基于H.264的多描述视频编码方案以及整帧丢失的误码掩盖

为增强视频传输的稳健性和提高视频传输的质量,提出了一种基于H.264的多描述视频编码方案以及整帧丢失时的误码掩盖方案。该方案在编码器端编码之前进行必要的预处理工作,利用标准的H.264编码器产生多描述码流及相关的编码信息,在解码器端解码之后进行必要的后处理,再根据接收到的编码信息进行多路视频的加权合成以得到较好的视频质量。整帧丢失时的误码掩盖方案利用其他描述正确解码的相应帧进行替换的方法,误码掩盖之后进行视频加权合成。实验结果证明该方案在各种条件下均取得了相当大的增益,特别是当2路视频质量相差较大时,增益可以达到2.38 dB,在发生整帧丢失的时,也有几个dB的增益。     

利用语音残留冗余的LDPC译码算法

为实现压缩语音在有多径衰落和多用户干扰的无线信道中的可靠传输,提出利用语音码流残留冗余的低密度奇偶校验码(LDPC)译码算法。因信源统计规律的时变性及信源编码复杂度和延时的限制,语音编码输出码流中还存在残留冗余,在信道译码时利用这些冗余可有效增强LDPC迭代译码的纠错能力。仿真结果表明:通过利用语音码流中的残留冗余,能有效提高LDPC码的纠错性能,减少平均迭代次数,明显降低译码运算量,改善合成语音质量。特别在信噪比较低时,效果更加显著,平均迭代译码次数下降30%~50%,合成语音平均谱失真下降0.3~0.8 dB。     

最优变步长最小均方模型和实现算法

为了解决最小均方(leastmeansquare,LMS)算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾,在独立假设的条件下,从滤波器系数均方误差的角度,提出了最优步长定理,证明了最优步长和均方误差之间存在一一对应的关系。并以此构造了最优变步长LMS(optimalvariablestep-size,OVS-LMS)模型。推出了最优步长的递推式,讨论了最优初始化相对步长的选取方法。综合以上的分析结果,提出了该模型的实现算法。计算机仿真证明了该算法和OVS-LMS模型的学习曲线是非常相近的,因而该算法在独立假设条件下是最优的变步长LMS算法。     

谱包络参数的平滑算法

为降低谱包络参数的量化失真,研究了谱包络参数的平滑算法,称为DCT-S算法.谱包络参数用线谱频率(LSF)参数表示,用离散余弦变换(DCT)对多帧线谱频率(LSF)参数每一维组成的矢量进行变换,然后对DCT系数进行截断,再进行反离散余弦变换,得到LSF参数的平滑轨迹.测试表明,应用DCT-S算法,在LSF参数单帧矢量量化时,平均谱失真下降了约 0.23 dB;在LSF参数多帧联合矢量量化时,平均谱失真下降了约0.25～0.45 dB. 实验结果表明,DCT-S算法使谱包络参数的变化轨迹得到了平滑,有效地降低了谱失真.     

基于低速率语音的自适应联合编码调制方案

为了在时变衰落的高误码率无线信道上进行实时可靠语音通信,提出了一种基于低速率语音的自适应联合信源信道编码与调制传输方案。该方案根据对合成语音质量影响程度不同自适应地将语音参数划分为不同重要性级别,配合采用不同效率的速率匹配的删余卷积码(rate compatible punctured code,RCPC)进行保护,在正交频分复用(orthogonal frequency division modulation,OFDM)系统的不同子信道上进行传输。各参数均根据当前信道的噪声水平跟踪动态调整,子信道的瞬时噪声根据RCPC译码前后序列符号改变情况进行估计。仿真结果表明:在Nakagami-m时变衰落信道下,该自适应联合编码调制方案可以很好地适应信道地时变衰落特性,在恶劣的信道条件下提供良好的合成语音质量,相对传统分离传输方案,误码率降低20%-30%,语音合成质量明显提高。     

带有帧间级间预测的线谱频率参数多级矢量量化技术

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0.1dB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极其重要的意义。     

复杂无线信道环境下渐进图像的信源信道联合编码

恶劣无线信道上丢包和随机误码共存,使得渐进图像的鲁棒高效传输异常困难。不同于以往基于乘积码和Reed-Solomon(RS)码的编码保护方案,该文提出了基于Raptor码的信源信道联合编码方案。该方案采用Raptor码对脆弱的压缩码流提供不等重保护来抵抗信道的丢包和误码。为了最小化端对端传输失真,利用动态规划算法,求得信源压缩和信道不等重保护的最优码率分配方案。仿真表明:相比于以往的传输保护方案,该方案使得端对端的图像重建的峰值信噪比提高了约2～5dB;同时搜索最优码率分配方案的复杂度和信道编码复杂度有了明显降低;解码的端对端的延迟也大大减小。