AMR-WB到AMR转码中合成滤波器转换算法

提出AMR-WB到AMR转码中的2种合成滤波器转换算法.第1种是基于采样率转换和Prony算法的转换,首先将AMR-WB合成滤波器的单位采样响应进行采样率转换,然后根据最小二乘法,使得新的滤波器的单位采样响应和采样率转换后的响应的误差最小化.第2种是基于自相关值内插的转换算法,首先由AMR-WB语音的LPC参数倒推出自相关,然后采用三次样条内插出AMR语音的自相关,最后利用Levinson-Durbin算法计算LPC参数,即得到解码端的合成滤波器.算法复杂度分析表明,2种算法的计算复杂度都低于Tandem转码.实验结果表明,2种算法都可以得到比较小的谱失真.第2种算法的谱失真在浊音帧比第1种算法略大,在清音帧谱失真有时较大,但是由于清音激励的随机性,对合成清音质量影响不大.     

ACELP语音编码算法改进与仿真

代数码激励线性预测算法(ACELP)是目前诸多低速率语音编码标准的算法核心,包括3G语音标准VSELP、AMR、AMR-NB、AMR-WB.该算法基于码激励线性预测模型,通过对码本的有效搜索,确定基音延迟,算法时间复杂度为O(n3).本文在ACELP算法基础上,对ACELP中自适应码本搜索过程进行改进,提出E-ACELP算法.通过AMR标准中8种速率情况的仿真,E-ACELP算法码本搜索时间减少、时间复杂度下降.基于E-ACELP算法,语音编码标准性能和效率得到提高.     

联网监控图像转码平台技术实现

针对当前高速公路联网视频监控中,多种异构图像兼容的瓶颈,设计了基于H.264转码的联网视频监控平台.H.264编码在相同画质下带宽只需要MPEG2编码的1/5,MPEG4编码的1/2.虽然H.264较之传统的编码格式效率高出很多,但后者使用广泛,短期之内无法将其全部取代,而且低带宽所带来的是编码和解码复杂度的提高,传统编码格式与H.264格式的共存和传统编码格式向H.264格式的转码便成为问题的关键.传统编码格式到H.264转码算法可分为级联像素域转码和DCT域转码,级联像素域转码是将出入图像解码至像素域后进行重新编码,转码前后图像编码方式差别较大时,适合采用此算法 DCT域转码是对输入图像进行部分解码,获取其运动矢量,宏块类型等参数后进行宏块编码类型映射,压缩域运动补偿等进而完成转码,转码前后图像编码方式相类似时,适合采用DCT域转码.联网监控平台中转码服务器由接收模块,管理控制模块,核心转码模块和网络发送模块构成,采用DCT域转码算法对输入图像进行转码,转码后数据封装为IP包发送.转码平台测试实验使用的视频采集自江苏省宁连,宁通,通启高速公路视频监控系统,采用DELL490服务器,CPU：IntelCore2 Q6600（1.86GHz）四核,内存：DDR2 667 1GB,结果表明,在25帧/秒条件下,可以同时完成16路CIF或4路D1视频的转码,平台运行至今,工作稳定,图像清晰,实现了区域监控视频的联网.     

DCT域下采样中的宏块变换算法的研究

针对视频转码的下采样过程中，因P帧中包含帧内宏块而需要在多宏块合成中对不同宏块编码方式进行转换的问题，提出一种DCT（Discrete Cosine Transform）域下的可行算法。该算法通过在DCT域下完成对参考帧的部分解码，实现帧内宏块和帧间宏块相互转化，从而高效地解决因下采样过程中多个宏块合成而导致的宏块编码方式冲突问题。     

DCT域的一种转码算法

介绍了DCT域转码的原理,并提出了在DCT域进行转码的一种算法,主要包括在DCT域中进行运动补偿,降低空间分辨率以及运动矢量的重新估计和选择宏块编码模式的算法.     

视频转码技术研究

视频转码技术有效地实现了异构网络、不同终端之间视频数据的传送,并保证了服务质量.本文对各种视频转码技术进行了深入分析,主要包括:比特率转码、分辨率转码、视频编码格式转码、信息嵌入式转码、基于对象的转码和联合转码等各类转码技术的体系结构和主要算法,同时对转码技术的研究方向也进行了讨论.     

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.     

AMR,G.723.1和G.729A的LSP参数转换

详细分析了3种常用语音编码方案的LSP参数,描述了不同的语音编码之间进行码流转换时常见的LSP参数转换问题,提出一种LSP参数的平滑内插转换方案,在一定程度上改善了转换后的语音质量,较传统的Tandem Transcoding编码转换方案节省了>10%的计算量.     

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。     

TETRA数字集群系统语音编解码算法研究

研究了陆地集群无线通信（TETRA）数字集群移动通信系统的语音压缩编解码算法的基本原理。TETRA语音压缩编解码器使用一种低复杂度的ACELP（代数码激励线性预测）算法，通过线性预测和磁量量化等方法降低比特率，并通过自适应码本和代数码本相结合的方法降低了CELP声码器的复杂度，兼顾了较好的语音质量和较低的比特率。在微机上通过C评议和Matlab对TETRA的语音编解码算法进行了实时仿真，语音信号由微机声卡录入和播放。仿真结果表明，该算法具有速率低，重建语音可懂度高，计算复杂度低等优点，适于在移动通信中应用。     

双DSP实现MPEG-2到H.264转码硬件系统的研究

现阶段在视频通信领域存在多种视频编码标准,这些标准在码流格式、压缩效率、输出码率、分辨率等方面不尽相同,分别适用于不同的领域。H.264和MPEG-2是当前较为通用的两种数字视频压缩格式。该文就MPEG-2编码概述及应用、H.264技术特点及应用优势、MPEG-2转码H.264常用算法、MPEG-2转码H.264系统的搭建等几个方面详细阐述了双DSP实现MPEG-2到H.264码流的转换技术。     

DCT域内的视频处理算法

分析了几个在压缩域内处理已压缩的视频流的算法.其中主要关注如何对DCT系数直接进行处理的算法,对于带有运动估计的压缩系统(如MPEG视频压缩码)分析了一种解码算法及相应压缩域内的重构算法,这种算法也应用于视频转码.     

基于图像质量控制的视频转码技术

为了满足数字视频广播传输过程中对视频质量稳定性的要求,提出一种使视频质量保持在所需范围,并且满足带宽限制的应用方案。该方法使用离散余弦变换系数的均方差来评价图像质量损失,并建立二次量化参数与图像质量损失之间的对应关系模型,动态选择二次量化参数。该方法将视频质量作为主要控制对象,在转码过程中实时评估和控制图像质量损失,使得转码输出的视频质量保持平稳。与传统的像素域质量评估方法相比,全部操作可在频域完成,因而计算量小,调整速度快。仿真实验表明:该方法可有效地控制转码视频的质量损失。     

一种新的变换域变步长批处理LMS算法及其应用

将变换域LMS算法和变步长LMS算法及批处理LMS算法相结合,提出了一种新的变换域变步长批处理LMS自适应算法,该算法融合了前面3种算法的优点,可以有效地降低输入信号的自相关程度,克服了固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾,并且实时性较好。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的失调噪声,可以有效地应用于自适应收发隔离系统。     

Mode decision for H.264 down-scaling video transcoding

0 IntroductionBecause of the heterogeneous structure of today’snetwork,video compressedin one application may not besuitable for another application unless transcoding isadopted. For example , more and more portable deviceshave become capable of accessingthe Internet .Adistinctproperty of these devicesistheir small sizes .As a result ,the resolutions of these devices are usually low. Whenthese devices receive a highresolution video,it can’t becorrectly displayed. Astraightforward approach …     

主动流媒体编码转换机制研究

扩展了主动流媒体编码转换机制,该机制能进一步充分利用主动网络技术赋予网络的可编程、可计算的能力,除了只为同一组播内容建立一棵组播树外,组播源只发送一个最高质量的流媒体编码版本,在主动节点进行灵活的数据编码转换以满足组播用户的不同需求.该机制适用于任何种类流媒体的组播传输,不同的只是流媒体编码转换的复杂性和具体的编码转换过程.对该机制进行了大量的仿真实验,在协议设计和性能方面都予以了分析.