基于PC的卫星数字电视广播系统的MPEG-Ⅱ解码

由于卫星数字电视广播(DVB-S)系统接收数据量大,对实时性稳定性要求高,利用PC机实现DVB-S系统中MPEG-Ⅱ全软件解码是一个挑战性的课题.该文提出了软解压的系统层多线程安排、缓冲区管理、视频音频同步等方案;同时对视频解码在Windows系统下针对提高运行速度的种种优化方法,如使用SIMD(single instruction multi-data)技术的MMX(microprocessor media extension)、SSE(streaming SIMD extension)优化及对高速缓存的优化进行了比较深入的研究与实践;简单介绍音频解码和使用DirectSound8播放音频.该方案已在目前的主流配置PC机上成功接收数10套数字电视节目,并经过长时间测试,播放效果良好流畅,是一种便于推广的实用方案.     

0.8 kb/s高质量声码器算法

随着通信的发展,对极低速率下语音压缩编码算法的需求越来越迫切.为满足极低码率的要求并获得高质量的合成语音,提出了一种高质量的0.8 kb/s 声码器算法.此算法基于传统的线性预测模型,利用多帧联合的超级帧参数分模式联合矢量量化技术,以及多带混合激励,子带清浊音参数相关预测,自适应谱增强,脉冲扩散后滤波等技术.主观听觉测试显示,此声码器在0.8 kb/s的速率下其合成语音不仅具有高可懂度而且具有一定的自然度,诊断押韵测试(DRT)的分数为85%,而且此声码器在10-2的随机误码的信道条件下仍然具有很好的可懂度.     

独立假设下的最优变步长LMS模型和算法

为了解决LMS(least mean square)算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾, 基于独立假设, 以最小均方误差为准则, 提出并证明最优步长定理, 说明最优步长和均方误差之间存在一一映射的关系; 以此构造最优变步长LMS(optimal variable step-size LMS, OVS-LMS)模型, 确定了变步长LMS算法收敛速度的理论极限; 讨论了最优初始相对步长的选取方法和未知系统跳变时最优步长的计算. 根据导出的两个最优步长迭代式, 提出OVS-LMS算法. 仿真结果表明, 该算法和OVS-LMS模型的学习曲线基本一致, 证明该算法是独立假设条件下的最优变步长LMS算法.     

一种高效可逆变长码的构造算法

可逆变长码以其出色的抗误码扩散的能力而被近来的视频压缩标准 (H.2 6 3++和 MPEG- 4 )所采纳。为了进一步提高可逆变长码的效率 ,提出了一种新的可逆变长码的构造算法。该算法中使用二叉树结构进行码字的构造 ,并分析了二叉树中可逆变长码的构造条件。提出了一个代价函数 ,用它来决定各层中叶子节点的数量 ,并且在选择叶子节点的位置时 ,充分考虑到不同叶子结点位置的组合对于下层可用节点数目的影响。相对于现有的其它算法 ,这种算法能够构造出更为高效的可逆变长码 ,并且算法本身非常简单 ,易于实现。     

基于优化SPIHT的实时视频编码算法

随着因特网和PC技术的不断发展,通过因特网向PC用户提供实时视频服务具有重要的意义。该文结合PC运行的特点,采取快速小波变换,对SPIHT(setpartitioninginhierarchicaltree)算法进行了优化,使其执行速度比标准程序提高了30%～60%;在此基础上,通过加入在时间域上的Harr小波变换,将静止图像SPIHT算法扩展到视频编码领域。新的算法能够生成嵌入式的视频码流,能适应于因特网上多种类型网络不同带宽的要求;而且算法的实现简单,能够在普通PC的硬件平台上完成实时编、解码。     

多禁止符号算术编码高效错误检测算法

为解决算术编码误码敏感的问题,提出了采用多个禁止符号的高效算术编码错误检测方法。在分析有限精度算术编码器特点的基础上,研究了多禁止符号的不同概率区间分配方案,比较了各种方案错误检测的符号距离和bit距离。实验结果表明:在添加相同程度的编码冗余情况下,多禁止符号错误检测方法优于单个禁止符号检测方法,可更快检测出错误,错误符号被立即检测出的比例提高了约一倍。多个禁止符号错误检测方法能够高效、快速地检测出传输中产生的比特错误,对通信中的检错重传、算术编码联合译码、错误定位等都有意义。     

声码器线谱对参数抗信道误码算法

为降低在窄带高误码率信道上语音传输的失真,针对线谱对参数提出了一种基于信源信道联合特性的声码器线谱对参数抗误码算法.该算法首先对声码器模式信息采用结合长时统计特性的改进最大后验概率算法进行恢复,然后对语音合成质量影响最大的线谱对参数进行基于前向统计概率和分模式加权的最小均方误差准则下的线谱对参数差错后处理.该算法在不消耗任何额外带宽且无算法延时的要求下,可以显著降低线谱对参数谱失真,提高声码器抗信道误码能力和信道误码条件下的合成语音质量.特别在较高信道误码率(5%)下,平均谱失真降低0.3, MOS(mean opinion score)平均提高15%左右.     

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。     

基于运动估计的H.264/AVC BU层码率控制算法

为解决H.264/AVC视频编码标准中码率预测不准确的问题,基于JM80提出了一种改进的BU层码率控制算法.该算法假设编码复杂度均匀分布在图像宏块的每个点上,根据宏块运动矢量预测出下一帧的编码复杂度,进而预测出宏块的量化步长和输出比特数的关系,因而比JM80采用的模型更直接和准确.该算法同时采用基于Lagrange乘子法的率失真最优准则的比特分配策略.仿真结果显示出经该算法控制后的输出码率非常接近目标码率,且和JM80中方法相比,对所有测试序列都有明显的峰值信噪比(PSNR)增益.     

带有帧间级间预测的线谱频率参数多级矢量量化

为在极低速率下实现高质量的语音编码,提出一种高效的带有帧间及级间预测的线谱频率参数多级码本矢量量化(IFP-MSVQ-ISP)算法。算法利用多级矢量量化中上一级码本的选定码矢对残差矢量进行预测,对去除预测分量的残差矢量再进行下一级矢量量化。测试结果表明,这种带有多级码本级间预测的算法与无级间预测的算法相比,能够有效降低线谱频率参数的量化误差,使谱失真降低0.1 dB以上,合成语音客观MOS提高0.02以上。该算法的实现对极低速率下语音压缩编码算法的研究具有重要的参考价值。