1.1 研究動機與方向
在典型的數位通訊系統中，由於通道的多變性以及環境干擾的影 響，訊號在接收端往往會因為嚴重失真或是衰退現象嚴重而失去原訊 號所挾帶的資訊，尤其是語音（speech）、音訊（audio）或是影像
（video）的多媒體訊號受到通道環境的影響極大。有鑑於此，多媒 體傳輸一直是一項很重要的研究主題。為了提升對抗通道雜訊的強健 性能，我們通常會運用一些編碼工作，不論是訊源編碼（source coding）抑或是通道編碼（channel coding），主要目標就是希望能 對傳輸訊號加以保護或是提供接收端更多的訊息以增加解碼的正確 性。
在傳統的通訊系統設計中，訊源編碼和通道編碼這兩個系統區塊 往往是分開考量且獨立設計，此設計概念源自於沈農（shannon）的 消息理論[1]。相關理論是在個別的編碼架構規劃時，假設另一個編 碼器已完成最佳化設計，但是這並不符合真實的通訊環境。經由消息 理論的計算可以發現，訊號源在經由訊源編碼器的處理之後，無法完 全去除輸出訊號之間的關聯性，也就是輸出訊號之間彼此並非獨立且
相同分佈。其編碼後的位元序列之間存在著某種形式的非均勻機率分 佈 或 隱 含 記 憶 性 ， 而 這 些 殘 留 的 資 訊 稱 為 殘 餘 冗 息 （ residual redundancy）。而通道編碼的主要精神是對訊號經由訊源編碼器之後 的位元串多加一些保護位元，最常見的是區段碼（block code）以及 迴旋碼（convolutional code）。在受到通道環境的錯誤之下，這些 保護位元可以在解碼工作之中降低解碼錯誤以達到保護的效果。而殘 餘冗息的最大幫助就是我們可以在不需要提升通道頻寬的情形之 下，提供通道編碼一些事前資訊（a priori information）幫助解碼 工作的正確性。因此，若我們能在接收端妥善地利用這些事前資訊，
相信應能對系統的解碼效能有所提升。而這些在接收端將訊源解碼器 和通道環境之效應一併納入架構設計考量的研究稱為合併訊源通道 解碼（joint source-channel decoding， JSCD）[2][3][4]，而在 通道解碼部分充分地利用殘餘冗息資訊的相關研究又稱為訊號源控 制通道解碼（source-controlled channel decoding）[5]。
而我們所要提出的訊號源控制通道解碼的主軸將以 BCJR 演算法的概 念做延伸，在後面的章節將會有詳細的介紹。下一節為本論文的章節 介紹。
另外，在行動通訊上，因為分散式語音辨識系統（distributed speech recognition, DSR）[6]的使用日漸增加，所以我們在實驗模
擬部分也將我們提出的軟性輸出通道解碼機制應用於此系統的接收 端，並探討與原系統中所訂定的錯誤緩和機制（error mitigation）
作分析比較。
1.2 章節概要
第二章先做訊號源經由訊源編碼器之後的量化輸出符號殘餘冗 息分析。第三章介紹我們所探討的訊源控制通道解碼機制以及基於符 號的 BCJR 演算法。第四章詳細描述基於符號 BCJR 演算法中的遞迴機 率公式推導。第五章則為實驗模擬，模擬前面兩章所介紹的軟性輸出 通道解碼機制，並將此機制應用於歐洲電信標準局所制訂的分散式語 音辨認系統的接收端，並為模擬此架構下之結果作效能評估與比較。
第六章為結論與未來展望。