với ñường bao tín
hiệu trong miền logarit.
Cách ước lượng T60
Ước lượng của a ñược tính tại mỗi khung thời gian có chiều dài N.
Tịnh tiến khung này theo thời gian, ta sẽ có bộ số là các ước lượng của
a ở một dải tần nhất ñịnh. Vài trong số các giá trị này nhận ñược ở
khung thời gian mà tín hiệu trực tiếp ñã ngắt, vài giá trị lại nhận ñược
trong khung thời gian mà tiếng nói vẫn còn hoặc ñược ngắt chậm dần,
tương ứng với ước lượng sai. Vì thế, cần chọn lựa hệ số a ñúng giữa các
ước lượng a
k
* (k là chỉ số thời gian của khung) nhận ñược, bằng cách
xem xét phân bố của các ước lượng này trên số lượng giá trị a vừa ñủ.
Trong trường hợp nhận ñược giá trị ước lượng sai, τ có khuynh hướng
tiến ñến ∞ nên a tiến ñến 1 hoặc biến thiên nhanh không xác ñịnh. Chỉ
xét các giá tr
ị a âm thu ñược, người ta quan sát thấy a tương ứng với
khung thời gian còn có tiếng nói sẽ lớn hơn trong trường hợp nhiễu
tiếng vang. Vì thế, ước lượng ñúng của a chính là biên dưới của các giá
11
trị nhận ñược, giá trị biên dưới này chỉ xuất hiện khi tiếng nói ngừng
ñột ngột, khi ñó mô hình [11] mới có ý nghĩa. Tuy nhiên, ngay cả khi
chỉ ước lượng trong các khung thời gian chỉ có nhiễu tiếng vang, giá trị
ước lượng ñược vẫn có khuynh hướng bé hơn giá trị ñúng thực sự, do
cách ước lượng này dựa trên mô hình thống kê. Một phương pháp hiệu
quả hơn là chọn một giá trị a ngưỡng a*, là ước lượng ñúng của a, sao
cho phần diện tích dưới ñường cong mật ñộ xác suất của a-p(a*) tính từ
a* ñến -∞ ñạt giá trị cho trước. Có thể thực hiện ñiều này dựa vào biểu
thức sau:
( ) ( )
( )
===
∫
∗∗
x
aa
dpxPxPa
0
:arg
γ
(2.16)
Có thể thấy nếu chọn γ tiến ñến 0, a=min(ak*)
Từ phân tích trên, N ñóng vai trò quan trọng trong việc ước lượng
ñược giá trị ñúng của a. Giá trị N bé sẽ tăng giá trị của ước lượng.
Trong thực tế, dù cần có N lớn, nhưng N lại bị giới hạn bởi ñộ dài của
khỏang lặng giữa các ñoạn có tiếng nói. Nếu ñộ dài của khỏang lặng bé,
khung thời gian có N quá lớn sẽ lấn vào ñoạn có tiếng nói kế tiếp dẫn
ñến ước lượng sai. Nên N cần lớn hơn ít nhất ½τ hay 1/3τ, còn giới hạn
trên của N phụ thuộc vào chiều dài trung bình của khỏang lặng trong tín
hiệu tiếng nói sạch.
Sau khi ñã tìm ñược bộ giá trị ước lượng của a và ước lượng ñược
giá trị ñúng của a, xây dựng mặt nạ như sau. Với a
k
*>>a* xem ñó
không phải do nhiễu tiếng vang và giá trị mặt nạ tại ñó bằng 1, ngược
l
ại nếu a
k
* sai khác a* trong một khỏang cho phép, coi phần tín hiệu
chủ yếu do nhiễu tiếng vang và cho giá trị mặt nạ bằng 0. Giá trị mặt nạ
tại vị trí i ở dải tần nào ñó ñược xác ñịnh.
12
2.4.4. Xây dựng mặt nạ
Phần tín hiệu ngõ ra chủ yếu do tiếng vang sẽ bị loại bỏ cách sử
dụng mặt nạ nhị phân. Trong thực tế, ta thấy rằng mặt nạ nhị phân tạo
nên nhiễu nhân tạo rất khó chịu trong các khỏang chuyển tiếp. Để giải
quyết vấn ñề này, ta “ làm mượt “ mặt nạ bằng bộ lọc làm mượt trung
bình.
2.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG
Chương này nghiên cứu hai thuật toán giảm nhiễu tiếng vang là trừ
phổ và tạo mặt nạ. Cả 2 thuật toán này ñều không yêu cầu thông tin về
nguồn và kênh truyền. Thuật toán trừ phổ loại bỏ thành phần phổ tiếng
vang bằng cách trừ giá trị trung bình ước lượng của logarit của phổ tần
số. Thuật toán tạo mặt nạ thực hiện việc ước lượng hằng số thời gian
của nhiễu tiếng vang ở các băng tần số khác nhau, rồi xây dựng mặt nạ
loại bỏ phần nhiễu tiếng vang. Ta cũng ñã phân tích về lý thuyết cách
chọn giá trị các tham số ở mỗi thuật toán ñể tín hiệu sau xử lý có chất
lượng tốt nhất.
CHƯƠNG 3 - CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ
CÁC THUẬT TOÁN
3.1. MỞ ĐẦU CHƯƠNG
Ở chương 2 ta ñã phân tích các thuật toán ñể làm giảm nhiễu tiếng
vang của tín hiệu. Tuy nhiên làm cách nào ñể ñánh giá ñược thuật toán
nào là hiệu quả nhất. Để xác ñịnh ñược ñiều này ta phải xét ñến các
phương pháp ñánh giá chất lượng tiếng nói. Có hai phương pháp ñánh
giá chất lượng chủ yếu là ñánh giá chủ quan và ñánh giá khách quan. Ở
ch
ương này ta sẽ giới thiệu về các phương pháp ñánh giá chất lượng
tiếng nói mà tập trung chủ yếu vào các phương pháp ñánh giá khách
quan.
Hiệu suất cho IO, đo lường độ tin cậy, định chuẩn TIỂU LUẬN KIẾN TRÚC máy TÍNH TIÊN TIẾN
I/O
Global Memory
M1
I/O
P1
M1
I/O
P1
M1
I/O
P1
(a)Đa xử lý với bộ nhớ toàn cục
(b) Đa xử lý với các bộ nhớ ph©n t¸n
2.Hiệu suất của kiến trúc
Kiến trúc đa xử lý với n thành phần xử lý P lý tưởng có thể cho S(n)=n, với băng thông dữ liệu
và lệnh là b thì có thể đạt được hiệu suất là nb. Giả sử, một bộ đa xử lý gồm n đơn vị xử lý: P1,
P2, ., Pn, và có m đơn vị nhớ: M1, M2,. ,Mm kết nối theo kiến trúc bus giao nhau (cross). Tất cả
các dữ liệu và chương trình cất ở trong module nhớ Mm. Băng thông của lệnh hoặc dữ liệu của Pj
là b tỷ lệ với tốc độ truy nhập của Pj tới đơn vị nhớ, mà tốc độ truy nhập đơn vị nhớ lại phụ thuộc
Trang 5
vào số lượng trung bình B các đơn vị bận nhớ. Xác suất truy nhập đơn vị nhớ (đọc hoặc ghi) Mj
của bất kỳ đơn vị Pj là 1/m. Xác suất đơn vị nhớ Mj bận là
n
m))/1(1(1 −−
. Khi Mj bận, thì yêu
caaif mà nó nhận được không thể phục vụ ngay, phải chờ cho đến khi Mj rỗi, như vậy, giá trị sẽ là:
∑
=
−−==
m
i
n
i
m
mpB
1
1
1 1
4
B,số lượng các đơn vị nhớ
m, Số lượng các mô đun nhớ
n= 4
n= 3
n= 2
3
nn = 1
2
nn = 1
1
nn = 1
0
nn = 1
1 2 3 4 5 6 7 8
m, sè lîng c¸c m« ®un nhí
Hình 1.2. Hiệu suất của bộ xử lý chia sẻ bộ nhớ
Nếu n → ∞, B → m và m cố định, tương tự n cố định và m→ ∞ thì B=n. Hình 1.2 là đồ thị giá
trị B phụ thuộc vào số lượng PE, số lượng M trong một bộ xử lý chia sẻ bộ nhớ.
Trang 6
3. Hiệu suất của bộ nhớ đa xử lý đối xứng được chia sẻ
3.1 Hiệu suất đo khối lượng công việc thương mại
Các phép đo thực hiện khối lượng công việc thương mại, đã được thực hiện hoặc một
Alphaserver 4100, hoặc bằng cách sử dụng một mô phỏng cấu hình theo mô hình sau khi
Alphaserver 4100. Alphaserver 4100 được sử dụng cho các phép đo có bốn bộ vi xử lý, mỗi trong
số đó là một Alpha 21164-ning chạy ở 300 MHz. Mỗi bộ xử lý có một hệ thống phân cấp bộ nhớ
cache cấp ba:
L1 bao gồm một cặp 8 KB cache ánh xạ trực tiếp trên chip, một hướng dẫn và một cho dữ liệu.
Các kích thước khối là 32-byte, và bộ nhớ cache dữ liệu là ghi thông qua L2, bằng cách sử dụng
một bộ đệm ghi
L2 là 96 KB onchip thống nhất 3-way tập Cache liên kết với một kích thước khối 32-byte,
bằng cách sử dụng ghi lại.
L3 là một off-chip, kết hợp, ánh xạ trực tiếp 2 MB cache với các khối 64-byte cũng có thể sử
dụng ghi lại.
Độ trễ cho một truy cập vào L2 là 7 chu kỳ, L3 nó là 21 chu kỳ, và bộ nhớ chính là 80 chu kỳ
đồng hồ (điển hình mà không có tranh chấp)
Trang 7
Hình 1.3 thời gian thực hiện phân tích cho ba chương trình (OLTP, DSS, và Altavista) trong khối lượng công
việc thương mại. Các số DSS là mức trung bình trên sáu truy vấn khác nhau. CPI rất khác nhau từ mức thấp 1,3
Al-tavista, đến 1,61 cho các truy vấn DSS, 7.0 cho Oracle
Hình 1.4 khi khối lượng công việc OLTP yêu cầu nhiều nhất từ bộ nhớ hệ thống với số lượng lớn đắt cấp cao
L3 bỏ lỡ, Kiểm tra tác động của kích thước bộ nhớ cache L3, số bộ xử lý, và kích thước khối trên chuẩn OLTP.
Hình này cho thấy tác dụng tăng kích thước bộ nhớ cache, sử dụng 2 cách thiết lập cache kết hợp, làm giảm số
lượng lớn bỏ lỡ cuộc xung đột. Thời gian thực hiện được chứng minh là bộ nhớ cache L3 lớn do giảm L3 nhớ.
Thời gian nhàn rỗi cũng tăng, thực hiện giảm một số lợi nhuận. Sự tăng trưởng này xảy ra bởi vì các quầy hàng
bày ít bộ nhớ hệ thống, quy trình máy chủ là cần thiết để trang trải các I / O độ trễ. Các hoạt động tương đối của
khối lượng công việc OLTP như kích thước của bộ nhớ cache L3, được thiết lập như là thiết lập liên kết 2 chiều,
được phát triển từ 1 MB đến 8MB.Thật thú vị, hiệu suất của 1 MB, bộ nhớ cache bộ kết hợp 2 chiều là rất tương tự
như MB bộ nhớ cache ánh xạ trực tiếp 2 được sử dụng trong Alphaserver 4100.
Trang 8
Hình 1.5 cho thấy dữ liệu này, hiển thị số chu kỳ truy cập bộ nhớ theo hướng dẫn đóng góp từ năm nguồn. Hai
nguồn lớn nhất của bộ nhớ truy cập trở ngại (do bỏ lỡ L3) với 1 MB L3 là hướng dẫn và năng lực / xung đột nhớ.
Với L3 lớn hơn hai nguồn thu nhỏ là đóng góp nhỏ. Như vậy, 4 và 8 MB, chia sẻ thật sự bỏ lỡ tạo ra các phần chi
phối của các bỏ lỡ
Việc tăng kích thước bộ nhớ cache loại bỏ hầu hết các bộ xử lý đơn bỏ lỡ, trong khi để lại nhiều
việc bỏ lỡ bị ảnh hưởng. Làm thế nào để tăng tính chuyên nghiệp-mức ảnh hưởng đến các loại
khác nhau của việc bỏ lỡ? Như chúng ta có thể mong đợi, sự gia tăng trong tỷ lệ thực sự bỏ lỡ
chia sẻ, mà không được bồi thường của bất kỳ giảm trong bộ xử lý đơn nhớ, dẫn đến tăng tổng thể
trong các chu kỳ truy cập bộ nhớ theo hướng dẫn.
3.2 Hiệu suất của đa chương trình và khối lượng công việc hệ điều hành
Kiểm tra việc thực hiện khối lượng công việc của bộ nhớ cache
Trang 9
Global Memory
M1
I/O
P1
M1
I/O
P1
M1
I/O
P1
(a)Đa xử lý với bộ nhớ toàn cục
(b) Đa xử lý với các bộ nhớ ph©n t¸n
2.Hiệu suất của kiến trúc
Kiến trúc đa xử lý với n thành phần xử lý P lý tưởng có thể cho S(n)=n, với băng thông dữ liệu
và lệnh là b thì có thể đạt được hiệu suất là nb. Giả sử, một bộ đa xử lý gồm n đơn vị xử lý: P1,
P2, ., Pn, và có m đơn vị nhớ: M1, M2,. ,Mm kết nối theo kiến trúc bus giao nhau (cross). Tất cả
các dữ liệu và chương trình cất ở trong module nhớ Mm. Băng thông của lệnh hoặc dữ liệu của Pj
là b tỷ lệ với tốc độ truy nhập của Pj tới đơn vị nhớ, mà tốc độ truy nhập đơn vị nhớ lại phụ thuộc
Trang 5
vào số lượng trung bình B các đơn vị bận nhớ. Xác suất truy nhập đơn vị nhớ (đọc hoặc ghi) Mj
của bất kỳ đơn vị Pj là 1/m. Xác suất đơn vị nhớ Mj bận là
n
m))/1(1(1 −−
. Khi Mj bận, thì yêu
caaif mà nó nhận được không thể phục vụ ngay, phải chờ cho đến khi Mj rỗi, như vậy, giá trị sẽ là:
∑
=
−−==
m
i
n
i
m
mpB
1
1
1 1
4
B,số lượng các đơn vị nhớ
m, Số lượng các mô đun nhớ
n= 4
n= 3
n= 2
3
nn = 1
2
nn = 1
1
nn = 1
0
nn = 1
1 2 3 4 5 6 7 8
m, sè lîng c¸c m« ®un nhí
Hình 1.2. Hiệu suất của bộ xử lý chia sẻ bộ nhớ
Nếu n → ∞, B → m và m cố định, tương tự n cố định và m→ ∞ thì B=n. Hình 1.2 là đồ thị giá
trị B phụ thuộc vào số lượng PE, số lượng M trong một bộ xử lý chia sẻ bộ nhớ.
Trang 6
3. Hiệu suất của bộ nhớ đa xử lý đối xứng được chia sẻ
3.1 Hiệu suất đo khối lượng công việc thương mại
Các phép đo thực hiện khối lượng công việc thương mại, đã được thực hiện hoặc một
Alphaserver 4100, hoặc bằng cách sử dụng một mô phỏng cấu hình theo mô hình sau khi
Alphaserver 4100. Alphaserver 4100 được sử dụng cho các phép đo có bốn bộ vi xử lý, mỗi trong
số đó là một Alpha 21164-ning chạy ở 300 MHz. Mỗi bộ xử lý có một hệ thống phân cấp bộ nhớ
cache cấp ba:
L1 bao gồm một cặp 8 KB cache ánh xạ trực tiếp trên chip, một hướng dẫn và một cho dữ liệu.
Các kích thước khối là 32-byte, và bộ nhớ cache dữ liệu là ghi thông qua L2, bằng cách sử dụng
một bộ đệm ghi
L2 là 96 KB onchip thống nhất 3-way tập Cache liên kết với một kích thước khối 32-byte,
bằng cách sử dụng ghi lại.
L3 là một off-chip, kết hợp, ánh xạ trực tiếp 2 MB cache với các khối 64-byte cũng có thể sử
dụng ghi lại.
Độ trễ cho một truy cập vào L2 là 7 chu kỳ, L3 nó là 21 chu kỳ, và bộ nhớ chính là 80 chu kỳ
đồng hồ (điển hình mà không có tranh chấp)
Trang 7
Hình 1.3 thời gian thực hiện phân tích cho ba chương trình (OLTP, DSS, và Altavista) trong khối lượng công
việc thương mại. Các số DSS là mức trung bình trên sáu truy vấn khác nhau. CPI rất khác nhau từ mức thấp 1,3
Al-tavista, đến 1,61 cho các truy vấn DSS, 7.0 cho Oracle
Hình 1.4 khi khối lượng công việc OLTP yêu cầu nhiều nhất từ bộ nhớ hệ thống với số lượng lớn đắt cấp cao
L3 bỏ lỡ, Kiểm tra tác động của kích thước bộ nhớ cache L3, số bộ xử lý, và kích thước khối trên chuẩn OLTP.
Hình này cho thấy tác dụng tăng kích thước bộ nhớ cache, sử dụng 2 cách thiết lập cache kết hợp, làm giảm số
lượng lớn bỏ lỡ cuộc xung đột. Thời gian thực hiện được chứng minh là bộ nhớ cache L3 lớn do giảm L3 nhớ.
Thời gian nhàn rỗi cũng tăng, thực hiện giảm một số lợi nhuận. Sự tăng trưởng này xảy ra bởi vì các quầy hàng
bày ít bộ nhớ hệ thống, quy trình máy chủ là cần thiết để trang trải các I / O độ trễ. Các hoạt động tương đối của
khối lượng công việc OLTP như kích thước của bộ nhớ cache L3, được thiết lập như là thiết lập liên kết 2 chiều,
được phát triển từ 1 MB đến 8MB.Thật thú vị, hiệu suất của 1 MB, bộ nhớ cache bộ kết hợp 2 chiều là rất tương tự
như MB bộ nhớ cache ánh xạ trực tiếp 2 được sử dụng trong Alphaserver 4100.
Trang 8
Hình 1.5 cho thấy dữ liệu này, hiển thị số chu kỳ truy cập bộ nhớ theo hướng dẫn đóng góp từ năm nguồn. Hai
nguồn lớn nhất của bộ nhớ truy cập trở ngại (do bỏ lỡ L3) với 1 MB L3 là hướng dẫn và năng lực / xung đột nhớ.
Với L3 lớn hơn hai nguồn thu nhỏ là đóng góp nhỏ. Như vậy, 4 và 8 MB, chia sẻ thật sự bỏ lỡ tạo ra các phần chi
phối của các bỏ lỡ
Việc tăng kích thước bộ nhớ cache loại bỏ hầu hết các bộ xử lý đơn bỏ lỡ, trong khi để lại nhiều
việc bỏ lỡ bị ảnh hưởng. Làm thế nào để tăng tính chuyên nghiệp-mức ảnh hưởng đến các loại
khác nhau của việc bỏ lỡ? Như chúng ta có thể mong đợi, sự gia tăng trong tỷ lệ thực sự bỏ lỡ
chia sẻ, mà không được bồi thường của bất kỳ giảm trong bộ xử lý đơn nhớ, dẫn đến tăng tổng thể
trong các chu kỳ truy cập bộ nhớ theo hướng dẫn.
3.2 Hiệu suất của đa chương trình và khối lượng công việc hệ điều hành
Kiểm tra việc thực hiện khối lượng công việc của bộ nhớ cache
Trang 9
Đăng ký:
Nhận xét (Atom)