H.264视频编码中的快速失真与速率估计算法

H.264视频编码标准采用率失真优化技术追求更高的编码效率。针对每一个宏块,编码器需要遍历多种帧内和帧间模式,复杂度较大,提出了模式选择中速率和失真的快速估计算法。该算法省去了模式判决中的反变换和熵编码过程,利用频域系数来直接估计宏块的编码失真和速率,且失真的估计能适于不同的宏块类型,速率的估计能自适应于视频的内容。仿真结果表明,对于多种类型的视频序列,该算法相对于参考算法能够提供较高的估计准确度,在保持编码率失真性能下降不多的条件下,节省了约35%的模式决定时间。     

基于H.264的码率控制算法

为了更好地控制视频压缩码流的输出,该文基于最新的视频编码标准H.264提出一种改进的码率控制算法.该算法解决标准中原算法码率分配过于平均和不能充分利用已编码帧历史信息的问题.该算法引入内容复杂度因子使得码率分配更加准确,并在预测量化参数时引入量化参数调整因子,根据已编码帧的历史信息更准确地调整当前帧要使用的量化参数.实验结果表明: 与原算法比较,该算法在更能准确控制码率的情况下,视频输出序列的峰值信噪比平均提高0.23 dB, 取得更好的码率控制效果,便于接收端获得更加稳定的压缩视频流.     

SELP 2.4kb/s语音编码算法跳跃帧判决及处理

为解决正弦激励线性预测(SELP)2.4kb/s语音编码算法中清浊音过渡时合成语音的质量较差的问题,该文利用子带清浊音判决参数量化过程中存在的冗余度,提出了一种跳跃帧判决及处理方法。该方法根据当前帧前后各60个样点的平均能量比值判定当前帧是否为跳跃帧,并利用子带清浊音判决参数量化的冗余度传送跳跃帧信息。解码端根据当前帧是否为跳跃帧对解码端参数采用不同的插值方案。测试结果表明,该方法能够将合成语音的MOS分提高0.004左右。     

预测自适应Gauss混合模型线谱频率的量化

为了实现高质量低速率的语音编码,提出了高效线性预测Gauss混合模型(Gaussian mixture model,GMM)线谱频率参数量化算法(LP-GMM-LSFQA)。线谱频率(linear spectral frequency,LSF)参数先去均值,经过一阶线性预测,得到残差信号,将残差用协方差矩阵为对角阵GMM量化算法进行量化。在此基础上,利用反量化后参数自适应更新GMM的加权系数和均值,进一步提出了预测自适应GMM-LSF量化算法(LP-AGMM-LSFQA)。实验表明:LP-GMM-LSFQA在20 b/帧时量化性能超过预测分裂矢量量化22 b/帧时的量化性能,节约2b/帧;LP-AGMM-LSFQA量化性能优于LP-GMM-LSFQA。     

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。     

一种高质量语音编解码专用芯片的设计

为满足中速率高质量语音通信系统的需要 ,采用数字信号处理器内核 (DSP Core)的方法 ,设计了具有国际电信联盟 (ITU )建议 G.72 9A语音编解码器、自适应回声抵消和单路同步功能的专用芯片。根据所用数字信号处理器内核的特点 ,对 G.72 9A算法进行了优化 ,降低了算法复杂度和所需存储空间 ,实现了 G.72 9A全部功能 ,并通过了全部ITU测试序列的检验。回声抵消部分使用归一化最小二乘(NL MS)自适应滤波器实现 ,并设计了近端语音活动性检测和非线性残余回声抑制等功能模块 ,使其性能完全符合 ITU建议 G.16 5各项指标要求。在单路同步模块中 ,使用了并行模二比特排除方法 ,具有同步扑捉快、抗信道误码能力强的优点。专用芯片使用较少的资源 ,在一块芯片上集成了以上全部功能     

声码器基音周期参数抗差错算法

为降低在窄带高误码率信道上语音传输的失真,针对基音参数提出了一种解码端抗差错算法.语音信号的基音周期本身变化比较平缓,在解码端将当前语音帧的基音参数与上一帧的基音参数进行比较,若发现变化超过一定范围, 则认为是当前帧基音参数出错,并对其进行纠错处理.为了防止由于基音参数的重建错误而引起的误码扩散,若上一帧语音进行过纠错处理,则当前帧语音不作纠错处理,直到下一帧语音再跳入恢复算法.实验结果表明: 在1×10-2以上的随机误码率下,采用本文提出的纠错算法后,信道误码引起的声码器基音参数误差能够降低10%以上.     

正弦激励线性预测声码器子带清浊音模糊判决

为了解决目前正弦激励线性预测声码器中各子带的清浊音硬判决使得语音帧间产生明显过渡感的问题,提出一种子带清浊音模糊判决算法,直接采用自相关函数对各子带的清浊音度进行描述,矢量量化后传输至解码端,用于激励信号的产生.测试结果表明: 采用子带清浊音模糊判决算法,能够消除语音帧间的过渡感,能够使各种速率正弦激励线性预测声码器的平均主观意见得分提高约0.05以上.     

TC4钛合金超高速磨削工艺试验研究

采用树脂结合剂金刚石砂轮和陶瓷结合剂CBN砂轮,对TC4钛合金进行了超高速磨削工艺试验,对磨削后砂轮及工件表面形貌进行了观测.研究了砂轮线速度、工作台速度、磨削深度等磨削参数对磨削力、表面粗糙度等的影响情况.结果表明,TC4钛合金在超高速磨削条件下的加工效率和表面品质获得了明显提高.     

能量参数解码端HMM估计算法

在低速率语音编码算法中,如何对特征参数进行有效的量化表示是影响声码器合成语音质量的关键因素。该文提出一种能量参数解码端恢复算法,它利用线谱频率(linespectral frequency,LSF)和清浊音判决参数(unvoiced/voiced decision,U/V)估计能量参数的变化轨迹。该算法利用特征参数之间的相关性,采用隐Markov模型(hiddenMarkov model,HMM)描述LSF、U/V和能量参数之间的统计特性,通过对能量进行解码端恢复,省去量化所需的比特数,从而提高特征参数的整体量化性能。测试结果表明:能量参数解码端恢复算法能够将150b/s混合激励线性预测编码算法(mixed excitation linear prediction,MELP)的合成语音平均意见得分(mean opinion score,MOS)提高0.042。该算法应用于超低速率声码器参数量化是可行的。