一种矢量量化中的码本优化方法

在语音压缩编码中，矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大的关系。     

基于码本共享算法的分模式多级矢量量化

为了在存储量受限的情况下尽可能提高线性预测编码(linear predictive coding,LPC)系数量化性能,提出了一种基于码本共享算法的分模式多级矢量量化(multi-stagevector quantization,MSVQ)算法。由于LPC参数的分布与清浊音(unvoiced/voiced,U/V)参数相关,该算法对不同U/V对应的LPC参数进行不同量化,然后利用码本共享算法减少存储量需求。实验表明:在相同码率的情况下,该算法较MSVQ平均谱失真(spectrum distortion,SD)降低3.2%,码本大小增加26.7%;较分模式量化(mode-basedquantization,MBQ)平均谱失真升高3.6%,但是码本尺寸下降了92.1%。该算法是MSVQ与MBQ算法的一种折衷,在增加少量存储量的情况下提高了LPC系数的量化性能。     

线谱对矢量量化中的码本设计

研究ＧＬＡ算法和随机松驰算法设计的线谱对码本性能以及两种算法的特点,训练数据采用了云均值和一阶滑动平均模型预测的误差信号,随机松驰算法选用简化的解码器扰动算法,传统观点认为随机松驰算法比ＧＬＡ算法每适量索引少用１ｂｉｔ．实验结果表明,在小训练数据量时的确如此,但在大数据量时它们的性能相差不大。在线谱对的码本设计中,随机松驰算法设计的码本信噪比提高很小。     

多级矢量量化中的码本共享

为了解决语音参数编码算法中多级矢量量化中码本尺寸过大,存储量过大,导致搜索复杂度大的问题,提出了多级矢量量化中的码本共享的迭代算法。该算法基于多级矢量量化中各级待量化码矢之间的相似性,采用模拟退火算法,通过迭代得出共享变换系数。在1.2 kb/s的正弦激励线性预测声码器中,采用该算法对线谱对参数进行多级矢量量化。测试结果表明:在共享级别选择恰当时,可降低存储量20%,同时重建语音谱失真损失约为0.02 dB,可见该算法可以有效降低码本容量,同时对语音质量影响极小。     

矢量量化及其硬件实现

介绍了矢量量化的基本原理。采用矢量量化方法对分辨率为512×512的数字图像进行了计算机模拟,使由原图像的8 bit/像素降到了0.5bit/像素,同时用硬件实现了矢量量化编码.在硬件实现中,其主要部件采用74S器件,用绝对值减法器作为失真运算器以及编码器.与计算机的数据交换采用DMA方式,大大降低了编码时间.完成一幅分辨率为512×512的数字图像的16:1压缩仅需9s时间。     

基于二级矢量量化的LPC声码器算法

为了有效地减少语音编码的比特数、降低量化误差以及提高解码语音质量,提出了一种二级矢量量化的LPC声码器算法.该算法在模糊聚类与LBG级联的VQ算法的基础上,进一步采用二级矢量量化算法对特征参数矢量进行量化.特征参数为语音的两个特征值:基音周期与增益.第一级码本为矢量码本;第二级码本为误差码本.将该算法应用于LPC声码器中进行仿真实验,结果表明:该算法能有效地降低量化比特数并且减少了量化误差,从而使解码语音质量得到改善.     

基于矢量量化的语音信号频带扩展

对基于矢量量化的频带扩展方法进行了改进.在码本形成上提出了重新量化的方法,并用码本结合浊音度的方法调整增益.首先根据清浊度和能量被划分为标准将窄带输入信号清音、浊音和静音3类;然后每类信号选择不同的码本,用基于矢量量化的方法将窄带信号的谱包络转换成高频带信号的谱包络;再用激励信号(高斯白噪声信号)和重建的高频谱包络合成高频带语音;最后将高频带与原窄带信号之和作为最终的宽带信号.仿真及与其他方法比较说明,本文的方法所需计算量小,适合实时环境.     

加权平方误差测度下的快速矢量量化算法

为降低加权平方误差测度下的矢量量化运算量,针对加权因子固定与不固定两种情况,分别提出了快速搜索算法。加权因子固定时,对等均值最近临搜索算法做了相应改动即可应用;加权因子随输入矢量变化时,提出了一种分裂多级等均值最近临搜索算法,算法提出了3个新的排除准则,在不同的场合下选用部分或者全部,从而有效降低码字搜索运算量。测试结果表明:分裂多级等均值最近临搜索算法能够有效降低加权平方误差测度下矢量量化的运算量,比全搜索算法能够节省约69%的运算量。     

加权平方误差测度下的快速矢量量化算法

为降低加权平方误差测度下的矢量量化运算量,针对加权因子固定与不固定2种情况,分别提出了快速搜索算法。加权因子固定时,对等均值最近临搜索算法做了相应改动即可应用;加权因子随输入矢量变化时,提出了一种分裂多级等均值最近临搜索算法,算法提出了3个新的排除准则,在不同的场合下选用部分或者全部,从而有效降低码字搜索运算量。测试结果表明:分裂多级等均值最近临搜索算法能够有效降低加权平方误差测度下矢量量化的运算量,比全搜索算法能够节省约69%的运算量。     

基于码字特征的多模式多级矢量量化算法

为提高声码器中线谱频率参数多级矢量量化的性能,提出了一种根据码字特征进行分模式量化的算法。该算法首先根据下一级量化误差最小化的准则,通过训练得到本级代表模式信息的码字(码字数目为模式数目);然后统计与各个码字相对应的输入矢量占总矢量的比重,继而得到各模式码字所分化的码字个数;最后根据该分化方案训练得到本级所有码字并确定码字与模式的对应关系,从而进行分模式量化。测试结果表明:相比于根据本级码字索引平均进行模式分配的简单方案,该算法可以使平均谱失真(ASD)降低0.05 dB,而平均意见得分(MOS)提高0.02左右。     

用于LBG初始码书设计的改进PNN算法

矢量量化初始码书对于码书的形成非常重要,为了改善初始码书的性能和提高最终的码书质量,在分析成对最邻近(pair-wise nearest neighbor,PNN)算法与基础上,提出2种改进算法用于LBG算法初始码书的设计.改进的算法将训练矢量的分量和值排序与一次迭代多次融合用于PNN算法中,有效地降低了PNN算法的复杂度,减小了PNN算法的收敛时间.实验证明,该算法具有合理性和有效性,与LBG算法结合可进一步提高码书质量.     

一种改进的等误差竞争学习矢量量化算法

针对等误差竞争学习矢量量化算法的初始码书生成随机性较强和搜索获胜码字计算量较大这2个缺点.提出了一种改进算法.对于初始码书的缺点,改进算法采用一种基于训练矢量的统计特征量的分类平均初始码书生成算法,同时改进算法利用3个不等式来快速排除大量候选码字,从而解决了原算法计算量较大的问题.仿真实验表明,改进算法的计算量比原算法减小了80%,而图像效果即峰值信噪比(PSNR)比原算法平均提升了0.5 dB左右.     

一种改进的等误差竞争学习矢量量化算法

针对等误差竞争学习矢量量化算法的初始码书生成随机性较强和搜索获胜码字计算量较大这2个缺点,提出了一种改进算法。对于初始码书的缺点,改进算法采用一种基于训练矢量的统计特征量的分类平均初始码书生成算法,同时改进算法利用3个不等式来快速排除大量候选码字,从而解决了原算法计算量较大的问题。仿真实验表明,改进算法的计算量比原算法减小了80%,而图像效果即峰值信噪比(PSNR)比原算法平均提升了0.5 dB左右。     

基于半波编码的语音码本的设计

语音编码技术是语音信号处理中的关键技术之一，语音编码包括波形编码和参数编码以及混合编码3种方法．在对语音实验分析的基础上，提出一种语音波形编码的新方法——半波编码．较详细地阐述了浊音初始码本和码本的制作方法，并类推出清音和无声码本的制作．经实验证明，这是一种有效的语音码本的设计方法．     

矢量量化的抗噪声优化算法

矢量量化是低速率语音和图像编码传输的有效手段,但是矢量量化系统很容易受信道误码的影响。通常对信道误码可以用纠错码来解决,但是这需要增加系统的传输码率。该文提出了一种不增加传输码率的矢量量化抗噪声优化算法,即对矢量量化码本的索引值分配进行优化,使得优化后所有Hamming距离为1的二进制码本索引值对应的码矢量的距离尽量小,从而在不增加传输码率的条件下有效地控制信道误码引起的信号失真。软件模拟显示在随机误码的情况下此算法是很有效的,并且成功地应用于低速率声码器算法中,使得声码器在10-2的随机误码的情况下仍然具有良好的性能。