《语音信号处理》第4章矢量量化.pptx

矢量量化的基本原理

问题分解;1.矢量量化基本原理;VQ的定义;术语;

矢量量化简约历史

早在50和60年代就被用于语音压缩编码。

70年代线性预测技术被引入语音编码后，矢量量化技术才活跃起来。

70年代末，Linda,Buzo等人解决了码本生成问题

80年代初，矢量量化技术的理论和应用研究得到迅速发展。;

采用矢量量化的压缩作用

对信号波形或参数进行压缩处理，可以获得很好的效益，使存储要求、传输比特率需求或和计算量需求降低.

量化压缩案例

10KHz,16-bitPCM→160,000bps

100spectralvectorsofdimensionp=10→100×10×32=32,000bps5→1

VQ:1024codebook100×10=1000bps32→1;采用矢量量化的效果优于标量量化的原因？;矢量量化研究的目的？;矢量量化的形象说明

以K＝2进行说明：

当K＝2时，所得到的是二维矢量。所有可能的二维矢量就形成了一个平面。

记为（a1,a2）,所有可能的（a1,a2）

就是一个二维空间。如图7-1（a）所示

;图7-1矢量量化概念示意图;图7-2矢量量化系统的组成;工作过程：

在编码端，输入矢量Xi与码书中的每一个码字进行比较，分别计算出它们的失真。有哪些信誉好的足球投注网站到失真最小的码字的序号（或该码字所在码书中的地址），这些序号就作为传输或存储的参数。

在恢复时，根据此序号从恢复端的码书中找出相应的码字。由于两本码书完全相同，此时失真最小，所以就是输入矢量Xi的重构矢量。;特点：

传输存储的不是矢量本身而是其序号，所以

据有高必威体育官网网址性能

收发两端没有反馈回路，因此比较稳定

矢量量化器的关键是编码器的设计，译码器

只是简单的的查表过程。;VQ的优、劣势;一、如何划分M个区域边界

方法是：将大量欲处理的信号的矢量进行统计划分，进一步确定这些划分边界的中心矢量值来得到码书。

二、类中心计算方法

三、两矢量的相似度测度

这个测度就是两矢量间的距离，或以其中某一矢量为基准时的失真度。它描述了当输入矢量用码书所对应的矢量来表征时所付出的代价。

四、如何准备码本训练集

完备性：根据具体应用而定;失真测度是矢量量化和模式识别中一个十分重要的问题，选择合适???否直接影响系统的性能。;失真度选择必须具备的特性

必须在主观评价上有意义，即小的失真应该对应于好的主观语音质量；

必须是易于处理的，即在数学上易于实现，这样可以用于实际的矢量量化器的设计；

平均失真存在并且可以计算；

易于硬件实现

失真测度主要有均方误差失真测度（即欧氏距离）、加权的均方误差失真测度、板仓－斋藤（Itakura－Saito）距离，似然比失真测度等，还有人提出的所谓的“主观的”失真测度。;一、欧氏距离－均方误差

设输入信号的某个K维矢量X，与码书中某个K维矢量Y进行比较，xi,yi分别表示X和Y中的各元素，则定义均方误差为欧氏距离：;2.r平均误差;二、线性预测失真测度;相应的，设码书中某重构矢量的功率谱为;这种失真测度是针对线性预测模型、用最大似然准则推导出来，所以特别适用于LPC参数，描述语音信号的情况，常用于LPC编码中。我们由此又推导出两种线性预测色失真测度，他们比上述具有更好的性能，即;模型失真测度;三、识别失真测度;4.最佳矢量量化器和码本的设计;最佳矢量量化器满足的两个必要条件;2）Centroid质心条件;二、LBG算法K-meansclusteringalgorithm;LBG算法步骤;第二步：迭代;4）计算相对失真改进量：;5）若则转至6），否则m加1，转至1）;以停止运算。L是限制迭代次数的参数，防止设置较低时迭代次数过多;分裂法;回顾

失真测度

最佳矢量量化器和码本设计

降低复杂度的矢量量化系统

语音参数的矢量量化;回顾;矢量量化研究的目的？;术语;矢量量化研究的目的？;图7-2矢量量化系统的组成;4.3矢量量化的失真测度;失真度选择必须具备的特性

必须在主观评价上有意义，即小的失真应该对应于好的主观语音质量；

必须是易于处理的，即在数学上易于实现，这样可以用于实际的矢量量化器的设计；

平均失真存在并且可以计算；

易于硬件实现

失真测度主要有均方误差失真测度（即欧氏距离）、加权的均方误差失真测度、板仓－斋藤（Itakura－Saito）距离，似然比失真测度等，还有人提出的所谓的“主观的”失真测度。;一、欧氏距离－均方误差